aeon

Applique le machine learning sur séries temporelles — classification, prévision, détection d'anomalies.

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

Tested · Didn't pass

aeon — Applique le machine learning sur séries temporelles — classification, prévision, détection d'anomalies.

Ce que fait

Ce skill doit être utilisé pour des tâches de machine learning sur séries temporelles, notamment classification, régression, clustering, prévision, détection d'anomalies, segmentation et recherche de similarité. À utiliser quand on travaille avec des données temporelles, des motifs séquentiels, ou des observations indexées dans le temps nécessitant des algorithmes spécialisés au-delà des approches ML standard. Particulièrement adapté aux séries temporelles univariées et multivariées…

Rapport de test

Testé : installation (git-clone + cp verbatim, propre ; frontmatter YAML strict, les 11 fichiers de référence présents), une batterie de 6 prompts de déclenchement, et une tâche de sortie en détection d'anomalies contre un bras de base (sans skill). Le quick-start de classification (RocketClassifier + GunPoint) s'exécute exactement comme documenté, mais le quick-start anomaly_detection `from aeon.anomaly_detection import STOMP` est cassé sous aeon 1.5.0 (le vrai chemin est `aeon.anomaly_detection.series.distance_based.STOMP`) et nécessite silencieusement les dépendances optionnelles non documentées stumpy et psutil — psutil n'est même pas couvert par le fallback documenté `aeon[all_extras]`. A/B : le bras avec skill a utilisé le vrai STOMP d'aeon et localisé correctement le segment anormal, mais un bras de base en pur NumPy a fait aussi bien et s'est même montré plus net (segment exact 40-44, pic correctement identifié, séparation nette), si bien que l'algorithme spécialisé n'a apporté aucun avantage sur cette tâche et s'est accompagné de frictions d'import/dépendances.

Testé le: 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

Commandes et exemples de prompts

/aeonApplique le machine learning sur séries temporelles — classification, prévision, détection d'anomalies.

Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :

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

Rapport complet →