使用 Kiro SCORM 流水线发布 LMS 课程
内容提要
本文介绍如何用Kiro（含IDE和CLI的智能体AI）自动化将原始培训材料转换为符合SCORM 1.2标准的课程包并上传至LMS。流程分为课程开发与构建两阶段：规划并生成course.yaml清单、编写各模块的lesson.md、检查结构问题、渲染打包、验证zip文件。该流程借助Steering（持久上下文）、Specs（规范开发）和Hooks（自动触发检查）实现，用户只需通过对话即可在几分钟内获得可上传的zip包，且相关经验可版本化复用。
延伸解读
流水线如何减少手工打包负担
文章指出，手工制作SCORM包需要将幻灯片重组为模块并手动编辑清单，容易让作者偏离内容创作。Kiro流水线将课程开发与构建分开，通过对话驱动六个步骤：添加素材、规划清单、编写课程、检查结构、渲染打包、验证zip。作者只需提供原始材料并发出指令，即可获得可上传的SCORM 1.2包，从而把精力集中在课程内容本身。
Steering、Specs与Hooks的分工
Steering文件为Kiro提供持久上下文，分为始终加载、按文件匹配加载和手动加载三种模式，分别承载产品目标、仓库约定和深度指南。Specs用于规范新功能的开发流程，例如页面停留时间门控功能就是通过规格驱动实现的。Hooks则在保存文件或生成包时自动触发检查和验证，减少对人工记忆命令的依赖。三者结合让流水线知识可版本化复用。
发布前需要留意的验证环节
文章强调，Kiro会自动执行结构检查、构建和SCORM包验证，但最后仍需人工目视检查。建议在本地通过HTTP服务预览构建输出，确认课程首页、模块卡片和导航符合预期，再将zip上传至符合SCORM 1.2的LMS进行端到端确认。不同LMS存在差异，若遇到问题可让Kiro协助排查，但文章未提供具体兼容性列表。
Q&A
Kiro 是什么？它如何帮助发布 SCORM 课程？
Kiro 是一个智能体 AI，提供 IDE 和 CLI（kiro-cli）。它通过自动化将原始培训材料转换为符合 SCORM 1.2 标准的课程包，并驱动整个发布流程，用户只需通过对话即可在几分钟内获得可上传的 zip 包。
使用 Kiro 构建 SCORM 课程需要哪些前提条件？
需要：访问 Kiro（IDE 或 kiro-cli）；安装 Node.js 20+、Python 3.11+ 和 zip 命令，并有权限安装项目依赖；准备原始培训材料（幻灯片、手册、文档等）。
Kiro 的 SCORM 流水线包含哪些主要阶段？
流水线分为两个阶段：课程开发（规划并生成 course.yaml 清单、编写各模块的 lesson.md）和课程构建（检查结构问题、渲染打包、验证 zip 文件）。
course.yaml 清单中有哪些可自定义的设置？
可自定义的设置包括：min_page_dwell_seconds（学习者必须停留的最短时间，之后“下一页”按钮才解锁）、target_duration_minutes（每个模块的预计完成时间）、total_duration_minutes（课程级预计完成时间）、passing_score（学习者达到的及格分数，写入 SCORM 清单作为掌握分数）。
Kiro 的 Steering、Specs 和 Hooks 分别是什么？
Steering 是提供持久上下文的 Markdown 文件（.kiro/steering/），自动加载；Specs 是规范开发过程的规格文件（.kiro/specs/）；Hooks 是自动化触发器（.kiro/hooks/），在事件发生时运行提示或 shell 命令。
如何将原始培训材料转换为 SCORM 课程包？
将原始材料放入 courses/<name>/ 文件夹，然后在 Kiro 聊天中输入“Plan and build a course from <name>”。Kiro 会依次规划 course.yaml、为每个模块编写 lesson.md，并打包成 SCORM 1.2 zip 文件。
在发布前如何本地预览构建好的课程？
进入 scorm/build 目录（解压后的构建输出），运行 python3 -m http.server 8080，然后在浏览器打开 http://localhost:8080 即可预览完整课程。
