TestFlow simuliert Konversation mit Alexa Einfaches Debugging von Alexa Skill-Code

Das Alexa-Team von Amazon stellt mit TestFlow ein Simulationstool vor, welches das Debuggen und Testen von Alexa Skills optimieren soll. Der entsprechende Code lässt sich dabei ohne ein vorheriges Paketieren oder Bereitstellen des Projekts testen.

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TestFlow ist ein leichtgewichtiger Dialogsimulator auf Kommandozeilen-Basis. Er unterstützt laut Amazon sowohl Node.JS- als auch Python-Projekte, jede Version des Alexa Skills Kit SDK sowie Skills, die andere APIs oder AWS-Dienste aufrufen. Letztlich dient TestFlow dazu, die Details einer simulierten Skill-Sitzung zu visualisieren.

Um einen Test anzustoßen, muss der Entwickler nur eine Eingabeaufforderung aufrufen und TestFlow mit dem Kommando …

… in der Konsole starten.

Amazon weist darauf hin, dass TestFlow eher Skill-Simulator denn traditionelles Testwerkzeug ist. Ein- und Ausgaben hin zu und von TestFlow werden auf das Nötigste reduziert. Für die Eingaben heißt das, dass der Entwickler für seine Interaktion keinen echten Sprachaufruf benutzt. Vielmehr kann er die aufzurufenden Intents inklusive der möglichen Spracheingabe des Skill-Nutzers in der Skript-Datei TestFlow.js hinterlegen.

Für den Test ruft der Entwickler dann nur noch lokal das Skript auf. Dementsprechend eignet sich TestFlow insbesondere für die Offline-Entwicklung. Das Skript wird nun abgearbeitet und die Ergebnisse der Sprachausgabe in Textform über die Kommandozeile zurückgegeben.

Ein Test kann allerdings nicht nur vollautomatisch ablaufen. Vorgesehen sind auch geführte Benutzereingaben über die Konsole sowie entsprechende Eingabeverzögerungen. So könnte der Entwickler mit einer Verzögerung von fünf Sekunden dafür sorgen, dass ein Dritter als Tester die Fragen und vorgegebenen Antworten besser erfassen kann. Um Skills mit mehreren Nutzern und persistentem Speicher zu simulieren, lassen sich die simulierten Ereignisse auch mit Benutzer-IDs und Ausführungszeitpunkten verknüpfen.

Weitere Informationen und weiterführende Nutzungsempfehlungen finden sich im unten verlinkten Blog-Post.

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