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Phreee/detección-anomalías-medidor-skill

Este proyecto demuestra cómo usar Claude Code Skill (arquitectura Forma C) para impulsar un pipeline de detección de anomalías en Python, aplicado a datos de consumo eléctrico de medidores inteligentes con granularidad de media hora.

¿Qué es detección-anomalías-medidor-skill?

Este skill está diseñado para desarrolladores e ingenieros de datos que trabajan con datos de consumo eléctrico de medidores inteligentes (smart meters). Utiliza la arquitectura Forma C de Claude Code Skill para orquestar un pipeline completo de detección de anomalías en Python. El pipeline procesa datos de consumo eléctrico con granularidad de media hora, aplica técnicas de preprocesamiento como limpieza y normalización, y luego ejecuta modelos de detección de anomalías (por ejemplo, basados en estadísticas o aprendizaje automático) para identificar patrones inusuales de consumo. Es especialmente útil para monitorizar el comportamiento de la red eléctrica, detectar fallos en medidores o identificar consumo fraudulento. El skill está diseñado para ejecutarse en entornos que soporten Claude Code (como Cursor o Codex) y proporciona una interfaz sencilla para que el agente de IA pueda invocar y controlar el pipeline, interpretar los resultados y generar explicaciones en lenguaje natural sobre las anomalías detectadas. Esto permite a los equipos de datos y operaciones integrar capacidades de análisis avanzado sin necesidad de intervención manual constante.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Phreee/meter-anomaly-detection-skill

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Documentación

¿Qué hace detección-anomalías-medidor-skill?

Este proyecto demuestra cómo usar Claude Code Skill (arquitectura Forma C) para impulsar un pipeline de detección de anomalías en Python, aplicado a datos de consumo eléctrico de medidores inteligentes con granularidad de media hora.

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