介绍
create-skill 是一个基于 Node.js 和 TypeScript 打造的快速创建技能项目的命令行工具。它提供了简单易用的命令，可以帮助开发者快速创建一个 Alexa 或 Google Assistant 技能初始项目，省去了枯燥无味的配置工作，让开发者可以更专注于业务逻辑的实现。
本文将为大家介绍如何使用 create-skill 包创建自己的技能项目，并提供详细的指导和示例代码。
安装和使用
使用 create-skill 之前，你需要确保你的系统已经安装了 Node.js 和 npm。如果你还没有安装它们，你可以访问官方网站进行下载安装。
接下来你可以使用以下命令安装 create-skill：
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安装完成后，你可以使用以下命令创建一个技能项目：
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其中，my-skill 是你要创建的技能项目名称。运行以上命令后，create-skill 将询问你要创建什么类型的技能（Alexa 或 Google Assistant）以及使用什么语言（TypeScript 或 JavaScript）进行开发。
根据你的选择，create-skill 将自动下载所需的模板文件以及相关依赖，并在当前目录下创建一个名为 my-skill 的文件夹，其中包含了一个初始的技能项目结构。
接下来你可以使用以下命令在本地启动技能项目：
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启动成功后，你可以访问 http://localhost:3000 来查看技能项目的运行情况。
技能配置
在项目创建完成后，你需要配置一些必要的技能信息，以便让技能在 Alexa 或 Google Assistant 上能够被识别和响应用户的命令。以下是一些常见的技能配置：
Alexa 配置
Alexa 技能的配置主要包括在 Amazon Developer Console 中注册技能、关联 Lambda 函数、添加 Intents 和 Slots 等。具体操作可以参考 Alexa 开发文档。
在完成 Alexa 技能的配置后，你需要在 config/alexa.json 文件中填写以下信息：
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-其中，skillId 是在 Amazon Developer Console 中创建技能时生成的一个唯一标识符；aws.region 是你所在的 AWS 区域；aws.lambda.arn 是你在 AWS Lambda 中创建的函数 ARN。
Google Assistant 配置
Google Assistant 技能的配置主要包括在 Actions Console 中注册技能、关联 Dialogflow Agent、添加 Intents 和 Entities 等。具体操作可以参考 Google Assistant 开发文档。
在完成 Google Assistant 技能的配置后，你需要在 config/google.json 文件中填写以下信息：
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-其中，agentId 是在 Dialogflow 中创建的 Agent ID；credentials 是在创建 Google Cloud 服务账号时生成的 JSON 字符串。
技能开发
在技能项目创建和配置完成后，你可以开始编写技能的业务逻辑了。create-skill 提供了一些示例代码，让你可以更快速地上手开发。
Alexa 开发示例
在 Alexa 技能中，我们需要编写 Intents 和相应的 Handlers 来响应用户的命令。
以下是一个简单的 Intents 和 Handlers 示例：
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--在以上代码中，我们创建了两个 Intent Handlers：HelpIntentHandler 和 HelloWorldIntentHandler。HelpIntentHandler 是用来响应用户的帮助请求，HelloWorldIntentHandler 是用来响应用户的 HelloWorldIntent 命令。
在上述代码中，我们使用了 ask-sdk-core 模块提供的 RequestHandler 和 SkillBuilders 接口来编写技能逻辑。其中，SkillBuilders.custom() 是一个用来创建 SkillBuilder 实例的工厂方法，addRequestHandlers() 方法用来添加 Intent Handler。
启动技能后，我们可以在 Alexa 开发者控制台的测试页面中测试技能的运行情况。
Google Assistant 开发示例
在 Google Assistant 技能中，我们需要借助 Dialogflow Agent 来识别用户的命令，并编写相应的 Intent，以便 DialogueFlow 可以将用户的命令转化为机器可以理解的数据格式。
以下是一个简单的 Intent 和相应的 Handler 示例：
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以上代码中，我们创建了一个 input.welcome Intent，并编写了相应的 Handler 来响应用户的命令。在 Handler 中，我们使用 actions-on-google 模块提供的 dialogflow() 接口创建了一个 DialogflowApp 实例，并在其上添加了一个 intent() 方法。
启动技能后，我们可以在 Actions Console 的测试面板中测试技能的运行情况。
部署技能
完成技能代码编写和测试后，我们需要将技能部署到线上环境以供用户使用。本节将为大家介绍如何将技能部署到云端。
部署 Alexa 技能
在部署 Alexa 技能之前，你需要确保你已经在 AWS Lambda 上创建了一个用来部署技能逻辑的 Lambda 函数，并将其与技能的 Skill ID 关联。
完成上述准备工作后，你可以将技能上传到 AWS Lambda：
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以上命令将生成一个 dist 目录并将其上传到 AWS Lambda 上，你也可以在当前目录下的 .ask/config 文件中修改相关的部署配置。
部署 Google Assistant 技能
在部署 Google Assistant 技能之前，你需要确保你已经完成了 Dialogflow Agent 的配置，并将其与你的 Google Cloud 服务账号关联。
完成上述准备工作后，你可以将技能上传到 Google Cloud Functions：
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以上命令将生成一个 dist 目录并将其上传到 Google Cloud Functions 上，你也可以在当前目录下的 serverless.yml 文件中修改相关的部署配置。
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