findscripter 何时使用
适用：
- 用 ASK CLI 从零创建并部署一个 Alexa 语音技能（交互模型 + Lambda 后端）。
- 把 Alexa 设备改造成「以 Claude 为大脑」的智能助手：语音转文本→Lambda→Claude API→Polly 语音回复，并用 DynamoDB 持久化对话历史与偏好。
- 集成 APL 屏显（Echo Show）、Alexa Smart Home API 设备控制与 Routines 自动化。
不该用：
- 与 Alexa 无关的任务，或可用更简单专用工具完成的需求。
- 非 Alexa 的语音平台（Google Assistant、小爱等），或纯网页/移动 App 对话。
- 需要 < 8s 内完成、但 Claude 调用 + Polly 合成会超时的重型同步流程（应改异步/分段）。
步骤
整体数据流：Alexa 设备 → Alexa Cloud（ASR/NLU）→ AWS Lambda（编排）→ Claude API（推理），旁路接 DynamoDB（记忆）/ Polly（TTS）/ APL（屏显）。
- 安装前置工具并配置凭证（ASK CLI + AWS CLI）。
- 用模板新建技能，设定 invocation name（唤醒词）。
- 定义交互模型（intents / slots / types），覆盖对话、Smart Home、Routine。
- 编写 Lambda 处理器：LaunchRequest 与 ChatIntent，接入 Claude 并裁剪响应长度。
- 建 DynamoDB 表，做历史持久化 + TTL 过期。 6.（可选）Polly 自定义语音、APL 屏显、Smart Home 控制。
- 部署、模拟测试，最后提交认证发布。
指令
前置安装与配置：
# ASK CLI
npm install -g ask-cli
ask configure
# AWS CLI
pip install awscli
aws configure
新建技能 + 设唤醒词（models/<locale>.json 内 interactionModel.languageModel.invocationName）：
ask new --template hello-world --skill-name auri --language en-US
Lambda 依赖（requirements.txt，固定版本下限）：
ask-sdk-core>=1.19.0
ask-sdk-dynamodb-persistence-adapter>=1.19.0
anthropic>=0.40.0
boto3>=1.34.0
Lambda 环境变量（密钥务必走 Secrets Manager，不要明文）：
ANTHROPIC_API_KEY=sk-... # 存入 Secrets Manager
DYNAMODB_TABLE=auri-users
AWS_REGION=us-east-1
建持久化表：
aws dynamodb create-table \
--table-name auri-users \
--attribute-definitions AttributeName=userId,AttributeType=S \
--key-schema AttributeName=userId,KeyType=HASH \
--billing-mode PAY_PER_REQUEST \
--region us-east-1
部署 / 测试 / 发布：
ask deploy # 部署技能 + Lambda
ask status # 查看状态
ask dialog --locale en-US # 交互式对话测试
ask simulate --text "open auri" --locale en-US --skill-id amzn1.ask.skill.YOUR-ID
ask validate --locales en-US # 校验交互模型
手动建 Lambda 并挂 Alexa 触发器（timeout ≤ 8s）：
aws lambda create-function --function-name auri-skill \
--runtime python3.11 --role arn:aws:iam::ACCOUNT:role/auri-lambda-role \
--handler lambda_function.handler --timeout 8 --memory-size 512 \
--zip-file fileb://function.zip
aws lambda add-permission --function-name auri-skill \
--statement-id alexa-skill-trigger --action lambda:InvokeFunction \
--principal alexa-appkit.amazon.com \
--event-source-token amzn1.ask.skill.YOUR-SKILL-ID
示例
ChatIntent 处理器（接入 Claude + 历史持久化 + 截断防超时）：
import os, anthropic
from ask_sdk_core.utils import is_intent_name, is_request_type
@sb.request_handler(can_handle_func=is_intent_name("ChatIntent"))
def chat_handler(handler_input):
slots = handler_input.request_envelope.request.intent.slots
query = slots["query"].value if slots.get("query") else None
if not query:
return handler_input.response_builder.speak("Sorry, please repeat.").ask("Please repeat?").response
attrs = handler_input.attributes_manager.persistent_attributes
history = attrs.get("history", [])
messages = history[-MAX_HISTORY:] + [{"role": "user", "content": query}]
client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"])
resp = client.messages.create(
model=CLAUDE_MODEL, max_tokens=512,
system=AURI_SYSTEM_PROMPT, messages=messages)
reply = resp.content[0].text
if len(reply) > MAX_RESPONSE_CHARS: # 防止超过 8s timeout
reply = reply[:MAX_RESPONSE_CHARS] + "... continue?"
history += [{"role": "user", "content": query},
{"role": "assistant", "content": reply}]
attrs["history"] = history[-50:] # 仅保留最近 50 条
attrs["ttl"] = int(time.time()) + 180*24*3600 # 180 天过期
handler_input.attributes_manager.persistent_attributes = attrs
handler_input.attributes_manager.save_persistent_attributes()
return handler_input.response_builder.speak(reply).ask("Anything else?").response
交互模型片段（ChatIntent 用 AMAZON.SearchQuery，并定义自定义类型）：
{"name": "ChatIntent",
"slots": [{"name": "query", "type": "AMAZON.SearchQuery"}],
"samples": ["{query}", "help me with {query}", "explain {query}"]}
Smart Home Discovery 响应骨架（namespace Alexa.Discovery / payloadVersion 3）：
def handle_discovery(event, context):
return {"event": {"header": {"namespace": "Alexa.Discovery",
"name": "Discover.Response", "payloadVersion": "3"},
"payload": {"endpoints": [{
"endpointId": "light-001", "friendlyName": "Living Room Light",
"displayCategories": ["LIGHT"], "capabilities": [
{"type": "AlexaInterface", "interface": "Alexa.PowerController", "version": "3"}]}]}}}
Polly 自定义语音用 SSML <audio src=...> 注入（先合成上传 S3 再引用 URL）；APL 屏显需先判断 device.supported_interfaces.alexa_presentation_apl 再 add_directive(Alexa.Presentation.APL.RenderDocument)。
注意事项
- Lambda timeout 上限 8s：Claude
max_tokens控制在 512 左右并截断长回复，必要时分段续答；Polly + S3 合成较慢，谨慎放进同步链路。 - 密钥绝不明文写入环境变量或代码，统一走 Secrets Manager，Lambda 用
secretsmanager:GetSecretValue读取。 - DynamoDB 历史只保留最近 N 条（示例 50）并设 TTL（示例 180 天），避免单条记录膨胀与超额计费；建表用 PAY_PER_REQUEST。
- 至少需要两个 Lambda 触发 principal/触发器：对话技能用
alexa-appkit.amazon.com，Smart Home 用对应 Smart Home 端点配置。 - APL 仅在 Echo Show 等带屏设备生效，务必先检测
supported_interfaces再下发指令，否则纯音箱会报错。 - IAM Role 需覆盖 Lambda、DynamoDB、Polly、CloudWatch Logs（以及 Secrets Manager）权限。
- 发布前在 ASK 模拟器跑全量功能、确认性能（< 8s），再提交 Amazon 认证。
互见
- AWS Lambda / Serverless 部署类技能（如有）。
- Claude API 接入与提示工程类技能（system prompt、上下文管理、流式响应）。
- 其他对话式/语音助手开发技能可对照交互模型设计与会话状态持久化思路。
采编自 sickn33/antigravity-awesome-skills（MIT）。原文为葡萄牙语「Auri」项目，本条目适配重写为中文并将示例语言切换为 en-US 通用形态，保留其架构、关键命令与代码约束。