Cara menambah Claude pada skill Alexa

CometAPI
AnnaDec 29, 2025
Cara menambah Claude pada skill Alexa

Pembantu suara kini semakin dipacu oleh model bahasa besar. Jika anda ingin membawa API Claude Anthropic ke dalam kemahiran Alexa yang anda selenggara atau bina, panduan ini membimbing anda melalui seni bina praktikal, corak kod konkrit, dan pertimbangan operasi yang anda perlukan — daripada bukti konsep pantas hingga kemahiran bertaraf produksi.

CometAPI ialah gerbang pengagregasi API yang menyediakan permukaan seragam yang serasi dengan OpenAI untuk ratusan model bahasa besar (LLM), termasuk keluarga Claude Anthropic (Sonnet, Opus, dan varian berkaitan). Daripada memanggil API Anthropic secara langsung, pelanggan boleh memanggil titik akhir CometAPI dan memilih model Claude mengikut nama; CometAPI mengendalikan perutean model, pengagregatan pengebilan, dan, dalam banyak kes, permukaan pengesahan serta parameter yang dipermudah.

Dari perspektif kemahiran Alexa, menambah model Claude melalui CometAPI menawarkan tiga manfaat praktikal: (1) akses pantas kepada keluaran Claude terkini (varian Sonnet / Opus) tanpa menulis semula kod klien apabila nama model berubah; (2) permukaan REST gaya OpenAI yang konsisten dan disokong oleh banyak SDK; serta (3) analitik penggunaan, pendikit dan pelan harga berpusat yang lebih mudah diurus berbanding kontrak vendor langsung berbilang.

Apakah Claude dan mengapa menambahkannya ke kemahiran Alexa?

Claude ialah keluarga model bahasa besar dan API perbualan (Messages API) dari Anthropic yang boleh dipanggil oleh pembangun daripada aplikasi mereka. Model Claude (baru-baru ini dikemas kini merentas siri Opus/Sonnet/Haiku, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5) menyediakan generasi bahasa semula jadi berkualiti tinggi, penaakulan, dan keupayaan agen khusus. Mengintegrasikan Claude ke dalam kemahiran Alexa membolehkan anda mengganti atau menambah respons berasaskan peraturan dengan “otak” perbualan yang dipacu LLM yang mampu meringkaskan, menalar, memperibadikan, atau bertindak sebagai “agen” untuk tugas yang kompleks.

Apakah komponen yang saling berhubung?

Pada aras tinggi corak integrasi adalah mudah: peranti Alexa (Echo) menghantar input suara ke backend Kemahiran Alexa (kemahiran anda). Backend anda — lazimnya fungsi AWS Lambda atau perkhidmatan HTTPS — menukar niat pengguna kepada prompt teks dan memanggil API Claude. Respons Claude kemudiannya ditukar kepada pertuturan (SSML) dan dikembalikan kepada Alexa untuk dimainkan. Secara pilihan, anda boleh menggunakan penstriman, respons progresif, atau corak Agen/Alat untuk menjadikan pengalaman lebih responsif dan berkuasa.

Mengapa memilih Claude?

Claude menyediakan Messages API moden (REST + SDK) dan menyokong respons penstriman (SSE), sokongan alat/Agen (Agent Skills & Model Context Protocol), serta model berperingkat dengan profil kos/prestasi yang berbeza — menjadikannya sesuai untuk pengalaman suara perbualan atau berorientasikan agen yang kompleks. Gunakan Claude jika anda mahukan model yang berfokus pada keselamatan dengan peralatan untuk menyambung kepada data luaran dan tingkah laku penstriman bagi mengurangkan kependaman yang dirasai.

Bagaimanakah anda harus mereka bentuk seni bina kemahiran Alexa yang menggunakan Claude melalui CometAPI?

Seni bina aras tinggi yang berdaya guna?

Terdapat dua corak bertaraf produksi yang patut dipertimbangkan:

1. Lambda terus → CometAPI
Kemahiran Alexa (biasanya disokong oleh fungsi AWS Lambda) memanggil titik akhir REST CometAPI secara segerak untuk setiap giliran pengguna. Lambda membina payload chat completion / messages, meneruskannya ke CometAPI, dan memulangkan teks model kepada Alexa untuk TTS/SSML. Corak ini ringkas dan berfungsi baik bagi trafik rendah ke sederhana dan bukti konsep. Ia meminimumkan komponen dan oleh itu mengurangkan titik kegagalan, tetapi meletakkan logik had kadar dan cubaan semula di dalam Lambda.

2. Kemahiran → Perkhidmatan backend → CometAPI (disyorkan untuk produksi)
Kemahiran Alexa meneruskan permintaan kepada perkhidmatan mikro backend khusus (dihoskan pada Fargate/ECS, EKS, atau kelompok EC2 berskala automatik). Perkhidmatan itu bertanggungjawab untuk:

  • keadaan perbualan, tetingkap konteks, dan ringkasan;
  • perakaunan token/kos dan cache;
  • cubaan semula, backoff dan pemutus litar;
  • penapisan keselamatan input/output dan pengredaksian PII;
  • penstriman/respons separa (jika disokong) dan kemas kini progresif kepada Alexa.

Corak ini memusatkan kebimbangan rentas dan membolehkan logik perutean model (cth., pilih Claude Opus untuk penaakulan kompleks, Sonnet untuk jawapan pendek). Ia ialah pendekatan yang disyorkan untuk pasukan yang menjangka pertumbuhan, keperluan pematuhan, atau telemetri kompleks.

Bagaimanakah kitar hayat suara Alexa dipetakan kepada panggilan Claude melalui CometAPI?

  1. Pengguna bercakap → Peranti Alexa melakukan ASR dan menghantar IntentRequest ke kemahiran anda (Lambda atau webhook).
  2. Kemahiran anda mengekstrak teks dan konteks sesi (lokal, keupayaan peranti, pilihan pengguna).
  3. Kod anda menyediakan prompt (arahan sistem + giliran perbualan + giliran pengguna). Untuk suara, pilih arahan sistem ringkas yang mengehadkan kepanjangan respons.
  4. Perkhidmatan anda memanggil CometAPI — sama ada titik akhir chat/completions serasi OpenAI atau titik akhir messages khusus CometAPI — dengan memilih model Claude sasaran. Backend menerima respons berformat teks atau berstruktur.
  5. Kemahiran anda menukar teks kepada SSML / kad dan memulangkan respons Alexa. Untuk jawapan panjang, sediakan ringkasan sebutan pendek dan hantarkan teks penuh ke aplikasi rakan Alexa sebagai kad.
  6. Pemantauan & perakaunan kos: kaitkan ID permintaan Alexa dengan ID permintaan CometAPI dan metrik penggunaan token model untuk pemerhatian.

Apakah langkah konkrit untuk melaksanakan Claude dalam kemahiran Alexa (hujung-ke-hujung)?

Di bawah ialah panduan langkah demi langkah praktikal serta contoh pengendali Lambda Node.js untuk memulakan.

Langkah 1 — Cipta kemahiran Alexa dan model interaksi

  1. Dalam Konsol Pembangun Alexa: cipta kemahiran Custom.

  2. Takrifkan

    Intents

    (cth.,

    OpenChatIntent

    ,

    FollowUpIntent

    ,

    StopIntent

    ) dan rangka ayat sampel. Sebagai contoh:

    • OpenChatIntent utterances: “mulakan sembang”, “tanya Claude”, “bersembang dengan AI”.

  3. Tetapkan Endpoint kepada ARN AWS Lambda anda (atau titik akhir HTTPS). Simpan dan bina model. Lihat API REST Alexa dan dokumentasi untuk panduan penuh.

Langkah 2 — Laksanakan backend Lambda

Aliran aras tinggi di dalam Lambda:

  1. Terima permintaan Alexa (JSON).
  2. Ekstrak ujaran pengguna dan data sesi.
  3. Secara pilihan, hantar respons progresif Alexa (supaya pengguna mendengar “Sedang berfikir…”) sementara anda memanggil Claude.
  4. Panggil Claude (melalui Anthropic REST API atau Bedrock). Gunakan penstriman jika anda mahukan respons separa.
  5. Tukar respons Claude kepada format output Alexa (disyorkan SSML).
  6. Pulangkan objek respons alexa.

Di bawah ialah contoh Node.js yang ringkas (untuk keterbacaan kami tunjukkan satu pendekatan — panggilan fetch terus ke REST Claude; dalam produksi pindahkan rahsia ke Secrets Manager dan tambah pengendalian ralat/cache). Ini menggunakan sintaks gaya node-fetch (tersedia dalam runtime Node 18+) dan API Claude CometAPI.

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

const CLAUDE_API_URL = process.env.CLAUDE_API_URL || 'https://api.cometapi.com/v1/messages'; // contoh
const CLAUDE_API_KEY = process.env.CLAUDE_API_KEY; // simpan dalam Secrets Manager atau pembolehubah persekitaran Lambda

export const handler = async (event) => {
  // 1. Huraikan permintaan Alexa
  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. Pilihan: hantar respons progresif kepada Alexa (supaya pengguna mendapat maklum balas segera)
  // (Pelaksanaan diabaikan untuk ringkas; gunakan Alexa Progressive Response API dengan titik akhir directive)

  // 3. Bina payload Claude
  const claudePayload = {
    model: "claude-4-opus", // pilih model yang sesuai dengan langganan anda
    messages: [
      { role: "system", content: "Anda ialah pembantu yang membantu untuk kemahiran Alexa. Kekalkan respons ringkas dan mesra pertuturan." },
      { role: "user", content: userUtterance }
    ],
    max_tokens_to_sample: 800
  };

  // 4. Panggil Claude (contoh panggilan bukan penstriman yang ringkas)
  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 // ambil kira kependaman; Alexa mempunyai had masa
  });

  if (!resp.ok) {
    console.error('Claude API error', await resp.text());
    return buildAlexaResponse("Maaf, saya menghadapi kesukaran untuk menghubungi pembantu buat masa ini. Sila cuba lagi kemudian.");
  }

  const claudeJson = await resp.json();
  // Struktur JSON bergantung pada API atau pembungkus Bedrock yang anda gunakan
  const assistantText = claudeJson?.completion || claudeJson?.output?.[0]?.content || extractTextFromClaude(claudeJson);

  // 5. Tukar kepada SSML (pendekkan jika perlu)
  const ssml = `<speak>${sanitizeForSSML(assistantText)}</speak>`;

  // 6. Pulangkan respons Alexa
  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) {
  // laksanakan pemetaan daripada respons API Claude kepada rentetan
  if (json?.output && Array.isArray(json.output)) {
    return json.output.map(o => o.content).join("\n");
  }
  return (json?.completion || '') + '';
}

Nota: Medan API dan nama titik akhir Claude sebenar mungkin berbeza (dokumentasi Anthropic menunjukkan API messages dan mod penstriman). Sentiasa rujuk dokumentasi Claude terkini untuk medan payload yang tepat dan sokongan penstriman.

Langkah 3 — (Pilihan tetapi disyorkan) Gunakan penstriman untuk respons yang dirasai lebih pantas

  • Mengapa penstriman? Penstriman membolehkan Alexa mula menyebut output separa sementara model masih menjana. Ini mengurangkan persepsi kependaman dan memperbaiki rasa perbualan. Claude menyokong respons penstriman (SSE atau websocket) dan mempunyai “penstriman alat terperinci” untuk operasi kompleks. Melaksanakan penstriman memerlukan saluran async: Alexa Progressive Response + penstriman berketul ke klien atau relay SSE ke Lambda anda, atau lebih baik, gunakan perkhidmatan perantara yang boleh menolak ketulan ke peranti.
  • Perhatian: Platform Alexa mengenakan peraturan masa dan directive tersendiri. Corak lazim adalah menghantar directive Respons Progresif awal, kemudian apabila model siap berikan output pertuturan terakhir. Penstriman masa nyata natif ke peranti Alexa adalah terhad oleh model directive Alexa, jadi simulasi penstriman dengan menghantar respons progresif dengan kerap dan kemudian respons akhir.

Langkah 4 — Peta output Claude kepada UX suara Alexa

  • Kekalkan jawapan pendek dan mesra suara: Claude boleh menghasilkan teks panjang — transformasikan atau potong untuk elak perenggan sebutan yang panjang. Gunakan tag SSML (jeda, penekanan) untuk memperbaiki prosodi.
  • Urus konteks berbilang giliran: Kekalkan tetingkap konteks ringkas (ID pengguna / sejarah perbualan) tetapi elakkan menyimpan setiap ujaran di sisi pelayan jika tidak perlu. Gunakan atribut sesi atau stor memori jangka pendek (DynamoDB dengan TTL) untuk susulan.
  • Aliran ralat dan jatuh balik: Jika Claude gagal atau mengembalikan kandungan tidak selamat, sediakan mesej jatuh balik yang selamat ("Saya tidak boleh membantu tentang itu") dan laluan pelaporan/pelogakan untuk analisis.

Bagaimanakah anda harus melindungi kelayakan dan menjaga data pengguna?

Di mana hendak menyimpan kunci API dan rahsia?

  • AWS Secrets Manager ialah stor produksi yang disyorkan untuk kunci CometAPI dan sebarang kelayakan pihak ketiga lain. Berikan peranan IAM kepada Lambda atau perkhidmatan backend anda dengan polisi sempit yang membenarkan membaca rahsia yang diperlukan sahaja. Putarkan kunci mengikut jadual dan gunakan putaran automatik jika disokong.
  • Jangan benamkan kunci dalam kod sumber atau repositori awam. Jika anda menggunakan pembolehubah persekitaran untuk prototaip pantas, pastikan pengurusan rahsia CI/CD menggantikan nilai tersebut dalam saluran binaan.

Bagaimana untuk elakkan menghantar PII dan data suara sensitif?

  • Redaksikan atau anonimasikan sebarang maklumat pengenalpastian peribadi (PII) sebelum menghantar teks ke CometAPI. Buang nama, alamat, nombor akaun, dan sebarang data yang anda tidak mahu dedahkan.
  • Minta persetujuan apabila kemahiran perlu memproses data peribadi sensitif atau semasa menggunakan ciri profil peribadi (mengikut polisi Alexa).
  • Retensi & log: tag log dan surih supaya proses audit boleh menghapuskan input model atas permintaan; laksanakan tetingkap retensi selaras dengan polisi privasi anda.

Bagaimana anda mengurus kependaman dan pengalaman pengguna Alexa?

Mengapa respons progresif dan had masa penting?

Alexa menjangka respons daripada kemahiran anda dalam sekitar 8 saat untuk kebanyakan antara muka; jika backend anda (dan panggilan model) melebihi tetingkap itu, anda mesti menggunakan Progressive Response API untuk memastikan pengguna terlibat. Respons progresif memberitahu pengguna bahawa kemahiran sedang berfungsi (contohnya, “sebentar sementara saya dapatkan jawapan itu”), yang meningkatkan kependaman yang dirasai dalam interaksi suara. Laksanakan respons progresif sebaik sahaja anda menerima niat dan sebelum panggilan LLM yang panjang.

Bolehkah anda menstrim output model ke Alexa?

CometAPI dan sesetengah varian Claude menyokong primitif penstriman (token atau acara). Namun, peranti Alexa tidak menyokong penstriman token berterusan dengan cara yang sama seperti UI web. Pendekatan praktikal ialah:

  • Gunakan respons progresif untuk menerbitkan mesej interim pendek semasa menjana jawapan penuh.
  • Jika backend anda menerima token penstriman daripada model, buffer dan pamerkan hanya ayat atau perenggan lengkap pada sela masa biasa (cth., setiap 800–1200 ms) sebagai respons progresif, dan hantarkan TTS terkonsolidasi terakhir apabila siap. Ini mengelakkan pertuturan yang terputus-putus atau robotik dan menghormati model respons Alexa.

Reka prompt mesra suara

Kekang kepanjangan di peringkat prompt. Gunakan arahan sistem seperti:

“Anda ialah pembantu suara Alexa yang ringkas. Berikan jawapan sebutan tidak lebih 30 patah kata dan kad dengan ringkasan lebih panjang untuk aplikasi Alexa.”

Untuk output berstruktur, minta model mengembalikan JSON dengan medan speech dan card. Huraikan output ini di sisi pelayan dan peta speech kepada SSML serta card kepada kad rakan Alexa. Ini mengurangkan kejutan dan memperbaiki kualiti TTS.

Bolehkah saya menstrim respons Claude ke Alexa supaya pengguna mendengar teks semasa ia dijana?

Adakah penstriman disokong oleh Claude, dan bagaimana Alexa menanganinya?

Claude menyokong penstriman melalui Server-Sent Events (SSE) apabila anda menetapkan stream:true pada Messages API — itu membolehkan backend anda menerima token secara beransur. Namun, model main peranti Alexa tidak menerima pertuturan token demi token secara langsung daripada backend anda. Corak praktikal ialah:

  1. Gunakan penstriman Claude pada backend anda untuk mula menerima respons semasa ia masih dijana.
  2. Ketika backend menerima ketulan penstriman, hantar satu atau lebih respons progresif Alexa supaya pengguna mendengar “Saya sedang mengusahakannya” atau mesej interim pendek.
  3. Apabila backend mempunyai ketulan yang berguna (atau jawapan penuh), sintesis ketulan tersebut (SSML) dan berikan respons. Untuk jawapan yang sangat panjang, pertimbangkan memecah respons kepada bahagian mudah dihadam (dan gunakan shouldEndSession sewajarnya).

Kekangan penting: respons progresif membantu tetapi tidak memanjangkan tetingkap pemprosesan maksimum; Alexa masih menjangka respons keseluruhan dalam masa yang dibenarkan. Penstriman boleh mengurangkan masa tunggu backend dan memperbaiki UX, tetapi anda mesti mereka bentuk mengikut model masa Alexa.

Amalan terbaik kejuruteraan dan UX yang disyorkan?

Reka bentuk perbualan

  • Kekalkan jawapan sebutan pendek — pengguna Alexa lebih gemar respons ringkas.
  • Gunakan SSML untuk mengawal tempo dan jeda.
  • Jika model mungkin bertanya soalan penjelasan, reka set kecil prompt susulan supaya dialog terasa semula jadi.

Mod kegagalan dan had masa

  • Sediakan jatuh balik yang baik apabila Claude perlahan/tidak tersedia.
  • Jika panggilan LLM anda gagal, gunakan kandungan siap sedia atau permintaan maaf pendek dan tawarkan untuk cuba lagi kemudian.
  • Jejaki ralat dan aduan pengguna untuk membuat iterasi pantas.

Pengujian

  • Uji unit intents dengan Alexa Test Simulator dan alat Virtual Alexa.
  • Uji muatan backend anda untuk panggilan serentak yang dijangka dan sesi suara jangka panjang.

Apakah perangkap biasa yang perlu dielakkan?

  1. Menyekat tetingkap masa Alexa — jangan melebihi had masa Alexa; gunakan respons progresif dan strim dengan bijak.
  2. Membocorkan rahsia — jangan sekali-kali log kunci API atau benamkannya dalam kod klien; gunakan Secrets Manager.
  3. Penggunaan token berlebihan — sejarah perbualan panjang dan prompt bertele meningkatkan kos; potong dan ringkaskan.
  4. Ketidakpadanan dasar — menghantar data sensitif kepada LLM pihak ketiga tanpa persetujuan pengguna yang jelas atau semakan polisi.

Contoh praktikal prompt dan petua kejuruteraan prompt untuk suara Alexa

Gunakan arahan sistem pendek untuk kesesuaian suara

Contoh: "Anda ialah pembantu suara Alexa yang ringkas dan sopan. Kekalkan jawapan sebutan sekitar 30 patah kata; tawarkan untuk menghantar ringkasan lebih panjang ke aplikasi Alexa."

Kawal kepanjangan dan format untuk SSML

Minta Claude mengeluarkan output dalam sejumlah kecil ayat atau dalam JSON dengan medan speech dan card. Kemudian tukar speech kepada SSML dan card kepada kad Kemahiran. Contoh akhiran prompt: "Pulangkan objek JSON dengan medan: 'speech' (pendek, untuk TTS), 'card' (teks lebih panjang untuk aplikasi Alexa). Jangan sertakan sebarang teks tambahan." Menghuraikan output berstruktur mengurangkan kekaburan.

Prompt untuk susulan dan cadangan

Galakkan Claude menutup dengan soalan apabila sesuai: "Adakah anda mahu saya menghantar ringkasan ini ke aplikasi Alexa anda?" Itu membantu mengekalkan interaksi suara yang semula jadi dan mudah ditemui.

Adakah terdapat alternatif tanpa kod atau berkod rendah?

Ya — platform integrasi seperti Zapier dan AppyPie menawarkan penyambung untuk memautkan pencetus Alexa kepada tindakan Claude jika anda mahukan automasi atau prototaip pantas tanpa menulis kod pelayan. Alat tersebut paling sesuai untuk aliran kerja ringkas tetapi tidak akan memberikan kependaman rendah atau kawalan keselamatan yang anda peroleh dengan backend tersuai.

Dalam alternatif berkod rendah seperti Zapier, CometAPI juga boleh membantu pembangun.

Kesimpulan:

Mengintegrasikan Claude CometAPI ke dalam kemahiran Alexa ialah laluan menarik untuk mendapatkan akses pantas kepada LLM kelas Anthropic dengan integrasi tunggal yang serasi OpenAI. Migrasi teknikal adalah mudah untuk pasukan yang sudah biasa dengan API chat/completion, dan model pengagregatan CometAPI mempercepatkan percubaan.

Pembangun boleh mengakses API Claude melalui CometAPI. Untuk bermula, terokai keupayaan model CometAPI dalam Playground dan rujuk panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. Com[e](https://www.cometapi.com/?utm_source=agno uted)tAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda berintegrasi.

Sedia untuk bermula?→ Percubaan percuma API Claude!

Baca Lagi

500+ Model dalam Satu API

Sehingga 20% Diskaun