auri-core

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.

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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

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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?

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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

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3.7 Exemplos De Codigo Completos

Handler de Conversa (handlers/conversation.py):

DynamoDB Schema:

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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%

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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

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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

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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)

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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.

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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).

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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.

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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%

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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.

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11. 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

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12. 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

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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.