скилл

aeon — скилл для Claude Code: ML на временных рядах

Q: Как установить aeon в Claude Code?

Через шаблоны: `npx claude-code-templates@latest --skill scientific/aeon`. Второй способ — `npx skills add davila7/claude-code-templates --skill aeon -a claude-code`.

Q: Что нужно для работы скилла?

Установленная библиотека aeon: `uv pip install aeon`. Примеры построены на её API, совместимом со scikit-learn.

Подключает к Claude библиотеку aeon: классификация, прогноз, кластеризация и поиск аномалий во временных рядах.

Установить в Claude Code · Через claude-code-templates Все способы и платформы ↓

npx claude-code-templates@latest --skill scientific/aeon

Открыть на GitHub

Что делает aeon

Скилл объясняет агенту, как работать с временными рядами через Python-библиотеку aeon. Внутри — разборы по классификации, регрессии, кластеризации, прогнозированию, детекции аномалий, сегментации и поиску похожих подпоследовательностей. Для каждой задачи приведены примеры кода и подсказки по выбору алгоритма: например, MiniRocketClassifier для скорости, HIVECOTEV2 и InceptionTimeClassifier для точности, ShapeletTransformClassifier когда важна интерпретируемость.

Отдельные разделы посвящены извлечению признаков (RocketTransformer, Catch22), метрикам расстояния вроде DTW и глубоким сетям для временных рядов. Есть загрузка стандартных датасетов и сравнение с опубликованными результатами через get_estimator_results. API совместим со scikit-learn, поэтому признаки из aeon можно скормить обычному RandomForestClassifier.

Библиотеку нужно поставить заранее: uv pip install aeon. Без неё примеры из скилла просто не запустятся. Часть алгоритмов на больших выборках считается долго, а глубокие сети требуют больше ресурсов, чем классические методы.

Какие задачи решает

разметить временные ряды по классам и сравнить несколько классификаторов
предсказать будущие значения ряда через ARIMA
сгруппировать похожие ряды без учителя
найти аномалии и точки смены режима в телеметрии
вытащить признаки из ряда и отдать их в sklearn-модель

Примеры запросов агенту

Подбери классификатор временных рядов для датасета GunPoint и покажи точность на тесте
Найди повторяющиеся мотивы в ряду sensor.csv через StompMotif
Сравни DTW и евклидово расстояние на моих данных

Как установить aeon

1Через claude-code-templates

npx claude-code-templates@latest --skill scientific/aeon

2Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add davila7/claude-code-templates --skill aeon -a claude-code

3Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/aeon/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/aeon/

Вручную: положить файлы

.agents/skills/aeon/SKILL.md

Для всех проектов — ~/.agents/skills/

Вручную: положить файлы

.cursor/skills/aeon/SKILL.md

Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

1GitHub CLI

gh skill install davila7/claude-code-templates aeon

2Вручную: положить файлы

.github/skills/aeon/SKILL.md

Командой платформы

gemini skills install https://github.com/davila7/claude-code-templates --path cli-tool/components/skills/scientific/aeon

Вручную: положить файлы

.devin/skills/aeon/SKILL.md

Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о aeon

Как установить aeon в Claude Code?

Через шаблоны: npx claude-code-templates@latest --skill scientific/aeon. Второй способ — npx skills add davila7/claude-code-templates --skill aeon -a claude-code.

Что делает скилл aeon?

Даёт агенту готовые рецепты для задач машинного обучения на временных рядах: классификация, регрессия, кластеризация, прогнозирование, аномалии, сегментация и поиск похожих паттернов.

Что нужно для работы скилла?

Установленная библиотека aeon: uv pip install aeon. Примеры построены на её API, совместимом со scikit-learn.

Из того же набора361

Весь набор →

github-automation Скилл для Claude, который проводит операции GitHub через Rube MCP: issues, пул-реквесты, ветки, поиск по коду и CI/CD. 63установок interview-prep-generator Собирает из резюме истории по схеме STAR, вопросы для тренировки и тезисы для ответов. Пригодится перед интервью на конкретную роль. 61установок gws-modelarmor-create-template Слэш-команда, через которую Claude создаёт шаблон Google Model Armor в GCP: пресет jailbreak или собственная JSON-конфигурация фильтров. 61установок emerging-techniques-speculative-decoding Скилл по спекулятивному декодированию: подсказывает агенту, как ускорить генерацию токенов в 1.5–3.6 раза без потери качества. 59установок claude-opus-4-5-migration Скилл находит в кодовой базе строки моделей и вызовы API и переводит их на Opus 4.5. Пригодится, когда проект пора обновить на новую модель. 55установок upstash-qstash Скилл про Upstash QStash: отложенные HTTP-вызовы, cron-задачи и доставка вебхуков. Пригодится, когда нужно «сделать этот запрос позже, но надёжно». 51установок sveltekit Скилл для Claude, который помогает собирать приложения на SvelteKit: маршруты по файлам, серверный рендеринг, эндпоинты и обработка форм. 50установок regression-triage Слэш-команда разбирает регрессию: воспроизводит падающий тест, смотрит историю вокруг сломанного места и называет коммит, который всё сломал. 25установок