aeon

Aplica aprendizaje automático de series temporales — clasificación, pronóstico, detección de anomalías.

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

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aeon — Aplica aprendizaje automático de series temporales — clasificación, pronóstico, detección de anomalías.

Qué hace

Esta skill debe usarse para tareas de aprendizaje automático de series temporales, incluyendo clasificación, regresión, clustering, pronóstico, detección de anomalías, segmentación y búsqueda de similitud. Se activa al trabajar con datos temporales, patrones secuenciales u observaciones indexadas en el tiempo que requieren algoritmos especializados más allá de los enfoques de ML estándar. Especialmente adecuada para series temporales univariadas y multivariadas…

Informe de la prueba

Se probó la instalación (git-clone + cp literal, limpia; frontmatter YAML estricto, los 11 archivos de referencia presentes), una batería de 6 prompts de disparo y una tarea de salida de detección de anomalías frente a un brazo base (sin skill). El quick-start de clasificación (RocketClassifier + GunPoint) funciona exactamente como está escrito, pero el quick-start de detección de anomalías `from aeon.anomaly_detection import STOMP` está roto en aeon 1.5.0 (la ruta real es aeon.anomaly_detection.series.distance_based.STOMP) y necesita silenciosamente dependencias blandas no documentadas, stumpy y psutil — psutil ni siquiera está cubierto por el fallback documentado de `aeon[all_extras]`. A/B: el brazo con skill usó el STOMP real de aeon y localizó correctamente el segmento anómalo, pero un brazo base de NumPy puro lo igualó y de hecho fue más nítido (segmento exacto 40-44, pico correcto, separación limpia), así que el algoritmo especializado no aportó ninguna ventaja en esta tarea y vino acompañado de fricción de importación/dependencias.

Probado el: 2026-07-11 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalación

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

Comandos y prompts de ejemplo

/aeonAplica aprendizaje automático de series temporales — clasificación, pronóstico, detección de anomalías.

Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):

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

Informe completo →