GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Détection d'anomalies dans les données de construction v1.0.0
Utilisez cette ressource pour détecter les anomalies dans les coûts, délais et productivité
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install data-anomaly-detection-2Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent examine les données de construction (coûts, écarts de planning, productivité) par des méthodes statistiques ou d'apprentissage automatique, signale les valeurs anormales et produit un rapport. Vous obtenez les anomalies critiques à traiter en priorité.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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- Codex
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- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- SKILL.md : méthodes de détection, rapport et anomalies critiques en Python
- instructions.md : consignes de chargement des données et de paramétrage
Pour qui
- Vous soupçonnez des erreurs de saisie dans les coûts
- Vous voulez repérer une productivité anormale avant la fin d'un lot
Pas pour qui
Étiquettes
- anomalies
- détection
- coûts
- productivité
À propos
Vous dites
« Repère les coûts et rendements inhabituels dans cet export et classe-les par priorité. »
Skill publiée par datadrivenconstruction sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de détecter les anomalies dans les coûts, délais et productivité
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- claw.json0,6 Ko
- instructions.md1,2 Ko
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,6 Ko
- SKILL.md19,1 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- datadrivenconstruction
- Source
- github.com/datadrivenconstruction/ddc_skills_for_ai_agents_in_construction/tree/410ed1e71e4a5c6fd231afd0c8d1e586a9f546e8/2_DDC_Book/2.6-Data-Quality-Validation/data-anomaly-detector
- Licence
- MIT
Notice
« data-anomaly-detector » (datadrivenconstruction, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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