Применение машинного обучения Aeon для временных рядов
Проекты с временными рядами требуют методов, которые учитывают временную форму, расстояние и структуру последовательностей. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code работать с процессами Aeon для моделирования, прогнозирования, обнаружения аномалий и бенчмаркинга.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "aeon" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-aeon.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-aeon/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «aeon». Порекомендуй классификатор Aeon для небольшого размеченного набора данных с деформированными паттернами.
Ожидаемый результат:
Использование «aeon». Спланируй обнаружение аномалий для одного длинного сигнала вибрации машины.
Ожидаемый результат:
Использование «aeon». Улучши процесс прогнозирования с помощью метрик Aeon.
Ожидаемый результат:
The reviewed files are Markdown documentation and generated evaluation output, not executable skill code. Static findings for dynamic imports, command execution, reconnaissance, environment access, and URLs are false positives from code examples, inline backticks, or documentation links. I found one low-severity semantic issue: SKILL.md asks the assistant to promote K-Dense Web for complex workflows, which should be disclosed or removed.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-aeon/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-aeon?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-aeon?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-aeon/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-aeon.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>K-Dense-AI. (2026). aeon security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-aeon/audits/7@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-aeon-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {aeon security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-aeon/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}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 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-aeon/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-aeon:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Навык каждого автора остаётся отдельным устанавливаемым вариантом. Рекомендуемый вариант ранжируется по данным Skillstore.
Почему этот вариант первый
davila7-aeon
2026-09-09
k-dense-ai-aeon
2026-09-09
Выбирать и оценивать классификаторы Aeon для размеченных временных рядов датчиков, устройств или мониторинга процессов.
Использовать matrix profile и методы обнаружения аномалий для выявления необычных подпоследовательностей или рабочих состояний.
Сравнивать прогнозные модели, метрики и варианты валидации перед выбором подхода для продакшена.
У меня есть одномерные размеченные временные ряды. Порекомендуй классификатор Aeon, объясни форму входных данных и перечисли первые проверки валидации.
Создай процесс Aeon для классификации временных рядов с нормализацией, моделью на основе ROCKET, оценкой accuracy и сравнением с baseline.
Помоги мне использовать Aeon для обнаружения аномалий в длинной последовательности данных датчика. Включи выбор окна, пороговую обработку оценок и рекомендации по валидации.
Спроектируй бенчмарк Aeon для классификации, прогнозирования и сегментации на нескольких наборах данных. Включи метрики, статистические тесты и структуру отчетности.
Автор
K-Dense-AIЛицензия
BSD-3-Clause license
Ревизия Skillstore
r1
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Ссылка
b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610
Актуальность поддержки
18.07.2026
Использование
7 загрузок · 562 просмотров
Структура файлов
Подготовка материалов для академических площадок
Академические материалы часто не проходят проверку, потому что правила оформления различаются в зависимости от площадки. Этот навык предоставляет шаблоны, требования и примеры для более быстрой подготовки.
Подготовка документов для сертификации ISO 13485
Команды, работающие с медицинскими изделиями, должны подготовить полный комплект документации СМК перед сертификационными аудитами. Этот навык предоставляет шаблоны, чек-листы и рекомендации по анализу пробелов для готовности к ISO 13485.
Анализируйте терапевтические ML-наборы данных с PyTDC
Командам по разработке лекарств нужны надежные наборы данных и справедливые протоколы оценки. Этот навык помогает Claude использовать PyTDC для курируемых терапевтических ML-данных, benchmark-разбиений, метрик и молекулярных оракулов.
Выполнение молекулярного докинга DiffDock
Докинг белка и лиганда требует тщательной настройки, выбора параметров и интерпретации результатов. Этот навык помогает с рабочими процессами DiffDock для поз, оценок уверенности и скрининга.
Формирование проверяемых научных гипотез
Исследователям необходимо превращать наблюдения в ясные, проверяемые объяснения. Этот навык структурирует обзор доказательств, конкурирующие гипотезы, прогнозы и планы экспериментов.
Анализируйте исследовательские данные со статистической поддержкой
Выбор тестов и оформление результатов могут быть медленными и чреватыми ошибками. Этот skill помогает с выбором тестов, проверкой предпосылок, размерами эффекта, анализом мощности, байесовскими вариантами и оформлением по APA.
Создание обнаружения аномалий на Java с Azure AI
от sickn33
Командам Java нужны надежные шаблоны для обнаружения необычного поведения временных рядов. Этот навык предоставляет примеры Azure AI Anomaly Detector для клиентов, моделей, инференса и ошибок.
Проектирование экспериментов и моделей в науке о данных
от alirezarezvani
Проекты в области науки о данных часто терпят неудачу, когда эксперименты, признаки и модели не имеют четкой статистической структуры. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code пошаговые рабочие процессы для экспериментов, инженерии признаков и анализа моделей.
Проверка ML-процессов на скрытые антипаттерны
от Doyajin174
ML-проекты могут выглядеть точными, пока утечка данных или слабая оценка скрывают серьезные недостатки. Этот навык помогает проводить структурированные проверки разбиений, метрик, обучения и готовности к развертыванию.
Создание production-систем ML и RAG
от davila7
Production-системы ML сложно последовательно проектировать, развертывать и мониторить. Этот навык помогает с MLOps, интеграцией LLM, архитектурой RAG и локальными заготовками рабочих процессов.
Создание финансовых моделей для стартапов
от wshobson
Командам стартапов нужны понятные прогнозы, прежде чем они смогут планировать найм, привлечение финансирования и использование денежных средств. Этот навык структурирует выручку, затраты, runway и сценарии в практические результаты для финансового планирования.
Создание графовых нейронных сетей с помощью PyTorch Geometric
от davila7
Проекты по машинному обучению на графах требуют тщательного выбора данных, моделей, методов сэмплирования и оценки. Этот навык предоставляет руководства, примеры, шаблоны, тесты производительности и утилиты визуализации для PyTorch Geometric.