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Azure AI 异常检测 Java 编程

azure-ai-anomalydetector-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析，能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。

Azure AI 异常检测 Java 编程

azure-ai-anomalydetector-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析，能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。

MaintainX 身份认证配置

maintainx-install-auth

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

引导完成 MaintainX REST API 的认证配置，包括生成 API Key、设置环境变量、在 Node.js 或 Python 中封装客户端以调用工单、资产、位置和用户等接口，适用于初始化 CMMS 集成。

OpenEvidence 调试信息包

openevidence-debug-bundle

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 shell 脚本与 TypeScript 工具收集 OpenEvidence 环境变量、SDK、运行时、连通性、TLS 和限流信息，生成适合支持工单或事件后分析的诊断包，同时屏蔽敏感数据。

零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

综合情景风险战室

scenario-war-room

alirezarezvani/claude-skills

本工具旨在进行跨职能的复杂情景模拟建模。它超越了单一假设的压力测试，能同时模拟多个变量导致的复合型困境（例如，营收下降、融资延误和核心人员流失）。适用于进行高层战略规划、评估重大下行风险，或预判复杂的市场危机。

零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

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