aeon

Applica il machine learning per serie temporali — classificazione, forecasting, rilevamento anomalie.

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

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aeon — Applica il machine learning per serie temporali — classificazione, forecasting, rilevamento anomalie.

Cosa fa

Questo skill va usato per task di machine learning su serie temporali, tra cui classificazione, regressione, clustering, forecasting, rilevamento anomalie, segmentazione e ricerca per similarità. Da usare quando si lavora con dati temporali, pattern sequenziali o osservazioni indicizzate nel tempo che richiedono algoritmi specializzati oltre i normali approcci di ML. Particolarmente adatto a serie temporali univariate e multi…

Rapporto di test

Testate l'installazione (git clone + cp verbatim, pulita; frontmatter YAML rigoroso, tutti gli 11 file di riferimento presenti), una batteria di trigger su 6 prompt e un task di OUTPUT di rilevamento anomalie contro un braccio base (senza skill). Il quick-start di classificazione (RocketClassifier + GunPoint) gira esattamente come scritto, ma il quick-start di anomaly_detection `from aeon.anomaly_detection import STOMP` è rotto in aeon 1.5.0 (il percorso reale è `aeon.anomaly_detection.series.distance_based.STOMP`) e richiede silenziosamente le dipendenze opzionali non documentate stumpy e psutil — psutil non è nemmeno coperta dal fallback documentato `aeon[all_extras]`. A/B: il braccio con lo skill ha usato il vero STOMP di aeon e ha individuato correttamente il segmento anomalo, ma un braccio base basato su semplice NumPy lo ha eguagliato ed è risultato anzi più netto (segmento esatto 40-44, picco corretto, separazione pulita), quindi l'algoritmo specializzato non ha aggiunto alcun vantaggio su questo task e ha comportato attriti di import/dipendenze.

Testato il: 2026-07-11 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installazione

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

Comandi e prompt di esempio

/aeonApplica il machine learning per serie temporali — classificazione, forecasting, rilevamento anomalie.

Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):

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

Rapporto completo →