구글 리서치가 만든 무료 시계열 예측 AI, TimesFM을 정리했어요. 실제 데이터 1,000억 개(100 billion time-points)로 미리 배워 둬서, 내 매출 파일을 넣기만 하면 따로 훈련시키지 않고 다음 달·다음 분기를 예측해 줘요(깃허브 별 3.5만, 2026-11-05 기준). 저장소 안에 클로드 코드에서 바로 쓰는 스킬(
timesfm-forecasting)도 들어 있어요. 이 페이지에 설치 명령어, 실제 실행 예, 바로 붙여 넣는 예측 프롬프트 30개를 정리했어요.
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google-research/timesfm 저장소 — 별 35.2k, Apache-2.0
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 무엇 | 날짜별로 쌓인 숫자(매출·수요·방문자 수 등)의 다음 값을 예측하는 구글 리서치의 AI 모델 |
| 비용 | 무료 (코드와 2.5 버전 모델은 Apache-2.0) |
| 결과 | 예측값 + 낮게 잡은 값·높게 잡은 값(예측 범위) |
| 훈련 | 필요 없음 (미리 배운 모델을 바로 씀, zero-shot) |
| 클로드 코드 스킬 | 저장소 안 timesfm-forecasting 폴더 (SKILL.md • 실행 스크립트) |
| 필요한 것 | 파이썬 3.10 이상, 메모리 약 2GB (모델 파일 약 800MB, 처음 한 번 받음) |
구글 리서치 블로그 — 100 billion real world time-points로 사전 학습
1) 파이썬 패키지 설치 (README 공식 명령 + 스킬 스크립트가 쓰는 pandas·psutil)
pip install "timesfm[torch]" pandas psutil
pip install "timesfm[mlx]"도 쓸 수 있어요(파이토치 없이 동작).2) 클로드 코드 스킬 설치 (전역) — 모든 폴더의 클로드 코드에서 보이게 ~/.claude/skills에 넣어요.
git clone --depth 1 https://github.com/google-research/timesfm.git
mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r timesfm/timesfm-forecasting ~/.claude/skills/
3) 클로드 코드를 껐다 켜기 → "이 CSV 예측해 줘"라고 말하면 스킬이 켜져요.
실제 설치 화면 — 패키지 확인 → 저장소 받기 → 스킬 폴더 복사
.claude/skills)에 깐 모습이에요. 내 모든 프로젝트에서 쓰려면 2)번처럼 ~/.claude/skills에 넣으세요.⚠️ 스킬이 안 뜨면 ①
ls ~/.claude/skills/timesfm-forecasting에 SKILL.md가 있는지 확인 ② 클로드 코드를 완전히 껐다 켜기 ③ 클로드 앱 채팅이 아니라 클로드 코드(터미널·데스크톱 앱의 Code)용이에요 ④ 그래도 안 되면 "timesfm-forecasting 스킬로"라고 이름을 직접 말해 주세요
준비물: 날짜 열과 숫자 열만 있는 CSV (엑셀에서 다른 이름으로 저장 → CSV)