Come aggiungere Claude a una skill di Alexa

CometAPI
AnnaDec 29, 2025
Come aggiungere Claude a una skill di Alexa

Gli assistenti vocali sono sempre più alimentati da modelli linguistici di grandi dimensioni. Se vuoi portare l’API Claude di Anthropic in una skill Alexa che gestisci o sviluppi, questa guida ti accompagna attraverso l’architettura pratica, i pattern di codice concreti e le considerazioni operative di cui avrai bisogno — dal rapido proof‑of‑concept fino a una skill pronta per la produzione.

CometAPI è un gateway di aggregazione API che espone un’interfaccia unificata, compatibile con OpenAI, per centinaia di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), inclusa la famiglia Claude di Anthropic (Sonnet, Opus e varianti correlate). Invece di chiamare direttamente l’API di Anthropic, i clienti possono chiamare gli endpoint di CometAPI e selezionare un modello Claude per nome; CometAPI gestisce il routing del modello, l’aggregazione della fatturazione e, in molti casi, un’autenticazione e una superficie di parametri semplificate.

Dal punto di vista di una skill Alexa, aggiungere un modello Claude tramite CometAPI offre tre benefici pratici: (1) accesso rapido alle ultime release di Claude (varianti Sonnet/Opus) senza riscrivere il codice client quando cambiano i nomi dei modelli; (2) un’interfaccia REST coerente, in stile OpenAI, che molti SDK già supportano; e (3) analytics d’uso, throttling e piani tariffari centralizzati che possono essere più semplici da gestire rispetto a più contratti diretti con singoli vendor.

Che cos’è Claude e perché aggiungerlo a una skill Alexa?

Claude è la famiglia di modelli linguistici di Anthropic e di API conversazionali (la Messages API) che gli sviluppatori possono chiamare dalle proprie applicazioni. I modelli Claude (aggiornati di recente nelle serie Opus/Sonnet/Haiku, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5) offrono generazione di linguaggio naturale di alta qualità, capacità di ragionamento e funzionalità di agent specializzati. Integrare Claude in una skill Alexa ti consente di sostituire o arricchire risposte basate su regole con un cervello conversazionale LLM in grado di riassumere, ragionare, personalizzare o agire come “agente” per compiti complessi.

Quali componenti comunicano tra loro?

A livello alto, lo schema di integrazione è semplice: il dispositivo Alexa (Echo) invia l’input vocale al backend delle Skills Alexa (la tua skill). Il tuo backend — in genere una funzione AWS Lambda o un servizio HTTPS — trasforma l’intento dell’utente in un prompt testuale e chiama l’API Claude. La risposta di Claude viene quindi trasformata in parlato (SSML) e restituita ad Alexa per la riproduzione. Facoltativamente, puoi usare streaming, risposte progressive o pattern Agent/Tool per rendere l’esperienza più reattiva e potente.

Perché scegliere Claude?

Claude offre una moderna Messages API (REST + SDK) e supporta risposte in streaming (SSE), supporto per strumenti/Agent (Agent Skills & Model Context Protocol) e modelli a livelli con profili di costo/prestazioni variabili — rendendolo adatto a esperienze vocali conversazionali o agentiche complesse. Usa Claude se vuoi un modello focalizzato sulla sicurezza, con strumenti per connettersi a dati esterni e comportamento di streaming per una latenza percepita più bassa.

Come dovresti architettare una skill Alexa che utilizza Claude di CometAPI?

Quali architetture di alto livello sono praticabili?

Ci sono due pattern production‑grade da considerare:

1. Lambda diretto → CometAPI
Una skill Alexa (tipicamente supportata da una funzione AWS Lambda) chiama l’endpoint REST di CometAPI in modo sincrono per ogni turno utente. La Lambda costruisce il payload di chat completion/messages, lo inoltra a CometAPI e restituisce il testo del modello ad Alexa per TTS/SSML. Questo pattern è semplice e funziona bene per traffico basso‑moderato e proof‑of‑concept. Minimizza i componenti e riduce quindi i punti di failure, ma colloca la logica di rate‑limit e retry nella Lambda.

2. Skill → Servizio backend → CometAPI (consigliato per la produzione)
La skill Alexa inoltra le richieste a un microservizio backend dedicato (ospitato su Fargate/ECS, EKS o un cluster EC2 in autoscaling). Quel servizio è responsabile di:

  • stato della conversazione, contesti e sintesi;
  • conteggio token/costi e caching;
  • retry, backoff e circuit‑breaking;
  • filtraggio di sicurezza in input/output e redazione PII;
  • streaming/risposte parziali (se supportate) e aggiornamenti progressivi verso Alexa.

Questo pattern centralizza le preoccupazioni trasversali e abilita la logica di instradamento del modello (ad esempio, scegliere Claude Opus per ragionamento complesso, Sonnet per risposte brevi). È l’approccio consigliato per i team che prevedono crescita, requisiti regolatori o esigenze di telemetria complesse.

Come si mappa il ciclo di vita della voce di Alexa a una chiamata Claude di CometAPI?

  1. L’utente parla → Il dispositivo Alexa esegue ASR e invia un IntentRequest alla tua skill (Lambda o webhook).
  2. La tua skill estrae testo e contesto di sessione (locale, capacità del dispositivo, consensi dell’utente).
  3. Il tuo codice prepara un prompt (system + turni di conversazione + turno dell’utente). Per la voce, preferisci una breve istruzione di sistema che limiti la verbosità.
  4. Il tuo servizio chiama CometAPI — oppure un endpoint chat/completions compatibile con OpenAI o un endpoint messages specifico di CometAPI — selezionando il modello Claude di destinazione. Il backend riceve una risposta testuale o strutturata.
  5. La tua skill converte il testo in SSML / card e restituisce la risposta di Alexa. Per risposte lunghe, fornisci un breve riepilogo parlato e invia il testo completo all’app companion di Alexa come card.
  6. Monitoraggio & conteggio costi: correla l’ID della richiesta Alexa con gli ID di richiesta CometAPI e le metriche di utilizzo dei token del modello per l’osservabilità.

Quali sono i passaggi concreti per implementare Claude in una skill Alexa (end‑to‑end)?

Di seguito una guida passo‑passo pratica e un handler Lambda Node.js di esempio per iniziare.

Passo 1 — Crea la skill Alexa e il modello di interazione

  1. Nella Alexa Developer Console: crea una skill Custom.

  2. Definisci

    Intents

    (ad es.,

    OpenChatIntent

    ,

    FollowUpIntent

    ,

    StopIntent

    ) e frasi di esempio. Per esempio:

    • utterance di OpenChatIntent: “avvia una chat”, “chiedi a Claude”, “chatta con l’AI”.

  3. Imposta l’Endpoint sull’ARN della tua AWS Lambda (o endpoint HTTPS). Salva e crea il modello. Vedi le API REST di Alexa e la documentazione per istruzioni complete.

Passo 2 — Implementa il backend Lambda

Flusso di alto livello all’interno di Lambda:

  1. Ricevi la richiesta Alexa (JSON).
  2. Estrai l’enunciato dell’utente e i dati di sessione.
  3. Facoltativamente invia una risposta progressiva di Alexa (così l’utente sente “Sto pensando…”) mentre chiami Claude.
  4. Chiama Claude (tramite Anthropic REST API o Bedrock). Usa lo streaming se vuoi risposte parziali.
  5. Converti la risposta di Claude nel formato di output Alexa (SSML consigliato).
  6. Restituisci l’oggetto di risposta alexa.

Di seguito un esempio conciso in Node.js (per leggibilità mostriamo un approccio — fetch diretto a Claude REST; in produzione sposta i segreti in Secrets Manager e aggiungi gestione errori/caching). Questo usa la sintassi tipo node-fetch (disponibile nei runtime Node 18+) e l’API Claude di CometAPI.

// index.js (AWS Lambda - Node 18+)
import { Handler } from 'aws-lambda';
import fetch from 'node-fetch'; // or global fetch in Node 18+

const CLAUDE_API_URL = process.env.CLAUDE_API_URL || 'https://api.cometapi.com/v1/messages'; // example
const CLAUDE_API_KEY = process.env.CLAUDE_API_KEY; // store in Secrets Manager or Lambda env vars

export const handler = async (event) => {
  // 1. Parse Alexa request
  const alexaRequest = JSON.parse(event.body || JSON.stringify(event));
  const intentName = alexaRequest.request?.intent?.name;
  const userUtterance = alexaRequest.request?.intent?.slots?.userQuery?.value || alexaRequest.request?.intent?.slots?.query?.value;

  // 2. Optional: send progressive response to Alexa (so user gets immediate feedback)
  // (Implementation omitted for brevity; use Alexa Progressive Response API with directive endpoint)

  // 3. Build Claude payload
  const claudePayload = {
    model: "claude-4-opus", // choose model appropriate to your subscription
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant for an Alexa skill. Keep responses brief and spoken-friendly." },
      { role: "user", content: userUtterance }
    ],
    max_tokens_to_sample: 800
  };

  // 4. Call Claude (simple non-streaming call example)
  const resp = await fetch(CLAUDE_API_URL, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'x-api-key': CLAUDE_API_KEY
    },
    body: JSON.stringify(claudePayload),
    timeout: 20000 // be mindful of latency; Alexa has timeouts
  });

  if (!resp.ok) {
    console.error('Claude API error', await resp.text());
    return buildAlexaResponse("Sorry, I'm having trouble reaching the assistant right now. Please try again later.");
  }

  const claudeJson = await resp.json();
  // The JSON structure depends on the API or Bedrock wrapper you're using
  const assistantText = claudeJson?.completion || claudeJson?.output?.[0]?.content || extractTextFromClaude(claudeJson);

  // 5. Convert to SSML (shorten if needed)
  const ssml = `<speak>${sanitizeForSSML(assistantText)}</speak>`;

  // 6. Return Alexa response
  return {
    statusCode: 200,
    body: JSON.stringify({
      version: "1.0",
      response: {
        outputSpeech: {
          type: "SSML",
          ssml
        },
        shouldEndSession: false
      }
    })
  };
};

function buildAlexaResponse(text) {
  return {
    statusCode: 200,
    body: JSON.stringify({
      version: "1.0",
      response: {
        outputSpeech: { type: "PlainText", text },
        shouldEndSession: true
      }
    })
  };
}

function sanitizeForSSML(text) {
  return text.replace(/&/g, '&amp;').replace(/</g, '&lt;').replace(/>/g, '&gt;');
}

function extractTextFromClaude(json) {
  // implement mapping from Claude API response to string
  if (json?.output && Array.isArray(json.output)) {
    return json.output.map(o => o.content).join("\n");
  }
  return (json?.completion || '') + '';
}

Nota: i campi effettivi dell’API Claude e i nomi degli endpoint possono differire (la documentazione di Anthropic mostra le API messages e le modalità di streaming). Consulta sempre la documentazione più recente di Claude per i campi del payload esatti e il supporto streaming.

Passo 3 — (Opzionale ma consigliato) Usa lo streaming per una risposta percepita più rapida

  • Perché lo streaming? Lo streaming consente ad Alexa di iniziare a parlare un output parziale mentre il modello sta ancora generando. Questo riduce la latenza percepita e migliora la sensazione conversazionale. Claude supporta risposte in streaming (SSE o websocket) e dispone di “fine‑grained tool streaming” per operazioni complesse. Implementare lo streaming richiede un condotto asincrono: risposta progressiva di Alexa + streaming a chunk verso il client o un relè SSE verso la tua Lambda, o meglio, usa un servizio intermedio in grado di inviare chunk al dispositivo.
  • Caveat: la piattaforma Alexa impone proprie regole di timing e direttive. Il pattern tipico è inviare una direttiva di risposta progressiva all’inizio, poi fornire l’output vocale finale quando il modello ha completato. Lo streaming in tempo reale nativo sul dispositivo Alexa è limitato dal modello di direttive di Alexa, quindi simula lo streaming inviando risposte progressive frequenti e poi la risposta finale.

Passo 4 — Mappa l’output di Claude alla UX vocale di Alexa

  • Mantieni le risposte brevi e adatte alla voce: Claude può produrre testi lunghi — trasforma o tronca per evitare paragrafi parlati troppo estesi. Usa i tag SSML (pause, enfasi) per migliorare la prosodia.
  • Gestisci il contesto multi‑turn: Conserva finestre di contesto brevi (ID utente / cronologia della conversazione) ma evita di archiviare ogni enunciato lato server se non necessario. Usa gli attributi di sessione o un archivio di memoria di breve periodo (DynamoDB con TTL) per i follow‑up.
  • Gestisci errori e fallback: Se Claude fallisce o restituisce contenuti non sicuri, predisponi un messaggio di fallback sicuro (“Non posso aiutarti con questo”) e un percorso di reporting/logging per l’analisi.

Come dovresti proteggere le credenziali e i dati degli utenti?

Dove archiviare chiavi API e segreti?

  • AWS Secrets Manager è l’archivio di produzione consigliato per la chiave CometAPI e qualsiasi altra credenziale di terze parti. Concedi alla tua Lambda o al servizio backend un ruolo IAM con una policy ristretta che consenta la lettura solo del segreto richiesto. Ruota le chiavi periodicamente e usa la rotazione automatica se supportata.
  • Non includere le chiavi nel codice sorgente o in repository pubblici. Se usi variabili d’ambiente per prototipi rapidi, assicurati che la gestione dei segreti in CI/CD sostituisca tali valori nelle pipeline di build.

Come evitare di inviare PII e dati vocali sensibili?

  • Redigi o anonimizza ogni informazione personale identificabile (PII) prima di inviare il testo a CometAPI. Rimuovi nomi, indirizzi, numeri di conto e qualsiasi dato che non desideri esporre.
  • Chiedi il consenso quando la skill deve elaborare dati personali sensibili o quando utilizza funzionalità del profilo personale (come da policy Alexa).
  • Conservazione & log: etichetta log e tracce in modo che i processi di audit possano rimuovere gli input al modello su richiesta; implementa finestre di retention allineate alla tua policy sulla privacy.

Come gestire la latenza e l’esperienza utente su Alexa?

Perché le risposte progressive e i timeout sono importanti?

Alexa si aspetta una risposta dalla tua skill entro circa 8 secondi per la maggior parte delle interfacce; se il tuo backend (e la chiamata al modello) supereranno questa finestra, devi usare la Progressive Response API per mantenere gli utenti coinvolti. Le risposte progressive informano l’utente che la skill sta lavorando (per esempio, “un momento mentre recupero la risposta”), il che migliora significativamente la latenza percepita nelle interazioni vocali. Implementa la risposta progressiva immediatamente dopo aver ricevuto l’intento e prima della lunga chiamata all’LLM.

Posso fare streaming dell’output del modello verso Alexa?

CometAPI e alcune varianti di Claude supportano primitive di streaming (token o eventi). Tuttavia, i dispositivi Alexa non supportano lo streaming continuo token‑per‑token allo stesso modo delle interfacce web. L’approccio pratico è:

  • Usa le risposte progressive per pubblicare brevi messaggi intermedi mentre generi la risposta completa.
  • Se il tuo backend riceve token in streaming dal modello, bufferizza e mostra solo frasi o paragrafi completi a intervalli regolari (ad es. ogni 800–1200 ms) come risposte progressive, e consegna il TTS consolidato finale quando pronto. Questo evita parlato frammentato o robotico e rispetta il modello di risposta di Alexa.

Progetta prompt adatti alla voce

Limita la verbosità a livello di prompt. Usa un’istruzione di sistema come:

“Sei un’assistente vocale Alexa concisa. Fornisci una risposta parlata di non più di 30 parole e una card con un riepilogo più lungo per l’app Alexa.”

Per output strutturato, chiedi al modello di restituire JSON con campi speech e card. Analizza questi output lato server e mappa speech a SSML e card alla card dell’app Alexa. Questo riduce le sorprese e migliora la qualità del TTS.

Posso fare streaming delle risposte di Claude su Alexa in modo che gli utenti sentano il testo mentre viene generato?

Lo streaming è supportato da Claude e come lo gestisce Alexa?

Claude supporta lo streaming tramite Server‑Sent Events (SSE) quando imposti stream:true sulla Messages API — questo permette al tuo backend di ricevere token in modo incrementale. Tuttavia, il modello di riproduzione dei dispositivi Alexa non accetta parlato token‑per‑token direttamente dal tuo backend. Il pattern pratico è:

  1. Usa lo streaming di Claude sul tuo backend per iniziare a ricevere la risposta mentre viene ancora generata.
  2. Mentre il backend riceve chunk in streaming, invia una o più risposte progressive di Alexa così l’utente sente “Sto lavorando su questo” o brevi messaggi intermedi.
  3. Quando il backend ha un chunk utile (o la risposta completa), sintetizza il chunk (SSML) e rispondi. Per risposte molto lunghe, considera di suddividerle in parti digeribili (e usa shouldEndSession di conseguenza).

Vincoli importanti: le risposte progressive sono utili ma non estendono la finestra massima di elaborazione; Alexa si aspetta comunque una risposta complessiva entro i tempi consentiti. Lo streaming può ridurre l’attesa lato backend e migliorare la UX, ma devi progettare rispettando il modello temporale di Alexa.

Best practice di ingegneria e UX consigliate

Progettazione della conversazione

  • Mantieni le risposte parlate brevi — gli utenti Alexa preferiscono risposte concise.
  • Usa SSML per controllare ritmo e pause.
  • Se il modello potrebbe porre domande di chiarimento, progetta un piccolo set di prompt di follow‑up in modo che il dialogo sembri naturale.

Modalità di failure e timeout

  • Fornisci fallback eleganti quando Claude è lento/non disponibile.
  • Se la chiamata all’LLM fallisce, usa contenuti predefiniti o una breve scusa e offri di riprovare più tardi.
  • Traccia errori e lamentele degli utenti per iterare rapidamente.

Testing

  • Esegui test unitari degli intent con l’Alexa Test Simulator e strumenti Virtual Alexa.
  • Esegui load test del backend per le chiamate concorrenti previste e le sessioni vocali di lunga durata.

Quali sono gli errori comuni da evitare?

  1. Bloccare la finestra temporale di Alexa — non superare i limiti di timing di Alexa; usa risposte progressive e fai streaming in modo intelligente.
  2. Perdita di segreti — non loggare chiavi API o includerle nel codice client; usa Secrets Manager.
  3. Uso eccessivo di token — cronologie di conversazione lunghe e prompt verbosi aumentano i costi; riduci e sintetizza.
  4. Mismatch di policy — inviare dati sensibili a LLM di terze parti senza chiaro consenso dell’utente o controlli di policy.

Esempi pratici di prompt e suggerimenti di prompt engineering per la voce su Alexa

Usa una breve istruzione di sistema adatta alla voce

Esempio: "You are a concise, polite Alexa voice assistant. Keep spoken answers to ~30 words; offer to send longer summaries to the Alexa app."

Controlla la verbosità e il formato per SSML

Chiedi a Claude di emettere un output in un numero ridotto di frasi o in JSON con campi speech e card. Quindi converti speech in SSML e card nella card della skill. Suffisso di prompt di esempio: "Return a JSON object with fields: 'speech' (short, for TTS), 'card' (longer text for the Alexa app). Do not include any extra text." L’analisi di output strutturati riduce l’ambiguità.

Prompt per follow‑up e suggerimenti

Incoraggia Claude a concludere con una domanda quando opportuno: "Would you like me to send this summary to your Alexa app?" Questo aiuta a mantenere le interazioni vocali naturali e scopribili.

Esistono alternative no‑code o low‑code?

Sì — piattaforme di integrazione come Zapier e AppyPie offrono connettori per collegare trigger Alexa ad azioni Claude se desideri un’automazione rapida o un prototipo senza scrivere codice server. Questi strumenti sono ideali per workflow semplici ma non offriranno la bassa latenza o il controllo sulla sicurezza che ottieni con un backend personalizzato.

In soluzioni low‑code come Zapier, CometAPI può inoltre aiutare gli sviluppatori.

Conclusione:

Integrare Claude di CometAPI in una skill Alexa è una strada interessante per accedere rapidamente a LLM di classe Anthropic con un’unica integrazione compatibile con OpenAI. La migrazione tecnica è semplice per i team già familiari con le API di chat/completion, e il modello di aggregazione di CometAPI accelera la sperimentazione.

Gli sviluppatori possono accedere all’API Claude tramite CometAPI. Per iniziare, esplora le funzionalità dei modelli di CometAPI nel Playground e consulta la guida all’API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l’accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. Com[e](https://www.cometapi.com/?utm_source=agno uted)tAPI offre un prezzo molto inferiore rispetto al prezzo ufficiale per aiutarti nell’integrazione.

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