Alexa Python First Skill 项目启动与配置教程
2025-05-03 18:03:32作者:霍妲思
1. 项目的目录结构及介绍
skill-sample-python-first-skill 项目是一个基于 Alexa Skills Kit 的简单 Python 技能示例。以下是项目的目录结构及其各部分的简要介绍:
skill-sample-python-first-skill/
├── __init__.py
├── lambda
│ ├── __init__.py
│ ├── ask_sdk_s3_bucket
│ ├── ask_sdk_s3_bucket.zip
│ └── function
│ ├── __init__.py
│ ├── askills
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── first_skill
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── handlers
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── help_intent_handler.py
│ │ ├── interceptor
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── localization_interceptor.py
│ │ ├── models
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── dialogflow
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── v2
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── session_entity
│ │ └── utilities
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── attachment.py
│ ├── logs
│ │ └── askills.log
│ └── templates
│ └── en.json
└── test
├── __init__.py
└── test Ask SDK
lambda/:包含 Lambda 函数的代码和配置文件。lambda/askills/:包含技能的主要代码,如处理意图的 handlers,拦截器 interceptors,以及模型 models。lambda/logs/:日志文件存放位置。lambda/templates/:技能所需的模板文件。test/:测试代码目录。
2. 项目的启动文件介绍
在 lambda/ 目录下的 function/ 文件夹中,主要的启动文件是 app.py。该文件负责初始化和配置 Alexa Skills Kit 的核心组件,并定义了技能的处理逻辑。
# app.py 示例代码
from ask_sdk import StandardRequestHandler
class LaunchRequestHandler(StandardRequestHandler):
def can_handle(self, handler_input):
# 检查是否为启动请求
return handler_input.request_envelope.request.type == "LaunchRequest"
def handle(self, handler_input):
# 处理启动请求
speech_text = "欢迎来到我们的技能,请告诉我你需要什么帮助。"
return handler_input.response_builder.speak(speech_text).response
# 更多请求处理器...
if __name__ == '__main__':
# 初始化技能
app.run()
3. 项目的配置文件介绍
在 lambda/ 目录下,配置文件主要包括 ask_sdk_s3_bucket.zip 和 templates/en.json。
ask_sdk_s3_bucket.zip:这是一个压缩文件,通常用于将技能代码和依赖项打包,以便部署到 AWS Lambda。templates/en.json:这是一个 JSON 格式的模板文件,用于定义技能在交互过程中使用的文本。例如,它可能包含用于欢迎用户或提供帮助的文本。
以下是 templates/en.json 的一个简单示例:
{
"translation": {
"greeting": "Hello! Welcome to our skill.",
"help": "You can ask me for help or tell me what you want to do."
}
}
以上内容即为 skill-sample-python-first-skill 开源项目的启动和配置文档。希望对您有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355