ソース情報
- リポジトリ
- LgrappaG/Workflows-Agents
- ソースの最終更新活動
- 2026年3月29日 21:56
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 2
- フォーク
- 0
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- name
- anomaly-detection
- description
- Implement anomaly detection systems for outlier identification
- risk
- high
- source
- workspace
- date_added
- 2026-03-21
- usage
- Outlier detection, fraud detection, system monitoring
- avoid
- False positives, false negatives, poor threshold selection
- mandates
- Calibrate thresholds, validate detection, test edge cases
- response
- Configure detection, tune thresholds, validate results
# Anomaly Detection
Implement anomaly detection systems for outlier identification
## Risk Level
**HIGH**
## Core Rules
- Calibrate thresholds
- validate detection
- test edge cases
## Response Pattern
### When Using This Skill
1. Configure detection
2. tune thresholds
3. validate results
4. Ensure performance meets requirements
## Usage Contexts
- Outlier detection
- fraud detection
## What NOT to Do
- False positives
- false negatives
- poor threshold selection
## Key Requirements
- Understand the use cases before application
- Follow the documented response pattern
- Validate results in the target environment
- Monitor for performance impact
## Further Learning
Review related skills and documentation for deeper understanding of related systems and best practices.
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