用途：该技能用于让 Claude 对历史时间序列数据进行预测，输出未来趋势与数值，辅助决策。
主要能力：
- 数据分析：识别所提供时间序列中的趋势、季节性和自相关等关键特征。
- 模型选择：根据数据特征选择合适的预测模型，资料中举例包括 ARIMA 和 Prophet。
- 预测生成：用历史数据训练所选模型，预测未来数值并给出置信区间。
使用方式：以自然语言提出预测请求并提供历史数据，例如“根据过去 3 年月度销售数据预测下季度销售”或“根据最近 6 个月数据预测下月每周网站流量”。技能会分析数据、选择并训练模型，然后生成带置信区间的预测结果。
适用场景：基于历史销售数据预测未来销售；预测未来一个月的网站流量；分析过去一年股票价格趋势等。
限制与注意事项：资料未提供具体安装方式、命令行用法、支持的数据格式、模型参数配置及运行环境要求，暂未提供。使用时应确保时间序列数据干净、完整、准确；按数据特征选择模型（如平稳数据用 ARIMA，季节性强的数据用 Prophet）；并用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）等指标评估模型表现。该技能可与 Claude Code 生态中的其他数据分析与可视化工具集成，形成完整的时间序列分析与预测方案。