auri-core
**auri-core** is an AI agent that integrates Alexa with Claude (claude-opus-4-20250805) to deliver a smart voice assistant named "Vitoria Neural," built on AWS with a tiered pricing model (Free/Pro/Business/Enterprise) and a 4-phase roadmap. It handles product vision, persona definition, GTM strategy, and north star metrics for voice AI deployment.
How to Install
git clone --depth 1 https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills.git && cp antigravity-awesome-skills/skills/auri-core ~/.claude/skills/auri-core -rAuri - 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
- Continuidade conversacional - Lembra contexto entre sessoes via DynamoDB
- Personalidade consistente - Voz Vitoria Neural + persona calibrada
- Raciocinio profundo - Claude claude-opus-4-20250805 como motor principal
- Ecossistema integrado - Native no hardware Alexa (Echo, Echo Dot, Echo Show)
- 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:
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 Configuraca
Details
| Category | AI/ML → ml |
| Source | sickn33/antigravity-awesome-skills |
| SKILL.md | View on GitHub → |
| Repo Stars | ★ 41.5K |
| Est. per Skill | 47 (shared across 868 skills from this repo) |
| Difficulty | Intermediate |
| Risk Level | N/A |
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