AI Skill MartKhám phá skillLệnhChương trìnhHọcSkill là gì?
 
← Về danh sách

aeon — Học máy cho chuỗi thời gian

Kỹ năng hướng dẫn Claude dùng bộ công cụ aeon (tương thích scikit-learn) cho phân loại, hồi quy, phân cụm, dự báo và phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian.

Dữ liệu · Phân tíchTrung cấp★ 56,496⑂ 4,969Điểm AI 9/10Cập nhật lần cuối: 2 thg 11, 2026

Làm được gì

Giúp Claude sử dụng đúng thư viện Python aeon (bản 1.6.0) khi bạn làm việc với dữ liệu theo thời gian.

  • Mẫu mã cho phân loại (ROCKET, HIVE-COTE, InceptionTime), hồi quy, phân cụm (K-Means với DTW)
  • Dự báo (Naive, ARIMA với iterative_forecast), phát hiện bất thường (STOMP), phân đoạn điểm thay đổi (ClaSP), tìm mẫu tương tự (MASS)
  • Trích xuất đặc trưng ROCKET/Catch22, chuẩn hoá, xử lý giá trị thiếu, các độ đo khoảng cách đàn hồi (DTW, TWE, MSM...)
  • Thực hành tốt: định dạng (n_cases, n_channels, n_timepoints), chia tập tránh rò rỉ dữ liệu, so sánh với baseline
  • 11 tệp references/*.md chi tiết cho từng nhóm thuật toán

Dành cho ai

  • Nhà khoa học dữ liệu, nghiên cứu viên xử lý dữ liệu cảm biến, log, tài chính, tín hiệu sinh học
  • Người quen scikit-learn nhưng chưa biết chọn thuật toán chuyên cho chuỗi thời gian
  • Ai cần dựng nhanh pipeline thí nghiệm tái lập được cho báo cáo/bài báo

Ví dụ sử dụng

  1. "Tìm đoạn bất thường trong log cảm biến nhà máy" → dùng STOMP tính điểm rồi lấy ngưỡng phân vị 95
  2. "Tạo baseline phân loại cho dữ liệu ECG nhiều kênh" → pipeline Normalizer + MiniRocketClassifier, so với 1-NN Euclid
  3. "Dự báo doanh thu 5 tháng tới" → ARIMA(p,d,q) với iterative_forecast(prediction_horizon=5)

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/aeon/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên AI Skill Mart.
Copy thư mục skills/aeon từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/aeon/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/aeon ~/.claude/skills/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở terminal (macOS: Terminal; Windows: WSL hoặc Git Bash).
  2. Tải mã nguồn: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. Tạo thư mục kỹ năng: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. Chép riêng kỹ năng này: cp -r scientific-agent-skills/skills/aeon ~/.claude/skills/
  5. Cài thư viện: uv pip install "aeon==1.6.0" (thêm stumpy cho matrix profile, TensorFlow cho mô hình học sâu)
  6. Kiểm tra Python trong khoảng 3.11–3.14: python --version
  7. Khởi động lại Claude Code và thử yêu cầu như "phát hiện bất thường trong chuỗi thời gian này".
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT