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Azure AI: Anomaly Detector (Java)

Construit des applications de détection d'anomalies avec le SDK Azure AI Anomaly Detector pour Java.

par microsoft · microsoft/skills

Fonctionne avec configuration ★ 7.2/10

Azure AI: Anomaly Detector (Java) — Construit des applications de détection d'anomalies avec le SDK Azure AI Anomaly Detector pour Java.

Ce que fait

Construit des applications de détection d'anomalies avec le SDK Azure AI Anomaly Detector pour Java. Se déclenche pour implémenter une détection d'anomalies univariée/multivariée, une analyse de séries temporelles, ou une surveillance pilotée par IA.

Rapport de test

Installation, précision des déclencheurs et une tâche de rédaction de code testées (écrire une méthode de détection par lot UnivariateClient à partir d'une spec inline) face à une exécution de base sans skill. Les deux bras ont produit du Java correct et compilable utilisant les bons types (TimeSeriesPoint, UnivariateDetectionOptions, detectUnivariateEntireSeries, UnivariateEntireDetectionResult), le garde-fou des 12 points, les options DAILY/sensitivity-95, et l'encapsulation HttpResponseException-vers-RuntimeException — le skill a donc égalé, sans la dépasser, la connaissance de base du modèle sur le SDK Azure pour ce flux univarié courant. L'exécution face au service en conditions réelles nécessite une ressource Azure Anomaly Detector (endpoint + clé API) ainsi que la dépendance Maven azure-ai-anomalydetector 3.0.0-beta.6 ; vérifié uniquement au niveau de la rédaction de code.

Testé le: 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

Commandes et exemples de prompts

  • /azure-ai-anomalydetector-javaConstruit des applications de détection d'anomalies avec le SDK Azure AI Anomaly Detector pour Java.

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) :

  • Detect anomalies in this time series using Azure AI
  • Set up multivariate anomaly detection in Java
  • Build an AI-powered monitoring alert with Azure SDK

Rapport complet →