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Phreee/détection-anomalies-compteur-skill

Ce projet montre comment utiliser Claude Code Skill (architecture Form C) pour piloter un pipeline Python de détection d'anomalies sur des données de consommation électrique à granularité demi-horaire provenant de compteurs intelligents.

Qu'est-ce que détection-anomalies-compteur-skill ?

Ce skill permet d'exécuter un pipeline de détection d'anomalies sur des données de consommation électrique issues de compteurs intelligents (smart meters), avec une granularité demi-horaire. Il tire parti de l'architecture Form C de Claude Code Skill pour orchestrer un pipeline Python dédié, facilitant l'identification de comportements de consommation anormaux (pics, creux, défaillances de mesure, etc.). Le skill est conçu pour être utilisé dans des environnements de développement où Claude est intégré, comme Claude Code, Cursor ou Codex, et peut être adapté à d'autres jeux de données similaires. En pratique, l'agent IA invoque ce skill pour charger les données, appliquer des transformations de prétraitement, exécuter des algorithmes de détection d'anomalies (par exemple basés sur des écarts statistiques ou des modèles de séries temporelles), puis renvoyer un rapport synthétique des anomalies détectées. Il est particulièrement utile pour les équipes travaillant sur la maintenance prédictive, l'analyse énergétique ou la surveillance de réseaux électriques, car il automatise une tâche complexe et répétitive.

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

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Documentation

Que fait détection-anomalies-compteur-skill ?

Ce projet montre comment utiliser Claude Code Skill (architecture Form C) pour piloter un pipeline Python de détection d'anomalies sur des données de consommation électrique à granularité demi-horaire provenant de compteurs intelligents.

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