HuggingFace router의 모델 목록과 chat-ui 설정을 비교해 미등록 모델을 조사합니다. 짧은 영어 설명을 작성하고 운영용·개발용 설정에 함께 추가합니다.
- 라우터의 새 모델을 추가할 때
- 모델 특징을 짧은 설명으로 정리할 때
- 운영용·개발용 모델 정보를 함께 갱신할 때
ruvnet/ruflo7.8만2026년 10월 20일 업데이트
무료GitHub에 공개한국어 소개
iot-anomalies
Cognitum Seed 기기의 측정 데이터에서 급증, 값 정체 등의 이상을 탐지하고 분류합니다. 높은 점수에는 격리를 제안하고 이상 유형과 점수를 기록합니다.
원문원문 설명 보기
Detect and classify telemetry anomalies on Cognitum Seed devices. Use when investigating a device that's reporting odd metrics, before approving a firmware canary advancement, or when triaging fleet-wide health alerts.
이럴 때 유용합니다
- 기기의 비정상적인 측정값 조사
- 카나리 배포 진행 전 점검
- 기기군의 상태 경보 원인 분류
한국어 소개
할 수 있는 일
Cognitum Seed 기기의 최근 측정 데이터를 조사해 이상 유형과 점수를 확인합니다. 평소 값에서 얼마나 벗어났는지 측정하는 Z-score 방식을 사용합니다. 급증, 값 정체, 점진적 편차, 진동, 패턴 붕괴, 집단에서 벗어난 값을 분류합니다. 점수가 0.9를 넘으면 기기 격리를 제안하고 탐지한 유형과 점수를 메모리에 기록합니다.
이럴 때 유용합니다
기기가 평소와 다른 수치를 보고하거나 여러 기기에서 발생한 상태 경보를 분류할 때 유용합니다. 일부 기기에 펌웨어를 먼저 적용하는 카나리 배포에서 다음 단계로 진행하기 전 점검에도 사용할 수 있습니다.
사용 예시
- “지정한 기기 ID로 최근 측정 데이터의 이상을 조사해 주세요.”
- “카나리 배포를 진행하기 전에 이 기기의 이상 점수를 확인해 주세요.”
주의 사항
기기 ID와 npx로 실행하는 @claude-flow/plugin-iot-cognitum@1.0.0이 필요합니다. 기록에는 ruflo-core의 메모리 저장용 MCP 도구를 사용합니다. 격리는 제안하는 절차이며 자동으로 기기를 격리하는 작업은 포함하지 않습니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
객관 평가
AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.
- 지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가
- A양호이상 조사, 카나리 배포 진행 전 점검, 기기군 경보 분류의 용도와 동작을 명시합니다.
- 절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
- A양호실행 명령, 이상 유형 여섯 가지, 격리 제안 기준값과 저장 형식을 제시합니다.
- 안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
- B일부 부족격리는 제안만 하지만 npx -y 실행과 MCP 저장의 확인 절차는 없습니다.
- 도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
- B일부 부족패키지 버전과 기기 ID는 지정하지만 기기 연결과 MCP 준비 절차는 없습니다.
총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 21일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기
포함된 파일(1)
- SKILL.md836 B
SKILL.md(원문)
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Run Z-score anomaly detection on a device's recent telemetry.
Steps:
npx -y -p @claude-flow/plugin-iot-cognitum@1.0.0 cognitum-iot anomalies DEVICE_ID- Review detected anomaly types (spike, flatline, drift, oscillation, pattern-break, cluster-outlier)
- If score > 0.9, recommend quarantine
- Store anomaly pattern for learning:
mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store({ key: "iot-anomaly-DEVICEID", value: "TYPE at SCORE", namespace: "iot-anomalies" })
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한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.
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