소스 정보
- 저장소
- LgrappaG/Workflows-Agents
- 최근 소스 활동
- 2026년 3월 29일 21:56
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 2
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SKILL.md 표시 중
SKILL.md
소스 지침 · 읽기 전용 미리보기- 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.
GitHub에서 보기