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Tutorial: Criar um pipeline que implanta uma skill do Amazon Alexa
Nesse tutorial, você configura um pipeline que fornece continuamente sua skill da Alexa usando o Alexa Skills Kit como o provedor de implantação em seu estágio de implantação. O pipeline concluído detecta alterações em sua skill quando você faz uma alteração nos arquivos de origem em seu repositório de origem. O pipeline usa o Alexa Skills Kit para implantar no estágio de desenvolvimento de skills da Alexa.
Importante
Como parte da criação de um pipeline, um bucket de artefatos S3 fornecido pelo cliente será usado CodePipeline por for artefacts. (Este bucket não é o mesmo utilizado para uma ação de origem do S3.) Se o bucket de artefatos do S3 estiver em uma conta diferente da conta do seu pipeline, certifique-se de que o bucket de artefatos do S3 Contas da AWS seja de propriedade de quem é seguro e confiável.
nota
Este atributo não está disponível na região Ásia-Pacífico (Hong Kong) ou Europa (Milão). Para usar outras ações de implantação disponíveis nessa região, consulte Implantar integrações de ações.
Para criar sua habilidade personalizada como uma função Lambda, consulte Hospedar uma habilidade personalizada como uma função Lambda AWS
Pré-requisitos
Você já deve ter o seguinte:
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Um CodeCommit repositório. Você pode usar o AWS CodeCommit repositório em Tutorial: Criar um pipeline simples (repositório do CodeCommit) que você criou.
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Uma conta de desenvolvedor da Amazon. Essa é a conta que possui suas skills na Alexa. Você pode criar uma conta gratuitamente no Alexa Skills Kit
. -
Uma skill da Alexa. Você pode criar um exemplo de skill usando o tutorial Obter código de exemplo da skill personalizada
. -
Instale a CLI do ASK e configure-a usando
ask init
com as credenciais da AWS . Consulte Instalar e inicializar a CLI do ASK.
Etapa 1: Criar um perfil de segurança do LWA dos serviços de desenvolvedor da Alexa
Nessa seção, crie um perfil de segurança para usar com o Login with Amazon (LWA). Se você já tiver um perfil, ignore esta etapa.
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Use as etapas em generate-lwa-tokens
para criar um perfil de segurança. -
Depois de criar o perfil, anote o Client ID (ID do cliente) e o Client Secret (Segredo do cliente).
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Certifique-se de inserir a devolução permitida URLs conforme fornecido nas instruções. Eles URLs permitem que o comando ASK CLI redirecione as solicitações de token de atualização.
Etapa 2: Crie arquivos de origem de habilidades da Alexa e envie para seu repositório CodeCommit
Nessa seção, você cria e envia seus arquivos de origem de skills da Alexa para o repositório que o pipeline usa para o estágio de origem. Para a skill que você criou no console do desenvolvedor da Amazon, você produz e envia o seguinte:
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Um arquivo
skill.json
. -
Uma pasta
interactionModel/custom
.nota
Essa estrutura de diretório está em conformidade com os requisitos de formato do pacote de skills do Alexa Skills Kit, conforme descrito em Formato do pacote de skills
. Se a estrutura do diretório não usar o formato correto do pacote de skills, as alterações não serão implantadas com êxito no console do Alexa Skills Kit.
Como criar arquivos de origem para sua skill
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Recupere o ID da skill do console do desenvolvedor do Alexa Skills Kit. Use este comando:
ask api list-skills
Localize a skill por nome e copie o ID associado no campo
skillId
. -
Gere um arquivo
skill.json
que contém os detalhes da skill. Use este comando:ask api get-skill -s
skill-ID
> skill.json -
(Opcional) Crie uma pasta
interactionModel/custom
.Use esse comando para gerar o arquivo de modelo de interação dentro da pasta. Para localidade, esse tutorial usa en-US como a localidade no nome do arquivo.
ask api get-model --skill-id
skill-ID
--localelocale
> ./interactionModel/custom/locale
.json
Para enviar arquivos para o seu CodeCommit repositório
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Envie ou envie os arquivos para o seu CodeCommit repositório. Esses arquivos são o artefato de origem gerado pelo assistente Create Pipeline (Criar pipeline) para a ação de implantação no AWS CodePipeline. Os arquivos devem ter a seguinte aparência em seu diretório local:
skill.json /interactionModel /custom |en-US.json
-
Selecione o método que deseja utilizar para carregar seus arquivos:
-
Para usar a linha de comando Git a partir de um repositório clonado no computador local:
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Execute o seguinte comando para organizar todos os seus arquivos de uma só vez:
git add -A
-
Execute o seguinte comando para confirmar os arquivos com uma mensagem de confirmação:
git commit -m "Added Alexa skill files"
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Execute o comando a seguir para enviar os arquivos do seu repositório local para o seu CodeCommit repositório:
git push
-
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Para usar o CodeCommit console para carregar seus arquivos:
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Abra o CodeCommit console e escolha seu repositório na lista Repositórios.
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Selecione Add file (Adicionar arquivo) e clique em Upload file (Carregar arquivo).
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Clique em Choose file (Selecionar arquivo) e localize o arquivo. Informe seu nome de usuário e endereço de e-mail para confirmar a alteração. Escolha Commit changes (Confirmar alterações).
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Repita essa etapa para cada arquivo que deseja carregar.
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Etapa 3: Usar os comandos da CLI do ASK para criar um token de atualização
CodePipeline usa um token de atualização com base no ID do cliente e no segredo da sua conta de desenvolvedor da Amazon para autorizar ações que ele executa em seu nome. Nessa seção, você usa a CLI do ASK para criar o token. Você pode usar essas credenciais quando usar o assistente Create Pipeline (Criar pipeline).
Para criar um token de atualização com as credenciais da conta de desenvolvedor da Amazon
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Use o seguinte comando:
ask util generate-lwa-tokens
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Quando solicitado, insira o ID de cliente e o segredo, conforme mostrado neste exemplo:
? Please type in the client ID: amzn1.application-client.example112233445566 ? Please type in the client secret: example112233445566
-
A página de login do navegador será exibida. Faça login com as credenciais da conta de desenvolvedor da Amazon.
-
Volte para a tela de linha de comando. O token de acesso e o token de atualização serão gerados na saída. Copie o token de atualização retornado na saída.
Etapa 4: Criar o pipeline
Nesta seção, você criará um pipeline com as seguintes ações:
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Um estágio de origem com uma CodeCommit ação em que os artefatos de origem são os arquivos de habilidades da Alexa que dão suporte à sua habilidade.
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Um estágio de implantação com uma ação de implantação do Alexa Skills Kit.
Criar um pipeline com o assistente
Faça login no AWS Management Console e abra o CodePipeline console em http://console.aws.amazon. com/codesuite/codepipeline/home
. -
Escolha a AWS região em que você deseja criar o projeto e seus recursos. O tempo de execução da skill da Alexa está disponível somente nas seguintes regiões:
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Ásia-Pacífico (Tóquio)
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Europa (Irlanda)
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Leste dos EUA (N. da Virgínia)
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Oeste dos EUA (Oregon)
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Na página Welcome (Bem-vindo), Getting started (Conceitos básicos) ou Pipelines, selecione Create pipeline (Criar pipeline).
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Na página Etapa 1: Escolher opção de criação, em Opções de criação, selecione a opção Criar pipeline personalizado. Escolha Próximo.
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Em Etapa 2: Escolher as configurações do pipeline, em Nome do pipeline, insira
MyAlexaPipeline
. -
CodePipeline fornece tubulações do tipo V1 e V2, que diferem em características e preço. O tipo V2 é o único tipo que você pode escolher no console. Para ter mais informações, consulte Pipeline types. Para obter informações sobre preços de CodePipeline, consulte Preços
. -
Em Função de serviço, escolha Nova função de serviço para permitir CodePipeline a criação de uma função de serviço no IAM.
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Deixe as configurações em Advanced settings (Configurações avançadas) como padrão e escolha Next (Próximo).
-
Em Etapa 3: Adicionar etapa de origem, em Provedor de origem, escolha AWS CodeCommit. Em Nome do repositório, escolha o nome do CodeCommit repositório em que você criou. Etapa 1: criar um CodeCommit repositório Em Nome do ramo, selecione o nome do ramo que contém a última atualização do código.
Depois de selecionar o nome do repositório e a ramificação, uma mensagem mostra a regra Amazon CloudWatch Events a ser criada para esse pipeline.
Escolha Próximo.
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Em Etapa 4: Adicionar etapa de compilação, escolha Ignorar etapa de compilação e aceite a mensagem de aviso escolhendo Ignorar novamente.
Escolha Próximo.
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Na Etapa 5: Adicionar estágio de teste, escolha Ignorar estágio de teste e, em seguida, aceite a mensagem de aviso escolhendo Ignorar novamente.
Escolha Próximo.
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Na Etapa 6: Adicionar estágio de implantação:
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Em Deploy provider (Provedor de implantação), escolha Alexa Skills Kit.
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Em Alexa skill ID (ID da skill da Alexa), insira o ID da skill atribuído à sua skill no console do desenvolvedor do Alexa Skills Kit.
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Em Client ID (ID do cliente), insira o ID do aplicativo que você registrou.
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Em Client secret (Segredo do cliente), insira o segredo que você escolheu quando se registrou.
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Em Refresh token (Token de atualização), insira o token que você gerou na etapa 3.
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Escolha Próximo.
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Na Etapa 7: Revisar, revise as informações e escolha Criar funil.
Etapa 5: Realizar uma alteração em qualquer arquivo de origem e verificar a implantação
Inclua uma alteração em sua skill e envie-a ao repositório. Deste modo, a execução de seu pipeline é acionada. Verifique se sua skill está atualizada no console do desenvolvedor do Alexa Skills Kit