SkillProof tested Claude skills

aeon

Wendet Machine Learning für Zeitreihen an — Klassifikation, Forecasting, Anomalieerkennung.

von K-Dense-AI · K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Tested · Didn't pass

aeon — Wendet Machine Learning für Zeitreihen an — Klassifikation, Forecasting, Anomalieerkennung.

Was es kann

Dieser Skill sollte für Machine-Learning-Aufgaben mit Zeitreihen eingesetzt werden, darunter Klassifikation, Regression, Clustering, Forecasting, Anomalieerkennung, Segmentierung und Ähnlichkeitssuche. Einsetzen bei der Arbeit mit zeitlichen Daten, sequenziellen Mustern oder zeitindizierten Beobachtungen, die spezialisierte Algorithmen jenseits von Standard-ML-Ansätzen erfordern. Besonders geeignet für univariate und multivariate Zeit…

Testbericht

Installation getestet (Verbatim git-clone + cp, sauber; striktes YAML-Frontmatter, alle 11 Referenzdateien vorhanden), eine 6-Prompt-Trigger-Batterie und eine Anomalieerkennungs-OUTPUT-Aufgabe gegen einen Base-Arm (ohne Skill). Der Classification-Quickstart (RocketClassifier + GunPoint) läuft exakt wie beschrieben, aber der anomaly_detection-Quickstart `from aeon.anomaly_detection import STOMP` ist in aeon 1.5.0 defekt (echter Pfad `aeon.anomaly_detection.series.distance_based.STOMP`) und braucht stillschweigend die undokumentierten Soft-Dependencies stumpy und psutil — psutil wird nicht einmal vom dokumentierten `aeon[all_extras]`-Fallback abgedeckt. A/B: Der Skill-Arm nutzte echtes aeon-STOMP und lokalisierte das anomale Segment korrekt, aber ein reiner NumPy-Base-Arm zog gleich und war sogar präziser (exaktes Segment 40-44, korrekter Peak-Punkt, klare Trennung) — der spezialisierte Algorithmus brachte bei dieser Aufgabe also keinen Vorteil und dazu Import-/Abhängigkeitsreibung.

Getestet am: 2026-07-11 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills
cd scientific-agent-skills
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r skills/aeon ~/.claude/skills/aeon

Befehle & Beispiel-Prompts

  • /aeonWendet Machine Learning für Zeitreihen an — Klassifikation, Forecasting, Anomalieerkennung.

Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):

  • Forecast this time series using aeon algorithms
  • Classify these sequences with a time-series model
  • Detect anomalies in this sensor time-series data

Vollständiger Testbericht (Englisch) →