Azure AI: Anomaly Detector (Java)
Baut Anomalieerkennungs-Anwendungen mit dem Azure AI Anomaly Detector SDK für Java.
Funktioniert mit Setup
Was es kann
Baut Anomalieerkennungs-Anwendungen mit dem Azure AI Anomaly Detector SDK für Java. Reagiert bei der Implementierung von univariater/multivariater Anomalieerkennung, Zeitreihenanalyse oder KI-gestütztem Monitoring.
Testbericht
Getestet wurden Installation, Trigger-Genauigkeit und eine Code-Authoring-Aufgabe (eine UnivariateClient-Batch-Detection-Methode nach einer Inline-Spezifikation schreiben) gegen einen Base-Lauf ohne Skill. Beide Arme lieferten korrektes, kompilierbares Java mit den richtigen Typen (TimeSeriesPoint, UnivariateDetectionOptions, detectUnivariateEntireSeries, UnivariateEntireDetectionResult), dem 12-Punkte-Guard, den DAILY-/Sensitivity-95-Optionen und dem Wrapping von HttpResponseException zu RuntimeException — der Skill erreichte bei diesem gängigen univariaten Ablauf also das Niveau des Baseline-Azure-SDK-Wissens des Modells, ohne es zu übertreffen. Für den Lauf gegen den Live-Dienst werden eine Azure-Anomaly-Detector-Ressource (Endpoint + API-Key) sowie die Maven-Abhängigkeit azure-ai-anomalydetector 3.0.0-beta.6 benötigt; verifiziert wurde nur auf Code-Authoring-Ebene.
Getestet am: 2026-07-13 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone https://github.com/microsoft/skills cd skills mkdir -p ~/.claude/skills cp -r .github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-ai-anomalydetector-java ~/.claude/skills/azure-ai-anomalydetector-java
Befehle & Beispiel-Prompts
/azure-ai-anomalydetector-javaBaut Anomalieerkennungs-Anwendungen mit dem Azure AI Anomaly Detector SDK für Java.
Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):
Detect anomalies in this time series using Azure AISet up multivariate anomaly detection in JavaBuild an AI-powered monitoring alert with Azure SDK