[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"skill:01M6EC4CPZWXP7NZAWQYVPSFN0":3,"skill-same:01M6EC4CPZWXP7NZAWQYVPSFN0":103},{"skillNo":4,"name":5,"nameZh":6,"description":7,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":6,"repositoryNo":12,"starsCount":13,"licenseSpdxId":14,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":15,"categories":16,"keywords":30,"publishedAt":39,"linkOnly":40,"markdownContent":41,"markdownBody":42,"frontMatter":43,"refName":49,"commitSha":50,"skillDirectory":51,"forksCount":52,"repositoryHtmlUrl":53,"repositoryHomepageUrl":54,"ownerHtmlUrl":55,"ownerBlogUrl":6,"ownerDescription":6,"updatedAt":56,"install":57,"resources":70},"01M6EC4CPZWXP7NZAWQYVPSFN0","voice-bot-design",null,"Voice Bot Design — Skill especializada para voice bot design","kursku\u002Fskills","kursku","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F15705647?v=4","01M6E5VWJKMRJQ1PNFP2P0PYVZ","01M6E5VWSCHN2C3RVE67795NRC",125,"MIT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkursku\u002Fskills\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fpacks\u002Fkit-510-ptbr\u002F12-ia-automacao\u002Fvoice-bot-design\u002FSKILL.md",[17,22,25],{"categoryNo":18,"categoryName":19,"taxonomyType":20,"taxonomyTypeDesc":21},"01JBSEEDCAT000000000000015","视觉设计","SCENARIO","使用场景",{"categoryNo":23,"categoryName":24,"taxonomyType":20,"taxonomyTypeDesc":21},"01JBSEEDCAT000000000000023","Skill与智能体开发",{"categoryNo":26,"categoryName":27,"taxonomyType":28,"taxonomyTypeDesc":29},"01JBSEEDCAT000000000000032","设计师","PROFESSION","适用职业",[31,32,33,34,35,36,37,38],"design","bot","voice","voice bot design","safe","code","para","ia","2026-11-10 10:12:30",false,"---\nname: voice-bot-design\ndescription: \"Voice Bot Design — Skill especializada para voice bot design\"\nlicense: MIT\nmetadata:\n  version: 1.0.0\n  author: Cafe Code AI\n  category: 12-ia-automacao\n  updated: 2026-03-01\nrisk: safe\n---\n\n# Voice Bot Design\nEsta skill capacita o Claude a projetar, prototipar e otimizar interfaces conversacionais de voz, focando em usabilidade, fluxo natural e integração com plataformas de automação.\n\n---\n\n## Keywords\nIVR, ASR, TTS, NLU, VUI, Voice UX, Design Conversacional, Diálogo de Voz, Fluxogramas de Voz, Teste de Usabilidade de Voz, Automação por Voz, Integração de APIs de Voz.\n\n---\n\n## Quick Start\n1.  **Mapear Jornada do Usuário por Voz**: Esboçar o caminho crítico que um usuário percorre para resolver uma necessidade específica através do bot de voz, identificando pontos de decisão e expectativas de fala. Ex: `(Início: \"Quero agendar\") -> (Bot: \"Qual serviço?\") -> (Usuário: \"Limpeza\") -> (Bot: \"Data e Hora?\") -> (Fim: \"Agendamento confirmado\")`.\n2.  **Definir Gramática de Interação**: Criar listas de frases e palavras-chave que o usuário provavelmente usará para cada intenção, alimentando o modelo de NLU (Natural Language Understanding). Ex: Para a intenção `solicitar_saldo`, frases como `(\"qual meu saldo\", \"quanto tenho na conta\", \"saldo atual\")`.\n3.  **Prototipar Fluxo de Diálogo no Voiceflow**: Construir um protótipo inicial do bot de voz utilizando uma ferramenta como Voiceflow ou Landbot, configurando prompts de TTS e capturas de ASR para simular a interação completa.\n4.  **Testar com Usuários Reais (Wizard of Oz)**: Conduzir testes de usabilidade com participantes reais, onde um humano simula a resposta do bot para coletar feedback sobre a naturalidade do diálogo e a clareza dos prompts, antes de codificar.\n5.  **Integrar com Webhooks para Automação Externa**: Configurar um webhook na plataforma do bot de voz (ex: Dialogflow CX, Amazon Lex) para disparar um fluxo no Make.com após uma intenção específica, como `agendar_chamada`, enviando os dados coletados.\n\n---\n\n## Core Workflows\n\n### Workflow 1: Criação de Fluxo de Agendamento de Serviço por Voz com Integração Make.com\n\nEste workflow detalha a construção de um módulo de agendamento de serviço via bot de voz, integrando com um sistema externo de calendário através do Make.com.\n\n**Passos Detalhados:**\n\n1.  **Análise de Intenção e Entidades**:\n    *   **Intenção Principal**: `agendar_servico`.\n    *   **Entidades Necessárias**: `tipo_servico` (e.g., \"limpeza\", \"manutenção\", \"instalação\"), `data` (e.g., \"amanhã\", \"próxima terça\"), `hora` (e.g., \"10 da manhã\", \"14h\"), `nome_cliente`, `telefone_cliente`.\n    *   **Exemplo de Frases de Treinamento (Dialogflow CX)**:\n        *   \"Gostaria de agendar uma `limpeza` para `amanhã` às `10 da manhã`.\"\n        *   \"Preciso de uma `manutenção` na `próxima quinta` à `tarde`.\"\n        *   \"Quero marcar uma `instalação`.\"\n\n2.  **Desenho do Diálogo no Voiceflow\u002FDialogflow CX**:\n    *   **Prompt Inicial**: \"Em que tipo de serviço posso ajudar com o agendamento?\"\n    *   **Captura `tipo_servico`**:\n        *   `User`: \"Uma limpeza.\"\n        *   `Bot`: \"Certo, uma limpeza. Para qual data e hora?\"\n    *   **Captura `data` e `hora`**:\n        *   `User`: \"Para `quarta-feira` que vem, às `9h`.\"\n        *   `Bot`: \"Confirmando: agendamento de `limpeza` para `quarta-feira` que vem às `9h`. Seu nome, por favor?\"\n    *   **Captura `nome_cliente`**:\n        *   `User`: \"Meu nome é `Ana Silva`.\"\n        *   `Bot`: \"Obrigado, Ana. E um telefone para contato?\"\n    *   **Captura `telefone_cliente`**:\n        *   `User`: \"É `98765-4321`.\"\n        *   `Bot`: \"Perfeito. Irei agendar sua limpeza para quarta-feira que vem às 9h, em nome de Ana Silva, telefone 98765-4321. Posso confirmar?\"\n    *   **Confirmação Final**:\n        *   `User`: \"Sim, pode confirmar.\"\n        *   `Bot`: \"Agendamento realizado! Em breve você receberá uma confirmação por SMS. Tenha um ótimo dia!\"\n\n3.  **Configuração de Webhook de Fulfillment (Dialogflow CX)**:\n    *   Após a confirmação final (`sim, pode confirmar`), configurar um webhook que envie os parâmetros coletados (`tipo_servico`, `data`, `hora`, `nome_cliente`, `telefone_cliente`) para um endpoint HTTP no Make.com.\n    *   **Exemplo de Payload JSON enviado pelo Dialogflow CX para o Make.com:**\n        ```json\n        {\n          \"sessionInfo\": {\n            \"parameters\": {\n              \"tipo_servico\": \"limpeza\",\n              \"data\": \"2024-10-23T09:00:00-03:00\",\n              \"nome_cliente\": \"Ana Silva\",\n              \"telefone_cliente\": \"987654321\"\n            }\n          },\n          \"fulfillmentInfo\": {\n            \"tag\": \"agendar_servico_finalizado\"\n          }\n        }\n        ```\n\n4.  **Criação de Cenário no Make.com**:\n    *   **Módulo 1: Webhooks - Custom Webhook**: Recebe o JSON do Dialogflow CX.\n    *   **Módulo 2: Google Calendar - Create an Event**: Mapeia os dados do webhook para criar um evento no Google Agenda da empresa.\n        *   **Título**: `Agendamento: {{1.sessionInfo.parameters.tipo_servico}} - {{1.sessionInfo.parameters.nome_cliente}}`\n        *   **Início**: `{{1.sessionInfo.parameters.data}}` (parsear se necessário)\n        *   **Fim**: `{{addHours(1.sessionInfo.parameters.data; 1)}}` (ex: 1 hora de duração)\n        *   **Descrição**: `Telefone: {{1.sessionInfo.parameters.telefone_cliente}}`\n    *   **Módulo 3 (Opcional): Twilio - Send an SMS**: Envia uma confirmação por SMS para o cliente.\n        *   **To**: `{{1.sessionInfo.parameters.telefone_cliente}}`\n        *   **Message**: \"Olá {{1.sessionInfo.parameters.nome_cliente}}, seu agendamento de {{1.sessionInfo.parameters.tipo_servico}} foi confirmado para {{formatDate(1.sessionInfo.parameters.data; \"DD\u002FMM\u002FYYYY HH:mm\")}}. Atenciosamente, [Sua Empresa].\"\n\n### Workflow 2: Otimização de Resposta em Casos de Não-Entendimento (No-Match) e Fallback\n\nEste workflow foca em refinar a experiência do usuário quando o bot de voz não consegue entender a fala (No-Match) ou a intenção (Fallback), evitando frustração e direcionando para soluções.\n\n**Passos Detalhados:**\n\n1.  **Análise de Logs de No-Match**:\n    *   Exportar logs de interações do bot de voz (ex: Dialogflow CX Analytics, Amazon Lex Conversation Logs) e filtrar por eventos de \"No-Match\" ou \"Fallback\".\n    *   Identificar padrões nas transcrições de fala que não foram entendidas. Usuários estão usando gírias? Pronunciando mal termos técnicos? Há muito ruído de fundo?\n    *   **Exemplo de Log Bruto**: `User: \"Preciso de um s'gunda via da minha conta\"` -> `Bot: [No-Match]` (Provável erro de ASR ou falta de treinamento de NLU para \"segunda via\").\n\n2.  **Ajuste da Sensibilidade do ASR e do NLU**:\n    *   **ASR (Automatic Speech Recognition)**: Em plataformas como Google Cloud Speech-to-Text ou AWS Transcribe, ajustar modelos de linguagem personalizados com vocabulário específico do domínio (e.g., nomes de produtos, termos técnicos). Adicionar \"segunda via\" como termo prioritário.\n    *   **NLU (Natural Language Understanding)**: Adicionar mais frases de treinamento para intenções existentes que falharam. Criar novas intenções se um padrão de fala recorrente não estiver sendo mapeado corretamente.\n    *   **Exemplo de Treinamento NLU (Dialogflow CX)**:\n        *   `Intenção: solicitar_segunda_via`\n        *   `Frases`: \"quero a segunda via\", \"minha conta\", \"boleto atrasado\", \"preciso do extrato\", \"manda o PDF da fatura\".\n\n3.  **Implementação de Estratégias de Repetição e Refraseamento**:\n    *   **Primeiro Fallback**: \"Desculpe, não entendi. Você pode repetir de outra forma, por favor?\" (Com um limite de 2 repetições).\n    *   **Segundo Fallback**: \"Ainda não consegui entender. Poderia me dizer qual é o assunto principal que você gostaria de resolver?\" (Prompt mais amplo para tentar capturar um tópico geral).\n    *   **Exemplo de Prompt (TTS)**: `tts_prompt: \"Não compreendi. Você disse 'assistência técnica' ou 'assistência médica'?\"` (Usar quando há ambiguidade entre duas intenções próximas).\n\n4.  **Encaminhamento Inteligente para Agente Humano ou Outro Canal**:\n    *   Após o segundo ou terceiro fallback sem sucesso, oferecer opções claras de escalonamento.\n    *   **Opção 1 (Agente Humano)**: \"Parece que não estou conseguindo te ajudar. Gostaria de falar com um de nossos atendentes humanos? Diga 'sim' ou 'falar com atendente'.\"\n        *   Integrar com um módulo de transferência de chamada (ex: Twilio Voice, Genesys Cloud) ou um sistema de fila.\n    *   **Opção 2 (Outro Canal)**: \"Se preferir, posso enviar um link para nosso chat online ou enviar um SMS com o número do nosso WhatsApp. Qual opção você prefere?\"\n        *   Disparar um webhook para um cenário no N8N que envia o link do chat por SMS (via Twilio) ou registra uma solicitação de contato no CRM.\n\n5.  **Monitoramento Contínuo e Retreinamento**:\n    *   Configurar alertas para altas taxas de no-match.\n    *   Revisar logs semanalmente para identificar novas oportunidades de treinamento de NLU e ASR.\n    *   A cada 2-4 semanas, reavaliar o desempenho do modelo com novos dados coletados das interações reais.\n\n---\n\n## Templates\n\n### Template de Prompt para Coleta de Entidade (Data e Hora)\n\n```\n{\n  \"prompt_text\": \"Certo, entendi. Para qual data e hora você gostaria de agendar? Por exemplo, 'próxima terça às 10 da manhã' ou 'dia 15 de agosto às 14h'.\",\n  \"expected_entities\": [\"@sys.date\", \"@sys.time\"],\n  \"reprompt_text\": \"Desculpe, não entendi a data ou a hora. Poderia repetir, por favor?\",\n  \"max_attempts\": 2,\n  \"fallback_action\": \"escalate_to_human\"\n}\n```\n\n### Template de Mensagem de Confirmação Final (TTS)\n\n```\n{\n  \"tts_message\": \"Confirmando seu pedido: {item_principal} para {data_agendamento} às {hora_agendamento}, em nome de {nome_cliente}. Seu telefone de contato é {telefone_cliente}. Confirma as informações?\",\n  \"expected_responses\": [\"sim\", \"não\", \"corrigir\"],\n  \"on_confirm\": {\n    \"action\": \"trigger_webhook\",\n    \"webhook_name\": \"final_booking_confirmation\",\n    \"payload_variables\": [\"item_principal\", \"data_agendamento\", \"hora_agendamento\", \"nome_cliente\", \"telefone_cliente\"]\n  },\n  \"on_deny\": {\n    \"action\": \"recollect_information\",\n    \"start_from_step\": \"reconfirm_all_details\"\n  },\n  \"on_correct\": {\n    \"action\": \"recollect_information\",\n    \"start_from_step\": \"ask_which_info_to_correct\"\n  }\n}\n```\n\n---\n\n## Checklist\n\n- [x]  Mapeamento completo da jornada do usuário por voz para casos de uso chave.\n- [x]  Definição clara das intenções e entidades para cada fluxo de voz.\n- [x]  Gramáticas de fala (ASR) e treinamento de NLU otimizados para termos específicos do domínio e sotaques regionais.\n- [x]  Design de diálogos com prompts concisos, diretos e que evitam ambiguidades.\n- [x]  E","# Voice Bot Design\nEsta skill capacita o Claude a projetar, prototipar e otimizar interfaces conversacionais de voz, focando em usabilidade, fluxo natural e integração com plataformas de automação.\n\n---\n\n## Keywords\nIVR, ASR, TTS, NLU, VUI, Voice UX, Design Conversacional, Diálogo de Voz, Fluxogramas de Voz, Teste de Usabilidade de Voz, Automação por Voz, Integração de APIs de Voz.\n\n---\n\n## Quick Start\n1.  **Mapear Jornada do Usuário por Voz**: Esboçar o caminho crítico que um usuário percorre para resolver uma necessidade específica através do bot de voz, identificando pontos de decisão e expectativas de fala. Ex: `(Início: \"Quero agendar\") -> (Bot: \"Qual serviço?\") -> (Usuário: \"Limpeza\") -> (Bot: \"Data e Hora?\") -> (Fim: \"Agendamento confirmado\")`.\n2.  **Definir Gramática de Interação**: Criar listas de frases e palavras-chave que o usuário provavelmente usará para cada intenção, alimentando o modelo de NLU (Natural Language Understanding). Ex: Para a intenção `solicitar_saldo`, frases como `(\"qual meu saldo\", \"quanto tenho na conta\", \"saldo atual\")`.\n3.  **Prototipar Fluxo de Diálogo no Voiceflow**: Construir um protótipo inicial do bot de voz utilizando uma ferramenta como Voiceflow ou Landbot, configurando prompts de TTS e capturas de ASR para simular a interação completa.\n4.  **Testar com Usuários Reais (Wizard of Oz)**: Conduzir testes de usabilidade com participantes reais, onde um humano simula a resposta do bot para coletar feedback sobre a naturalidade do diálogo e a clareza dos prompts, antes de codificar.\n5.  **Integrar com Webhooks para Automação Externa**: Configurar um webhook na plataforma do bot de voz (ex: Dialogflow CX, Amazon Lex) para disparar um fluxo no Make.com após uma intenção específica, como `agendar_chamada`, enviando os dados coletados.\n\n---\n\n## Core Workflows\n\n### Workflow 1: Criação de Fluxo de Agendamento de Serviço por Voz com Integração Make.com\n\nEste workflow detalha a construção de um módulo de agendamento de serviço via bot de voz, integrando com um sistema externo de calendário através do Make.com.\n\n**Passos Detalhados:**\n\n1.  **Análise de Intenção e Entidades**:\n    *   **Intenção Principal**: `agendar_servico`.\n    *   **Entidades Necessárias**: `tipo_servico` (e.g., \"limpeza\", \"manutenção\", \"instalação\"), `data` (e.g., \"amanhã\", \"próxima terça\"), `hora` (e.g., \"10 da manhã\", \"14h\"), `nome_cliente`, `telefone_cliente`.\n    *   **Exemplo de Frases de Treinamento (Dialogflow CX)**:\n        *   \"Gostaria de agendar uma `limpeza` para `amanhã` às `10 da manhã`.\"\n        *   \"Preciso de uma `manutenção` na `próxima quinta` à `tarde`.\"\n        *   \"Quero marcar uma `instalação`.\"\n\n2.  **Desenho do Diálogo no Voiceflow\u002FDialogflow CX**:\n    *   **Prompt Inicial**: \"Em que tipo de serviço posso ajudar com o agendamento?\"\n    *   **Captura `tipo_servico`**:\n        *   `User`: \"Uma limpeza.\"\n        *   `Bot`: \"Certo, uma limpeza. 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Há muito ruído de fundo?\n    *   **Exemplo de Log Bruto**: `User: \"Preciso de um s'gunda via da minha conta\"` -> `Bot: [No-Match]` (Provável erro de ASR ou falta de treinamento de NLU para \"segunda via\").\n\n2.  **Ajuste da Sensibilidade do ASR e do NLU**:\n    *   **ASR (Automatic Speech Recognition)**: Em plataformas como Google Cloud Speech-to-Text ou AWS Transcribe, ajustar modelos de linguagem personalizados com vocabulário específico do domínio (e.g., nomes de produtos, termos técnicos). Adicionar \"segunda via\" como termo prioritário.\n    *   **NLU (Natural Language Understanding)**: Adicionar mais frases de treinamento para intenções existentes que falharam. Criar novas intenções se um padrão de fala recorrente não estiver sendo mapeado corretamente.\n    *   **Exemplo de Treinamento NLU (Dialogflow CX)**:\n        *   `Intenção: solicitar_segunda_via`\n        *   `Frases`: \"quero a segunda via\", \"minha conta\", \"boleto atrasado\", \"preciso do extrato\", \"manda o PDF da fatura\".\n\n3.  **Implementação de Estratégias de Repetição e Refraseamento**:\n    *   **Primeiro Fallback**: \"Desculpe, não entendi. Você pode repetir de outra forma, por favor?\" (Com um limite de 2 repetições).\n    *   **Segundo Fallback**: \"Ainda não consegui entender. Poderia me dizer qual é o assunto principal que você gostaria de resolver?\" (Prompt mais amplo para tentar capturar um tópico geral).\n    *   **Exemplo de Prompt (TTS)**: `tts_prompt: \"Não compreendi. 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Diga 'sim' ou 'falar com atendente'.\"\n        *   Integrar com um módulo de transferência de chamada (ex: Twilio Voice, Genesys Cloud) ou um sistema de fila.\n    *   **Opção 2 (Outro Canal)**: \"Se preferir, posso enviar um link para nosso chat online ou enviar um SMS com o número do nosso WhatsApp. Qual opção você prefere?\"\n        *   Disparar um webhook para um cenário no N8N que envia o link do chat por SMS (via Twilio) ou registra uma solicitação de contato no CRM.\n\n5.  **Monitoramento Contínuo e Retreinamento**:\n    *   Configurar alertas para altas taxas de no-match.\n    *   Revisar logs semanalmente para identificar novas oportunidades de treinamento de NLU e ASR.\n    *   A cada 2-4 semanas, reavaliar o desempenho do modelo com novos dados coletados das interações reais.\n\n---\n\n## Templates\n\n### Template de Prompt para Coleta de Entidade (Data e Hora)\n\n```\n{\n  \"prompt_text\": \"Certo, entendi. Para qual data e hora você gostaria de agendar? Por exemplo, 'próxima terça às 10 da manhã' ou 'dia 15 de agosto às 14h'.\",\n  \"expected_entities\": [\"@sys.date\", \"@sys.time\"],\n  \"reprompt_text\": \"Desculpe, não entendi a data ou a hora. Poderia repetir, por favor?\",\n  \"max_attempts\": 2,\n  \"fallback_action\": \"escalate_to_human\"\n}\n```\n\n### Template de Mensagem de Confirmação Final (TTS)\n\n```\n{\n  \"tts_message\": \"Confirmando seu pedido: {item_principal} para {data_agendamento} às {hora_agendamento}, em nome de {nome_cliente}. Seu telefone de contato é {telefone_cliente}. 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