aionclaw需先将时间列设为datetime类型才能识别周期规律；支持自然语言触发或技能面板调用时序周期发现功能；检测后可人工调参优化并导出含分解成分的pdf报告。
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你想让AionClaw自动从销售流水、日志文件或传感器记录里识别出每周三销量偏高、每月初服务器错误激增这类规律，而不是靠人盯着Excel反复拉时间轴比对。
确认数据已接入并标记时间维度
打开AionClaw主界面→点击左下角【数据源】→选择已导入的CSV/Excel/数据库表→在字段映射页中，【必须将含日期或时间戳的列手动设为“时间类型”】。若该列被识别为文本，周期分析将完全失效——系统无法对“2026-09-15”和“2026-09-22”做差值计算，只会当成两个无关字符串。
这一步操作起来很简单，直接点击字段右侧的类型下拉框，选“datetime”即可。
启用内置周期检测技能
方法一：自然语言触发
在聊天框输入：“分析【订单表】里【成交金额】随时间的变化，找重复出现的周期模式”，回车后AionClaw会自动启动Hermes Agent周期识别模块，返回包含日周期、周周期、月周期强度评分的图表。
方法二：技能面板调用
点击顶部【技能中心】→搜索“时序周期发现”→点击启用→在弹窗中选择目标数据表与数值列→勾选“自动检测多尺度周期（小时/天/周/月）”→点击【运行】。
注意：首次运行需等待10–45秒，系统正在加载本地部署的STL分解模型，不依赖网络请求。
人工验证与参数微调
第一步：查看AionClaw生成的周期强度热力图，横轴为周期长度（单位：小时），纵轴为置信度（0–1）。重点关注峰值出现在168（即7×24）、672（即28×24）等整数倍位置的信号。
第二步：若发现周周期强度仅0.32，但业务上确定存在周五晚高峰，说明默认平滑窗口过宽。此时点击结果页右上角【调参】→将“趋势分解平滑窗口”从默认15改为7→重新运行。
第三步：导出检测报告。点击【导出】→选择“带原始时序+分解成分+周期标注”的PDF格式→该文件可直接附入运营复盘会议材料。
