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