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📦 その他 コミュニティ 🟡 少し慣れが必要 👤 幅広いユーザー

📦 Iot Anomalies

iot-anomalies

IoT機器「Cognitum Seed」から送られて

⚡ ⏱ よくある定型作業 半日 → 数分

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【Claude Code完全入門】誰でも使える/Skills活用法/経営者こそ使うべき ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Detect and classify telemetry anomalies on Cognitum Seed devices

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

IoT機器「Cognitum Seed」から送られて

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o iot-anomalies.zip https://jpskill.com/download/2252.zip && unzip -o iot-anomalies.zip && rm iot-anomalies.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/2252.zip -OutFile "$d\iot-anomalies.zip"; Expand-Archive "$d\iot-anomalies.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\iot-anomalies.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して iot-anomalies.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → iot-anomalies フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • › Iot Anomalies の使い方を教えて
  • › Iot Anomalies で何ができるか具体例で見せて
  • › Iot Anomalies を初めて使う人向けにステップを案内して

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

デバイスの最近のテレメトリに対して Z-score 異常検知を実行します。

手順:

  1. npx -y -p @claude-flow/plugin-iot-cognitum@latest cognitum-iot anomalies DEVICE_ID
  2. 検出された異常タイプ(spike、flatline、drift、oscillation、pattern-break、cluster-outlier)を確認
  3. スコア > 0.9 の場合、隔離(quarantine)を推奨
  4. 学習用に異常パターンを保存: mcp__claude-flow__memory_store({ key: "iot-anomaly-DEVICEID", value: "TYPE at SCORE", namespace: "iot-anomalies" })
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Run Z-score anomaly detection on a device's recent telemetry.

Steps:

  1. npx -y -p @claude-flow/plugin-iot-cognitum@latest cognitum-iot anomalies DEVICE_ID
  2. Review detected anomaly types (spike, flatline, drift, oscillation, pattern-break, cluster-outlier)
  3. If score > 0.9, recommend quarantine
  4. Store anomaly pattern for learning: mcp__claude-flow__memory_store({ key: "iot-anomaly-DEVICEID", value: "TYPE at SCORE", namespace: "iot-anomalies" })