--- name: auri-core description: "Auri: assistente de voz inteligente (Alexa + Claude claude-opus-4-20250805). Visao do produto, persona Vitoria Neural, stack AWS, modelo Free/Pro/Business/Enterprise, roadmap 4 fases, GTM, north star WAC e analise competitiva." risk: none source: community date_added: '2026-03-06' author: renat tags: - voice-assistant - product-vision - alexa - aws tools: - claude-code - antigravity - cursor - gemini-cli - codex-cli --- # Auri - Core Product Skill ## Overview Auri: assistente de voz inteligente (Alexa + Claude claude-opus-4-20250805). Visao do produto, persona Vitoria Neural, stack AWS, modelo Free/Pro/Business/Enterprise, roadmap 4 fases, GTM, north star WAC e analise competitiva. ## When to Use This Skill - When you need specialized assistance with this domain ## Do Not Use This Skill When - The task is unrelated to auri core - A simpler, more specific tool can handle the request - The user needs general-purpose assistance without domain expertise ## How It Works | Atributo | Definicao | |----------|-----------| | Nome | Auri | | Voz | Amazon Polly Vitoria Neural pt-BR | | Tom | Caloroso, inteligente, direto | | Personalidade | Curiosa, empatica, confiavel | | Linguagem | Portugues brasileiro natural | | Atitude | Proativa, mas nunca invasiva | ## Auri - Core Product Skill > A voz que pensa com voce. Auri e um assistente de voz de nova geracao construido sobre Amazon Alexa + Claude claude-opus-4-20250805. Enquanto a Alexa tradicional executa comandos, a Auri conduz conversas reais e raciocina sobre contexto. --- ## O Que E A Auri A Auri e uma Alexa Skill avancada que substitui o motor de respostas padrao pelo modelo Claude claude-opus-4-20250805 da Anthropic. O resultado: um assistente de voz capaz de: - Conduzir conversas multi-turno com memoria contextual - Raciocinar sobre problemas complexos em linguagem natural - Adaptar tom e profundidade ao perfil do usuario - Operar 100% em portugues brasileiro com nuances culturais - Integrar com o ecossistema Amazon (calendario, compras, smart home, musica) ## Proposta De Valor Unica ANTES: Alexa, qual a previsao do tempo? -> Amanha, 28 graus e nublado. DEPOIS: Auri, devo levar guarda-chuva amanha? -> Amanha 70% de chuva a tarde mas a manha estara limpa. Reuniao as 14h? Leve guarda-chuva. ## Diferencial Estrategico 1. Continuidade conversacional - Lembra contexto entre sessoes via DynamoDB 2. Personalidade consistente - Voz Vitoria Neural + persona calibrada 3. Raciocinio profundo - Claude claude-opus-4-20250805 como motor principal 4. Ecossistema integrado - Native no hardware Alexa (Echo, Echo Dot, Echo Show) 5. Privacidade by design - Dados na AWS, sem compartilhamento com terceiros --- ## Valores Da Marca - Clareza - Respostas objetivas, sem rodeios - Empatia - Entende contexto emocional, adapta o tom - Inteligencia - Nunca simula saber o que nao sabe - Respeito - Mantem privacidade, nunca julga - Continuidade - Lembra conversas, evolui com o usuario ## Guia De Linguagem Fazer: - Falar na primeira pessoa - Confirmar entendimento antes de responder - Reconhecer incerteza e oferecer alternativa Evitar: - Respostas roboticas - Formalidade excessiva - Evasao sem alternativa ## Exemplo De Interacao Usuario: Auri, me explica criptomoeda de um jeito simples. Auri: Pensa assim: imagina que voce e seus amigos criam uma moeda propria para pagar entre voces sem banco no meio. Criptomoeda e exatamente isso, mas para milhoes de pessoas. O Bitcoin foi o primeiro, criado em 2009. Quer entender melhor? ## Ssml - Voz Otimizada Exemplo de marcacao SSML para Amazon Polly Vitoria Neural: Ola! Eu sou a Auri. Como posso te ajudar hoje? --- ## Visao Geral Da Arquitetura Fluxo de dados: Echo -> ASK SDK (Python v2) -> Lambda Python 3.12 -> Claude claude-opus-4-20250805 Componentes AWS: DynamoDB (memoria), Polly Vitoria Neural (voz), CloudWatch (logs), Secrets Manager (keys) ## 3.1 Dependencias ask-sdk-core==1.19.0 | ask-sdk-model==1.85.0 | boto3==1.34.0 | anthropic==0.25.0 | python-dotenv==1.0.0 ## 3.2 Lambda Handler Principal Codigo Python - lambda_function.py: sb = CustomSkillBuilder() sb.add_request_handler(ConversationIntentHandler()) sb.add_global_request_interceptor(MemoryLoadInterceptor()) sb.add_global_response_interceptor(MemorySaveInterceptor()) lambda_handler = sb.lambda_handler() ## 3.3 Handler De Conversa Com Claude Codigo Python - handlers/conversation.py: class ConversationIntentHandler(AbstractRequestHandler): Recebe user_speech via slot query Carrega historico de conversas da sessao DynamoDB Chama anthropic.Anthropic().messages.create( model=claude-opus-4-20250805, max_tokens=300, system=system_prompt, messages=history+[user_speech]) Salva resposta no historico, retorna SSML com voz Vitoria ## 3.4 Dynamodb Schema Tabela: auri-user-memory | PK: user_id | SK: session_date | TTL: 90 dias Campos: profile (name, plan, preferences), long_term_memory[], usage_stats{} BillingMode: PAY_PER_REQUEST | TimeToLive: habilitado (auto-expira) ## 3.5 Interaction Model invocationName: auri ConversationIntent: slot query (AMAZON.SearchQuery) Samples: {query}, me fala sobre {query}, o que e {query}, explica {query} StopIntent: tchau, ate mais, encerrar ## 3.6 Configuracao Lambda FunctionName: auri-core-handler | Runtime: python3.12 | Timeout: 15s | Memory: 512MB Env vars: ANTHROPIC_API_KEY_SECRET, DYNAMODB_TABLE=auri-user-memory, POLLY_VOICE=Vitoria CLAUDE_MODEL=claude-opus-4-20250805, MAX_TOKENS_VOICE=300 --- ## 3.7 Exemplos De Codigo Completos Handler de Conversa (handlers/conversation.py): DynamoDB Schema: --- ## Planos E Precos | Plano | Preco | Limites | Target | |-------|-------|---------|--------| | Free | R$ 0 | 10 perguntas/dia | Experimentacao | | Pro | R$ 29/mes | Ilimitado, memoria 90 dias | Usuario individual | | Business | R$ 99/mes | Multi-usuario ate 5, 1 ano | Familia/PME | | Enterprise | Sob consulta | Ilimitado, SLA | Corporativo | ## Detalhamento Free: 10 perguntas/dia, sem memoria entre sessoes, voz Vitoria Neural. Pro: Conversas ilimitadas, memoria 90 dias, perfil personalizado, suporte email. Business: Tudo do Pro + ate 5 usuarios, memoria compartilhada, dashboard, relatorio. Enterprise: Ilimitado, persona customizavel, integracao CRM/ERP, SLA 99.9%. ## Projecao De Receita (Ano 1) Meta conservadora: Pro 250 x R\9 = R$ 7.250/mes | Business 25 x R\9 = R$ 2.475/mes MRR Ano 1: R$ 9.725/mes (~R$ 117k ARR) Meta otimista: Pro 800 = R$ 23.200/mes | Business 80 = R$ 7.920/mes MRR Ano 1: R$ 31.120/mes (~R$ 373k ARR) ## Unit Economics | Metrica | Pro | Business | |---------|-----|----------| | CAC | R$ 45 | R$ 120 | | LTV | R$ 522 (18m) | R$ 2.376 (24m) | | LTV/CAC | 11.6x | 19.8x | | Churn | 5%/mes | 3%/mes | | Margem bruta | ~86% | ~90% | --- ## Fase 1 - Lancamento Mvp (Meses 1-3) Objetivo: Validar product-market fit com early adopters brasileiros. | Entrega | Descricao | Status | |---------|-----------|--------| | Core Handler | Lambda + ASK SDK + Claude | Em desenvolvimento | | Persona Vitoria | SSML otimizado, Polly Neural | Em desenvolvimento | | Free Plan | Rate limiting 10 perguntas/dia | Planejado | | DynamoDB Session | Memoria intra-sessao | Planejado | | Alexa Store | Publicacao na Alexa Skills Store BR | Planejado | | Landing Page | auri.com.br com CTA | Planejado | KPIs Fase 1: 500 habilitacoes, 40% retornam semana 2, NPS > 50, latencia < 2s. ## Fase 2 - Personalizacao (Meses 4-6) | Entrega | Descricao | |---------|-----------| | Long-term Memory | DynamoDB persistente 90 dias (Pro) | | User Profiling | Nome, preferencias, contexto | | Pro Plan Launch | Via Amazon In-Skill Purchasing | | Analytics Dashboard | Usuario Pro ve padroes de uso | KPIs Fase 2: 200 conversoes Free->Pro, WAC > 150, sessao > 4min, churn < 7%. ## Fase 3 - Multi-Modal (Meses 7-12) | Entrega | Descricao | |---------|-----------| | Echo Show Support | Respostas visuais para displays | | Calendar Integration | Agenda via voz | | Auri Web App | Interface web para historico | | Business Plan Launch | Multi-usuario, dashboard familiar | KPIs Fase 3: WAC > 1.000, MRR > R$ 15.000, Business: 50 clientes, rating > 4.5. ## Fase 4 - Ecossistema (Ano 2+) | Entrega | Descricao | |---------|-----------| | Auri SDK | Developers constroem skills na Auri | | WhatsApp Bridge | Persona Auri no WhatsApp | | Mobile App | App iOS/Android com voz | | Marketplace | Skills de terceiros | | Enterprise Launch | SSO e compliance | | B2B Skills | Auri Saude, Educacao, Financas | --- ## Segmentos Alvo **Primario: Tech-savvy Brasileiros (25-45 anos)** - Ja possuem Echo (~2M no Brasil), frustrados com Alexa padrao. - Canais: Reddit, Twitter/X tech, YouTube tech BR. **Secundario: Familias com Echo** - Assistente educativo para filhos, calendario familiar. - Canais: Facebook Groups, Instagram parenting. **Terciario: PMEs e Profissionais** - Advogados, medicos, consultores com necessidade de pesquisa rapida. - Canais: LinkedIn, eventos de negocios. ## Canais De Aquisicao | Canal | Custo | Potencial | Prazo | |-------|-------|-----------|-------| | Alexa Store organico | R$ 0 | Alto | Imediato | | SEO + Blog | Baixo | Alto | 3-6 meses | | YouTube demos | Medio | Alto | 1-3 meses | | Influenciadores Tech BR | Medio | Alto | 1-2 meses | | Paid Ads | Alto | Alto | Testavel | ## Mensagem Central Tagline: A voz que pensa com voce. Elevator Pitch: Voce ja ficou frustrado com respostas roboticas da Alexa? A Auri tem a inteligencia real por dentro. Ela lembra o que voce conversou, entende contexto e responde como uma pessoa inteligente. Gratis para comecar. Value Props: - Para o curioso: IA de voz que realmente entende portugues - Para o produtivo: Assistente pessoal que evolui com voce - Para a familia: Presenca inteligente em casa para todos - Para o profissional: Pesquisa em segundos, sem tirar as maos do teclado ## Calendario De Lancamento D-30: Lista de espera (auri.com.br) | D-15: Beta 50 usuarios | D-0: Alexa Store D+14: Influenciadores | D+60: Pro launch | D+90: Avaliacao Phase 1 --- ## Wac - Weekly Active Conversationalists **Definicao precisa:** Numero de usuarios unicos com >= 3 sessoes de >= 2 minutos cada na ultima semana. Periodo: segunda-domingo, 00:00-23:59 BRT. **Por que WAC e nao DAU/MAU:** - DAU banaliza engajamento com acessos de 10 segundos. - MAU e muito longa para feedback rapido de produto. - WAC captura habito real: voltou 3x e ficou 2min = genuinamente engajado. - Correlaciona com retencao 30 dias e conversao Free->Pro. ## Hierarquia De Metricas NORTH STAR: WAC | +-- Aquisicao: Enablements, First Session Completion, Day-1 Retention +-- Ativacao: Sessions/User/Week, Avg Duration, Questions/Session +-- Retencao: Week-2, Month-1, Churn Rate Pro +-- Receita: Conversion Rate, MRR, ARPU, LTV/CAC +-- Recomendacao: NPS, Organic Share, App Store Rating ## Metas Wac Por Fase | Fase | Mes | WAC Meta | WAC Stretch | |------|-----|----------|-------------| | Fase 1 | M3 | 150 | 300 | | Fase 2 | M6 | 500 | 1.000 | | Fase 3 | M12 | 2.000 | 5.000 | | Fase 4 | M24 | 10.000 | 25.000 | ## Como Calcular Wac 1. Registrar session_start com user_id e timestamp no DynamoDB. 2. Ao encerrar sessao, registrar duracao em segundos. 3. Query semanal: users com session_count >= 3 AND avg_duration >= 120. 4. Publicar metrica no CloudWatch namespace Auri/ProductMetrics. 5. Alertar queda > 20% semana a semana. ## Dashboard Cloudwatch (Exemplo De Estrutura) Metricas customizadas publicadas: - SessionStart (Count por Plan: free/pro/business) - SessionDuration (None - minutos) - MessagesPerSession (Count) - WAC semanal (Gauge) - FreeToProConversions (Count) --- ## Tabela Comparativa | Feature | Auri | Alexa Pura | Siri | Google Assistant | ChatGPT Voice | |---------|------|------------|------|------------------|---------------| | Idioma PT-BR nativo | Alta | Media | Media | Alta | Media | | Raciocinio profundo | Alta | Baixa | Media | Media | Alta | | Memoria multi-sessao | Alta | Baixa | Media | Media | Alta | | Integracao smart home | Alta | Maxima | Media | Alta | Baixa | | Personalidade consistente | Alta | Media | Media | Media | Alta | | Hardware proprio | Usa Echo | Echo | HomePod | Nest | App only | | Modelo base | Claude Opus 4 | Alexa LLM | Apple LLM | Gemini | GPT-4o | | Privacidade | Alta | Media | Maxima | Baixa | Media | | Preco | R\/usr/bin/bash-99/mes | Gratis | Gratis | Gratis | R/mes | | Disponivel no Brasil | Sim | Sim | Sim | Sim | Sim | ## Posicionamento No Mapa Competitivo Eixo X: Integracao com Hardware | Eixo Y: Profundidade de Inteligencia Quadrante UNICO da Auri: Alta Inteligencia + Alta Integracao Hardware. Nenhum concorrente ocupa esse quadrante simultaneamente: - Alexa pura: Alta integracao, baixa inteligencia. - ChatGPT Voice: Alta inteligencia, sem hardware proprio. - Google/Siri: Posicionamento intermediario em ambos os eixos. ## Objecoes Frequentes E Respostas | Objecao | Resposta Auri | |---------|---------------| | Por que nao ChatGPT? | ChatGPT e app, sem voz-first. Auri e native no Echo. | | Alexa ja resolve | Para comandos sim. Para conversas reais, nao. | | R\9 e caro | Menos que 1 cafe/dia por assistente pessoal 24/7. | | E a privacidade? | Dados na sua AWS, retencao configuravel, LGPD compliant. | | Amazon vai copiar? | Amazon incentiva ecossistema de skills. Somos parceiros. | --- ## Brand Identity - Nome: Auri - Origem: Aura (presenca intangivel) + IA. Sugere presenca, sabedoria, leveza. - Tagline: A voz que pensa com voce. ## Taglines Alternativas - Alem dos comandos. Muito alem. - A IA que mora no seu Echo. - Conversas reais. Inteligencia real. - Fala com quem realmente ouve. ## Brand Values 1. Inteligencia Autentica - Nunca simula. Quando nao sabe, diz honestamente. 2. Presenca Calorosa - Tecnologia avancada com calor humano. 3. Respeito pelo Tempo - Respostas diretas, sem rodeios. 4. Crescimento Continuo - Evolui com o usuario, aprende com interacoes. 5. Privacidade como Direito - Dados do usuario pertencem ao usuario. ## Brand Voice Guidelines Tom: - Caloroso mas nao piegas. - Inteligente mas nao pedante. - Direto mas nao grosseiro. - Divertido mas nao futil. Nunca: Robotico, corporativo, evasivo, condescendente, ansioso para agradar. Exemplo OK: Nao sei a resposta exata, mas posso te ajudar a encontrar de outra forma. Exemplo ERRADO: Desculpe, nao tenho essa informacao em meu banco de dados. ## Aplicacoes Da Marca - App Icon: Forma de onda de voz estilizada em gradiente verde-azul. - Paleta: Verde-teal principal, branco neutro, cinza escuro para texto. - Tipografia: Sans-serif moderna (similar a produto Apple/Spotify). - Motion: Animacao de ondas suaves ao falar (Echo Show). --- ## 10. Comandos Do Skill Estes comandos ativam modos especificos quando mencionados no contexto de uso do skill. ## /Auri-Status Exibe status atual: versao, WAC vs meta, MRR, proxima entrega, status componentes. Campos retornados: - Versao atual do produto (ex: v1.0.0) - WAC atual vs meta da fase atual - MRR atual em R$ - Proxima entrega do roadmap - Status: Lambda (OK/Degraded), DynamoDB (OK), Claude API (OK) ## /Auri-Roadmap [Fase] Exibe roadmap completo. Argumento opcional: 1, 2, 3 ou 4 para detalhar fase. Output: Tabela de entregas com status, KPIs e datas estimadas. ## /Auri-Metrics [Periodo] Dashboard de metricas. Argumento: semana | mes | trimestre. Default: semana. Output: WAC, Sessions/User, Avg Duration, Conversion Rate, MRR e crescimento. ## /Auri-Persona [Aspecto] Guidelines da persona. Argumento: voz | tom | linguagem | valores | exemplos. Output: Guidelines detalhadas, exemplos de dialogo, templates SSML. ## /Auri-Pricing [Plano] Planos e precos. Argumento: free | pro | business | enterprise. Output: Tabela comparativa, projecoes de receita, unit economics. ## /Auri-Gtm [Canal] Go-to-market strategy. Argumento: organico | pago | influenciadores | parcerias. Output: Plano por canal, mensagens centrais, calendario de lancamento. ## /Auri-Competitive [Competidor] Analise competitiva. Argumento: alexa | siri | google | chatgpt. Output: Tabela comparativa, mapa de posicionamento, objecoes e respostas. --- ## Deployment Via Aws Sam Comandos de deploy: sam build --use-container sam deploy --stack-name auri-core --region us-east-1 --capabilities CAPABILITY_IAM Verificar deployment: aws lambda invoke --function-name auri-core-handler --payload file://test.json response.json ## Monitoramento Cloudwatch Alarms | Alarme | Threshold | Acao | |--------|-----------|------| | high_latency | Duration > 6000ms | PagerDuty | | error_rate | Errors > 5 em 5min | Slack #auri-alerts | | claude_api_failures | AnthropicAPIErrors > 3 | Slack + fallback | | wac_drop | WAC queda > 20% semana | Product team Slack | ## Fallback Strategy (Claude Api Indisponivel) Se a API da Anthropic estiver indisponivel, o sistema retorna respostas pre-configuradas: - api_down: Estou com instabilidade. Pode tentar em alguns minutinhos? - timeout: Preciso de mais tempo nessa pergunta. Me faz de novo daqui a pouco? - rate_limit: Muitas conversas simultaneas. Tente em alguns segundos! ## Gestao De Custos | Componente | Custo Estimado (1000 usuarios Pro) | |-----------|-----------------------------------| | Claude API | R$ 4.000/mes (R$4/usuario) | | Lambda | R$ 50/mes | | DynamoDB | R$ 80/mes | | CloudWatch | R$ 30/mes | | Total infraestrutura | R$ 4.160/mes | | Receita 1000 Pro | R$ 29.000/mes | | Margem bruta | ~86% | --- ## Lgpd (Lei 13.709/2018) - Base legal: Execucao de contrato (Art. 7, V) para usuarios Pro/Business. - Consentimento: Coletado no onboarding da skill via voz + confirmacao. - Dados coletados: Texto de conversas, preferencias, dados de uso anonimizados. - Retencao: Free = 0 dias | Pro = 90 dias | Business = 365 dias. - Direito de exclusao: Comando de voz Auri apaga meus dados -> DynamoDB delete. - DPO: Designar antes do lancamento publico. ## Alexa Skills Store - Politicas - Skill deve seguir Alexa Skills Kit Policies integralmente. - Proibido coletar dados sensiveis (saude, financeiros, criancas < 13 anos). - In-Skill Purchasing exige aprovacao previa da Amazon. - Privacy Policy URL obrigatoria na submissao da skill. - Monetizacao: Amazon retira 30% via In-Skill Purchasing. --- ## 13. Glossario | Termo | Definicao | |-------|-----------| | WAC | Weekly Active Conversationalists - North Star Metric da Auri | | ASK | Alexa Skills Kit - SDK oficial Amazon para Skills | | SSML | Speech Synthesis Markup Language - markup para controle de voz | | Intent | Acao que o usuario quer executar (ex: me explica X) | | Slot | Variavel dentro de um intent (ex: query em me explica {query}) | | Utterance | Frase de exemplo que aciona um intent | | Session | Uma conversa continua com a Auri (inicio ate encerrar) | | Long-term Memory | Dados persistidos no DynamoDB entre sessoes | | In-Skill Purchasing | Sistema de cobranca nativo da Alexa Skills Store | | Vitoria Neural | Voz Amazon Polly pt-BR de alta qualidade usada pela Auri | | Claude claude-opus-4-20250805 | Modelo de linguagem Anthropic usado como motor da Auri | | DynamoDB | Banco NoSQL AWS usado para memoria persistente dos usuarios | | Lambda | Funcao AWS serverless que processa as requisicoes da Auri | | Anthropic | Empresa criadora do Claude, fornecedora da API de IA | | MRR | Monthly Recurring Revenue - Receita Mensal Recorrente | | LTV | Lifetime Value - Valor do ciclo de vida do cliente | | CAC | Customer Acquisition Cost - Custo de aquisicao de cliente | --- ## 14. Links E Recursos | Recurso | URL / Localizacao | |---------|-------------------| | Alexa Skills Kit Docs | https://developer.amazon.com/en-US/alexa/alexa-skills-kit | | ASK SDK Python | https://github.com/alexa/alexa-skills-kit-sdk-for-python | | Amazon Polly Vitoria Neural | https://docs.aws.amazon.com/polly/latest/dg/voicelist.html | | Anthropic Claude API | https://docs.anthropic.com/en/api/getting-started | | Claude claude-opus-4-20250805 Docs | https://docs.anthropic.com/en/docs/models-overview | | Alexa Skills Store Brasil | https://www.amazon.com.br/alexa-skills | | DynamoDB Best Practices | https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/best-practices.html | | In-Skill Purchasing | https://developer.amazon.com/en-US/docs/alexa/in-skill-purchase/isp-overview.html | | Codigo-fonte Auri | C:/Users/renat/skills/auri-core/ | | Amazon Alexa Skill (skill tecnica) | C:/Users/renat/skills/amazon-alexa/SKILL.md | --- *Auri Core Skill - v1.0.0 | Criado em 2026-03-03 | Skills Ecosystem* ## Best Practices - Provide clear, specific context about your project and requirements - Review all suggestions before applying them to production code - Combine with other complementary skills for comprehensive analysis ## Common Pitfalls - Using this skill for tasks outside its domain expertise - Applying recommendations without understanding your specific context - Not providing enough project context for accurate analysis ## Limitations - Use this skill only when the task clearly matches the scope described above. - Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review. - Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.

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