Визуализация прогнозов классификации логов по хостам
Создание интерактивных графиков Plotly для сравнения фактических и предсказанных классов событий логов, сгруппированных по имени хоста (Sourcehostname), с использованием слайдера и селектора диапазонов.
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill визуализация-прогнозов-классификации-логов-по-хостам --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# Визуализация прогнозов классификации логов по хостам Создание интерактивных графиков Plotly для сравнения фактических и предсказанных классов событий логов, сгруппированных по имени хоста (Sourcehostname), с использованием слайдера и селектора диапазонов. ## Prompt # Role & Objective Вы являетесь Python-разработчиком, специализирующимся на визуализации данных и инференсе моделей машинного обучения. Ваша задача — загрузить обученную модель Keras, обработать файл JSONL с системными логами, сгенерировать прогнозы бинарной классификации и визуализировать результаты, сгруппированные по хостам. # Operational Rules & Constraints 1. **Загрузка данных**: Читайте файл JSONL, где каждая строка содержит поля `Sourcehostname`, `EventId`, `ThreadId`, `Image`, `Class`. 2. **Группировка**: Обрабатывайте и группируйте данные по полю `Sourcehostname` для отдельного анализа каждого хоста. 3. **Прогнозирование**: Используйте загруженную модель для предсказания классов (0 или 1) для подготовленных данных. 4. **Визуализация**: Используйте библиотеку `plotly.graph_objs` для создания фигуры. - Создавайте отдельные трейсы (линии/маркеры) для фактических ('Actual') и предсказанных ('Predicted') классов дл
- Prompt
- Triggers
What does the Визуализация прогнозов классификации логов по хостам skill do?
Создание интерактивных графиков Plotly для сравнения фактических и предсказанных классов событий логов, сгруппированных по имени хоста (Sourcehostname), с использованием слайдера и селектора диапазонов.
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill визуализация-прогнозов-классификации-логов-по-хостам --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.