Alexaスキルの開発を効率化するBespoken Toolsを試してみた

Amazon Alexaスキルの開発を効率化したり、AlexaスキルのモニタリングができるBeSpoken社のサービスのうち、BeSpoken Toolsについて調べました。;

#ask-cli

#Node.js

#Alexa Skills Kit

#AWS Lambda

#Amazon Alexa

motchie

2018.07.11

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大阪の方の持田です。今回は、Alexaスキルの開発を効率化したり、その後のモニタリングやテストに使えるBespoken社のサービスのうち、CLIツールであるBespoken Toolsをざっくり試した結果をご紹介します。

Bespoken Toolsとは

Bespoken Toolsは、Bespoken社によるAlexaスキルの開発を効率化するサービスです。 Bespoken社は、会社概要によると、南米ペルーの企業です。AlexaスキルやGoogle Homeのスキルに対して、スキル開発を効率化するツールや、スキルのモニタリング、バリデーション、ロギングが可能なダッシュボードを提供しています。

これらのサービスは、Alexaスキルの呼び出し先(エンドポイント)を、同社のプロキシーサーバーに設定することで実現されています。

BSTコマンドのシステム構成図 http://docs.bespoken.io/en/latest/alexa_skills_kit_configuration/　に掲載の図

今回は、このコマンドを使うことで、ローカルで開発しているlambdaの修正を、再デプロイすることなしにAlexaコンソールでテストすることができます。

前提条件

Bespoken Toolsを試すため、以下の環境を用意しました。

node.jsがインストールされている
ASK CLIがセットアップされている
AWS LambdaがデプロイできるAWSアカウント(IAMユーザーおよびクレデンシャル)

ASK CLIでのデプロイ

はじめに、Bespoken Toolsを使わず、ASK CLIでデプロイしてみます。 Bespoken Toolsと比較するため、デプロイの時間を計測しておきます。引数などの説明を簡略化するため、以下ASK CLIで、バージニアリージョンに英語のスキル"Hello World"をデプロイします。また、各コマンドをtimeコマンドを使って処理時間を計測します。

$ time ask new --skill-name "Hello World"

New project for Alexa skill created.

real	0m3.621s
user	0m2.226s
sys	0m0.409s

ローカルマシンにスキルを新規作成するのは3秒あまりでした。引き続き、このままデプロイしてみます。

$ cd Hello\ World/
$ time ask deploy

-------------------- Create Skill Project --------------------
Profile for the deployment: [default]
Skill Id: amzn1.ask.skill.xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Skill deployment finished.
Model deployment finished.
Lambda deployment finished.
Lambda function(s) created:
  [Lambda ARN] arn:aws:lambda:us-east-1:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx:function:ask-custom-Hello-World-default

real	0m54.129s
user	0m1.572s
sys	0m0.248s

初期のスキルのデプロイに54秒あまりかかりました。少しlambdaのコードを書き換えてみます。

   handle(handlerInput) {
     const speechText = 'Welcome to the Alexa Skills Kit, you can say hello!';

最後の "hello!" を "hello world!" に修正します。

   handle(handlerInput) {
     const speechText = 'Welcome to the Alexa Skills Kit, you can say hello world!';

以上のように書き換えました。再度、今度はlambdaだけをデプロイしてみます。

$ time ask deploy -t lambda

Lambda deployment finished.
Lambda function(s) updated:
  [Lambda ARN] arn:aws:lambda:us-east-1:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx:function:ask-custom-Hello-World-default

real	0m5.774s
user	0m1.140s
sys	0m0.178s

5秒かかりました。今後、lambdaのコードを修正して、Alexaコンソールでテストするたびに、デプロイに5秒待つことになります。そこで、Bespoken Toolsを使ってみます。

Bespoken Toolsのセットアップ

ドキュメントの通り、npmにてインストールを行います。

$ npm install bespoken-tools -g

私はnodebrewを使っているので、ドキュメントの通り-gオプションを付加しました。

bstコマンドの出力を確認します。

$ bst

BST: v1.2.11  Node: v8.11.3


  Usage: bst [options] [command]

  Options:

    -h, --help                               output usage information

  Commands:

    proxy <lambda|function|http>             Proxies a Lambda, Google Cloud Function or HTTP service
    launch                                   Sends a launch request to your service
    intend <intent> [SlotName=SlotValue...]  Sends the specified intent to your service
    utter <utterance>                        Sends an intent with the specified utterance to your service
    sleep <location>                         Instructs bst to sleep using specified location
    deploy <lambda>                          Deploys a lambda
    speak <utterance>                        Sends your message to your virtual alexa device
    help [cmd]                               display help for [cmd]

問題なさそうです。次に進みます

Bespoken Toolsの実行とコードの修正

まず、先ほどの"Hello World"スキル内の./lambda/custom/ディレクトリに移動して、bstコマンドを実行します。

$ cd lambda/custom/
$ bst proxy lambda index.js

BST: v1.2.11  Node: v8.11.3

Your public URL for accessing your local service:
https://xxxxxxxxxx.bespoken.link

Your URL for viewing requests/responses sent to your service:
https://apps.bespoken.io/dashboard?id=xxxxxxxxxx&key=xxxxxxxxxx
Copy and paste this to your browser to view your transaction history and summary data.

INFO  2018-07-06T06:37:41.308Z Connected - proxy.bespoken.tools:5000

これでプロキシが起動しました。このコンソールはプロキシの動作ログなどが表示されるので、以後別のコンソールで作業します。

次に、"Hello World"スキル内のコードを少し修正します。まずはskill.jsonです。

    "apis": {
      "custom": {
        "endpoint": {
          "sourceDir": "lambda/custom"
        }
      }
    },

ここのsourceDirを、さきほどbstコマンドの最初の出力にあったプロキシのURIに書き換えます。そのほか、ワイルドカード証明書を受け入れる設定を加えて、次のようになります。

    "apis": {
      "custom": {
        "endpoint": {
          "uri": "https://xxxxxxxxxx.bespoken.link",
          "sslCertificateType": "Wildcard"
        }
      }
    },

この skill.jsonの構文については、スキルマニフェスト（スキル管理API）をご参照ください。

次に、.ask/configです。

{
  "deploy_settings": {
    "default": {
      "skill_id": "amzn1.ask.skill.xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
      "was_cloned": false,
      "merge": {
        "manifest": {
          "apis": {
            "custom": {
              "endpoint": {
                "uri": "ask-custom-Hello-World-default"
              }
            }
          }
        }
      },

このmergeブロックを全削除します。

{
  "deploy_settings": {
    "default": {
      "skill_id": "amzn1.ask.skill.xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
      "was_cloned": false

修正しましたので、スキル全体を一度デプロイします。

$ time ask deploy

-------------------- Update Skill Project --------------------
Skill Id: amzn1.ask.skill.xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Skill deployment finished.
Model deployment finished.
[Info]: No lambda functions need to be deployed.

real    0m42.224s
user    0m1.133s
sys     0m0.184s

出力の通り、Lambdaのコードは修正していません。いったん、ここでAlexaコンソールでテストをしてみます。

このサンプルスキルの呼び出し名は "greeter"です。まずは、現状のままでテストを有効にして "open greeter" と呼び出してみます。

最初の呼び出しのスクリーンショット

"Welcome to the Alexa Skills Kit, you can say hello world!"と返ってきました。先程の修正が反映されています。

次に、Lambdaのコードを修正します。"hello world!" を "hello proxy!" に変更してみます。

   handle(handlerInput) {
     const speechText = 'Welcome to the Alexa Skills Kit, you can say hello proxy!';

通常であれば、このあと ask deploy -t lambda を実行して5秒待たなければAlexaコンソールではテストができませんが、そのままでコンソールからスキルを呼び出してみます。ただ、今回は修正したコードが Launch Request のため、いったん "quit" とスキルを終了させています。

修正後の呼び出しのスクリーンショット