Claude Skill MartKhám phá skillSkill là gì?
 
← Về danh sách

Dự báo chuỗi thời gian TimesFM

Dự báo chuỗi thời gian zero-shot bằng mô hình nền TimesFM của Google, không cần huấn luyện.

Dữ liệu · Phân tíchTrung cấp★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 8/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026

Làm được gì

Skill này đóng gói TimesFM 2.5 (200M tham số) của Google Research để dùng ngay trong Claude Code. Chỉ cần đưa vào một chuỗi thời gian đơn biến, bạn nhận lại dự báo điểm cùng 10 mức phân vị (q10–q90) tạo thành khoảng tin cậy — hoàn toàn zero-shot, không cần huấn luyện.

  • Nhận dữ liệu từ CSV, pandas DataFrame hoặc mảng NumPy
  • Ngữ cảnh tới 16.384 điểm, dự báo hàng loạt hàng nghìn chuỗi
  • Hỗ trợ biến ngoại sinh (giá, khuyến mãi, ngày lễ, khu vực)
  • Phát hiện bất thường đơn giản dựa trên khoảng phân vị
  • Có script check_system.py kiểm tra RAM/GPU/dung lượng đĩa trước khi tải model

Phù hợp với ai

  • Nhà phân tích dữ liệu không muốn tinh chỉnh tay ARIMA/ETS
  • Nhân sự vận hành, kinh doanh cần nhanh chóng dự báo nhu cầu, doanh thu
  • Kỹ sư xử lý dữ liệu cảm biến, điện năng, y tế theo thời gian
  • Nghiên cứu viên cần báo cáo cả mức độ bất định của dự báo

Không phù hợp khi cần diễn giải hệ số thống kê, phân loại/gom nhóm chuỗi, hay phân tích nhân quả đa biến.

Ví dụ sử dụng

  1. Dự báo doanh thu 12 tháng: đọc monthly_sales.csv, xuất file kết quả gồm dự báo và khoảng 80% cho từng cột sản phẩm.
  2. Giám sát cảm biến: dùng 1.000 điểm gần nhất để dự báo 24 giờ tới, giá trị thực nằm ngoài q10–q90 sẽ bị gắn nhãn "Critical".
  3. So sánh với ARIMA: tính MAE của TimesFM và ARIMA (statsmodels) trên cùng tập kiểm định để chọn mô hình tốt hơn.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

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 Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/timesfm-forecasting từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/timesfm-forecasting/ 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 /tmp/sas && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/sas/skills/timesfm-forecasting ~/.claude/skills/

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

  1. Mở terminal và clone repo: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  2. Copy skill vào thư mục skill của Claude: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/timesfm-forecasting ~/.claude/skills/
  3. Kiểm tra Python từ 3.10 trở lên: python --version
  4. Bắt buộc chạy kiểm tra hệ thống: python ~/.claude/skills/timesfm-forecasting/scripts/check_system.py (nên có ≥4 GB RAM và ≥2 GB đĩa trống)
  5. Cài thư viện: uv pip install "timesfm[torch]" (thêm timesfm[xreg] nếu dùng biến ngoại sinh)
  6. Cài PyTorch phù hợp phần cứng: máy CPU dùng uv pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu, máy NVIDIA dùng index cu121.
  7. Khởi động lại Claude Code và yêu cầu ví dụ: "Dùng TimesFM dự báo doanh thu 12 tháng tới từ file CSV này". Lần chạy đầu sẽ tải ~800 MB trọng số từ HuggingFace.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT