Alexa 技能中的交互模型文件应该如何组织和部署？
How should the interaction model files in an Alexa skill be organized and deployed?
我不敢相信我不得不问这个问题，但我已经安静地搜索了一段时间的文档，但找不到答案：How should the files defining the interaction model in an Alexa skill (<locale>.json、sample_uterrances.txt、自定义槽类型的值列表）是否已组织和部署？
- 这些文件在项目结构中的什么位置：在根目录中，在模型目录中，在单独的语音资产目录中？
- 相对于
<locale>.json，我必须将 sample_utterances.txt 放在哪里？
- 如何处理不同语言环境的多个样本话语文件？它们在哪里相互映射？
- 如何在
<locale>.json 中指定哪个自定义槽类型值列表属于哪个槽类型？
- 我如何告诉 ASK CLI 要部署哪些文件？
ask deploy 命令只知道一个 --target 参数，似乎无法准确指定每个目标中包含哪些文件。
None 亚马逊似乎回答了这些问题 official documentation，我真的是唯一一个发现所有这些不明显的人吗？
我认为你混淆了两种不同的东西。
"old" 创建 Alexa Skill 的风格，仍然可以通过 developer.amazon.com 使用（没有新的 Skill Builder）。以及通过 Skill Builder 的新方式。 ASK CLI 以某种方式使用 :D 的 "mixed" 形式。使用 Skill Builder，您最终会得到一个包含所有信息的 .json 文件，使用 "old" 方式，您可以填写许多输入字段。 ASK CLI 有：
- λ/
- skill.json（一般技能定义）
- 型号/
- .json（槽、样本话语等）
我建议您只在终端中执行 ask new，CLI 将创建您需要的所有文件夹。您关于该技能的所有信息（包括样本话语、自定义插槽等）将进入 'models/.json'，所有关于您技能的一般信息将进入 'skill.json'。没有 [=72] =]，它现在在您的 .json 中，并针对每个意图进行分组。我还可以建议在网络控制台中创建示例技能，然后使用 ask clone 了解它的结构。
以下是您的问题的答案：
这些文件在项目结构中的什么位置：在根目录中，在模型目录中，在单独的语音资产目录中？
--> 使用ask new创建默认项目结构。
相对于 .json 我必须将 sample_utterances.txt 放在哪里？
--> 示例语句放在 .json
如何处理不同语言环境的多个样本话语文件？它们在哪里相互映射？
--> 由于样本话语在 .json 中，它们对于每个语言环境都是不同的
如何在 .json 中指定哪个自定义槽类型值列表属于哪个槽类型？
--> 它们也在"types"
我如何告诉 ASK CLI 要部署哪些文件？ ask deploy 命令只知道一个 --target 参数，似乎无法准确指定哪些文件是每个目标的一部分。
--> ASK CLI 的模型是文件夹中的所有内容都属于一个技能。您可以在 "models" 文件夹中拥有一项技能 "Sample Skill"，例如 us-US 和 us-UK 语言环境，一个 skill.json 定义和 "lambda" 文件夹中的 lambda。我认为没有办法用 'ask deploy'
我不敢相信我不得不问这个问题，但我已经安静地搜索了一段时间的文档，但找不到答案：How should the files defining the interaction model in an Alexa skill (<locale>.json、sample_uterrances.txt、自定义槽类型的值列表）是否已组织和部署？
- 这些文件在项目结构中的什么位置：在根目录中，在模型目录中，在单独的语音资产目录中？
- 相对于
<locale>.json，我必须将sample_utterances.txt放在哪里？ - 如何处理不同语言环境的多个样本话语文件？它们在哪里相互映射？
- 如何在
<locale>.json中指定哪个自定义槽类型值列表属于哪个槽类型？ - 我如何告诉 ASK CLI 要部署哪些文件？
ask deploy命令只知道一个--target参数，似乎无法准确指定每个目标中包含哪些文件。
None 亚马逊似乎回答了这些问题 official documentation，我真的是唯一一个发现所有这些不明显的人吗？
我认为你混淆了两种不同的东西。 "old" 创建 Alexa Skill 的风格，仍然可以通过 developer.amazon.com 使用（没有新的 Skill Builder）。以及通过 Skill Builder 的新方式。 ASK CLI 以某种方式使用 :D 的 "mixed" 形式。使用 Skill Builder，您最终会得到一个包含所有信息的 .json 文件，使用 "old" 方式，您可以填写许多输入字段。 ASK CLI 有：
- λ/
- skill.json（一般技能定义）
- 型号/
- .json（槽、样本话语等）
我建议您只在终端中执行 ask new，CLI 将创建您需要的所有文件夹。您关于该技能的所有信息（包括样本话语、自定义插槽等）将进入 'models/.json'，所有关于您技能的一般信息将进入 'skill.json'。没有 [=72] =]，它现在在您的 .json 中，并针对每个意图进行分组。我还可以建议在网络控制台中创建示例技能，然后使用 ask clone 了解它的结构。
以下是您的问题的答案：
这些文件在项目结构中的什么位置：在根目录中，在模型目录中，在单独的语音资产目录中？ --> 使用
ask new创建默认项目结构。相对于 .json 我必须将 sample_utterances.txt 放在哪里？ --> 示例语句放在 .json
如何处理不同语言环境的多个样本话语文件？它们在哪里相互映射？ --> 由于样本话语在 .json 中，它们对于每个语言环境都是不同的
如何在 .json 中指定哪个自定义槽类型值列表属于哪个槽类型？ --> 它们也在"types"
下的.json中定义
我如何告诉 ASK CLI 要部署哪些文件？ ask deploy 命令只知道一个 --target 参数，似乎无法准确指定哪些文件是每个目标的一部分。 --> ASK CLI 的模型是文件夹中的所有内容都属于一个技能。您可以在 "models" 文件夹中拥有一项技能 "Sample Skill"，例如 us-US 和 us-UK 语言环境，一个 skill.json 定义和 "lambda" 文件夹中的 lambda。我认为没有办法用 'ask deploy'
指定文件