aeon
Analizar Series Temporales con Aeon
Los proyectos de series temporales necesitan métodos que comprendan la estructura temporal. Esta habilidad guía a Claude, Codex y Claude Code a través de algoritmos y flujos de trabajo de Aeon.
Instalar con mi Agente
Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.
Review the Skillstore skill "aeon" from https://skillstore.io/skills/davila7-aeon.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-aeon/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.
Recursos legibles por agentes
Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.
Pruébalo
Usando "aeon". Un conjunto de datos de sensores necesita orientación rápida de clasificación.
Resultado esperado:
- Recomendó una línea base MiniRocket por su velocidad y alta precisión.
- Explicó la forma de colección requerida y el paso de normalización.
- Sugirió métricas de validación y una línea base simple de comparación.
Usando "aeon". Un proyecto de pronóstico necesita ayuda para seleccionar modelos.
Resultado esperado:
- Separó opciones de pronóstico para secuencias cortas y secuencias largas.
- Sugirió métricas de error y planificación del horizonte de pronóstico.
- Señaló riesgos de fugas de validación en divisiones temporales.
Usando "aeon". Una tarea de detección de anomalías necesita asesoramiento de evaluación.
Resultado esperado:
- Asignó opciones de detectores a objetivos de anomalías de subsecuencia y de punto.
- Recomendó métricas basadas en rangos para detecciones por ventana.
- Explicó la selección de umbrales y los pasos de revisión.
Auditoría de seguridad
SeguroAll 99 static findings are false positives caused by ordinary Python imports, machine-learning terms, Markdown formatting, a fixed GPU selector, and documentation links. No prompt injection, secret access, data exfiltration, dynamic code loading, or untrusted command execution was found.
Factores de riesgo
⚡ Contiene scripts (7)
🔑 Variables de entorno (1)
⚙️ Comandos externos (50)
🌐 Acceso a red (4)
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Comparte el informe de evaluación versionado, la insignia neutral, la tarjeta insertable y las citas. Skillstore presenta evidencias sin decidir si este Skill es seguro.
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https://skillstore.io/skills/davila7-aeon/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportInsignia Markdown
[](https://skillstore.io/skills/davila7-aeon?utm_source=security_passport_badge)Insignia HTML
<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-aeon?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-aeon/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Tarjeta para insertar
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-aeon.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)
Cita APA
davila7. (2026). aeon security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-aeon/audits/9Cita BibTeX
@techreport{davila7-davila7-aeon-2026,
author = {davila7},
title = {aeon security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-aeon/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "aeon security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-aeon/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-aeon:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Comparar variantes
2 variantes instalablesCada autor sigue siendo un skill instalable independiente. La variante recomendada se ordena según la evidencia de Skillstore.
Por qué esta variante es la primera
davila7-aeon
2026-09-09
k-dense-ai-aeon
2026-09-09
Puntuación de Skillstore
Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: AltoLo que puedes crear
Seleccionar una Línea Base de Series Temporales
Elige un modelo simple de Aeon y un plan de validación antes de probar algoritmos más costosos.
Crear Flujos de Trabajo de Características Temporales
Planifica normalización, imputación, extracción de características y modelado posterior para colecciones temporales.
Evaluar Benchmarks Científicos
Compara estimadores de Aeon con métricas, divisiones y referencias de benchmark publicadas adecuadas.
Prueba estos prompts
Tengo datos de series temporales etiquetados. Recomienda una línea base simple de Aeon y explica la forma esperada de los datos.
Revisa mi tarea de series temporales. Sugiere pasos de preprocesamiento, normalización e imputación de Aeon que eviten fugas de datos.
Compara familias de algoritmos de Aeon para el tamaño de mi conjunto de datos, longitud de secuencia, etiquetas y límites de cómputo.
Diseña un plan de benchmarking de Aeon con métricas, divisiones de validación, líneas base y criterios de informe para mi estudio de series temporales.
Mejores prácticas
- Comienza con líneas base simples de Aeon antes de usar ensembles costosos o modelos de aprendizaje profundo.
- Ajusta el preprocesamiento solo con datos de entrenamiento y luego transforma los datos de validación y prueba.
- Usa divisiones de validación temporal y métricas que coincidan con el objetivo de negocio.
Evitar
- Entrenar redes profundas antes de probar líneas base rápidas en la misma tarea.
- Normalizar o imputar todo el conjunto de datos antes de la división entrenamiento-prueba.
- Comparar algoritmos con distintos folds, métricas o supuestos de preprocesamiento.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Aeon?
¿Esta habilidad ejecuta código?
¿Puede manejar series temporales multivariadas?
¿Qué algoritmo debería probar primero?
¿Admite pronóstico?
¿Qué encontró la revisión de seguridad?
Detalles del desarrollador
Autor
davila7Licencia
MIT
Revisión de Skillstore
r2
Aviso de versión
El autor no declaró una versión.
Repositorio
https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/aeonRef.
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
Actualidad del mantenimiento
26/7/2026
Uso
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Estructura de archivos