较之已有相当成熟，且被业界广泛应用的设计范式的视觉界面交互设计，语音交互设计因其特殊性和发展时间较短等原因，尚未形成较为体系化和较为流行的设计范式。
很开心并且感谢亚马逊已经率先迈出了这一步，在最新的语音交互设计指南中总结了Alexa技能设计的四大范式：设计可适应、设计个性化、设计易用性，以及设计亲和力。下面就和大家一起分享学习~
Be Adaptable(设计可适应)可适应意味着在你技能范围所及的任何情况下，它都能正确理解和处理用户说的话。以下方法可以帮助你的技能更好的适应用户场景。
1. 为你的意图匹配丰富的表达意图（intent）即：用户可以对你的技能提出的要求。
比如：你的技能可能会帮助用户订制旅程、达到某种状态、讲笑话、或者攻击怪兽。
不要假设用户会准确的把你设想的话表达出来。当用户可以说“计划旅行”时，他也许会图方便的直接说“计划去夏威夷的旅行”，尽量把用户可能会说的句子、短语和单词最大范围的呈现出来，这样才能保证用户可以更好的使用你的技能。
下面这些表达的事例，都是用户表达“订制旅程”这个意图的方式：
“我要去旅行”
“开始订制旅程”
“订制旅程”
“我想要去度假”
2. 处理“过度回答”（over-answering）有些时候，虽然Alexa只问了一个问题，但用户会给出超出这个问题的回答。
比如：Alexa问到一个出发日期，用户可能不但回答了出发日期，也回答了出发地点。用户甚至可能给出了所需的其他信息，比如说抵达的城市，还有要旅行的方式。请把“过度回答”当做一个礼物，因为你不需要再问很多问题，用户把答案都预先告诉你了。
下面就是“订制旅程”中“过度回答”的例子：
Do：
用户：“我下周五要从西雅图出发去波特兰徒步旅行。”
Alexa：“好的，你想预订从西雅图去波特兰上午10点，下午2点还是下午4点的机票呢？”
用户：“上午10点。”
Don’t：
用户：“我下周五要从西雅图出发去波特兰徒步旅行。”
Alexa：“你想去哪？”
用户：“额…我说了波特兰。”
Alexa：“好的！你想什么时候走？”
用户：“我要去徒步。”
Alexa：“你想订一个徒步走去波特兰的旅行吗？”
用户：“不，我是说我要去徒步旅行，好吧你赢了……”
3. 询问更多的信息用户给的指令或者提出的问题通常是不完整的。Alexa需要提示用户去把部分遗漏的信息说清楚，或者提供一些额外的信息，以保证能够触发正确意图。
Do：
用户：“我要去公鸡岩附近冲浪。”
Alexa：“想什么时候出发呢？”
Don’t：
用户：“我要去公鸡岩附近冲浪。”
Alexa：“你是说公鸡岩咖啡厅吗？”
用户：“啊？不是，是俄勒冈州的公鸡岩公园。”
Alexa：“‘啊不是是俄勒冈州的公鸡岩公园’不是一个合法地址。”
4. 接受更正有时当用户发现Alexa出错或者他们自己改变主意时，就会进行更正。比如，用户可能会说“不”或者“我是说”，后面跟着正确的信息。你需要准备处理这些可能。
比如：
你的旅行订制技能搞错了地址，用户想要修改。
Alexa：“听上去是一次愉快的旅行。你将在下周五从西雅图出发去波特兰冲浪，需要我订机票吗？”
用户：“不，我要去公鸡岩。”
Alexa：“收到，你将在下周五从西雅图出发去公鸡岩冲浪，现在订机票吗？”
5. 优雅的处理错误在类似手机或网页这种单一视觉交互界面中，能够通过定义明确的视觉元素（按钮、菜单、编辑框）告诉用户什么可以做，或者哪里出现了错误。
但在语音交互界面，用户很难知道为什么出现任务失败，也不知道在多层语音和语言识别系统复杂的结构中到底是哪里出现了错误。所以，你必须解决这个问题。
当Alexa没有听见或者不理解用户的话时，她会再问一遍，这样用户会在她放弃这段对话之前有机会修复问题。
避免只说Alexa没听见或者没懂的错误提示，比如：“我没听清”。这会导致用户重复同样的话，而恰恰是这句话导致了错误。
更好的说法是：加上一些更有帮助的信息，尽可能直接的说出你想传达的信息。
在下面的例子中，Alexa由于超出技能支持范围而没能理解的问题，她给用户提供了关于她能做什么的提示。
Do：
Alexa：“我可以帮你找到符合你口味的甜点食谱，你想做什么？”
用户：“我晚饭想做大碗宽面。”
Alexa：“我只能帮你找到甜点食谱，比如：饼干、蛋糕、油酥糕。有你晚饭想做的甜点吗？”
Don’t
Alexa：“我可以帮你找到符合你口味的甜点食谱，你想做什么？”
用户：“我晚饭想做大碗宽面。”
Alexa：“很抱歉，我没有听懂。你想做什么？”
6. 处理Alexa无法理解的情况