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ito-inference

Überprüft die Verfügbarkeit von Modell-Serving auf einem abgeschlossenen Itô Compute-Booking und übergibt bei Verfügbarkeit des kanonischen Backends ein explizit bestätigtes Serving-Manifest. Nach ito-compute verwenden, wenn der Nutzer einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt, ito-serve, gehostetes Kimi oder selbst gehostete Open-Weight-Inferenz anfordert. ECC implementiert keinen eigenen Serving-Stack.

Was ist ito-inference?

`ito-inference` ist der alleinige kanonische ECC-Skill für Inference Serving auf Itô Compute. Er wird aktiviert, wenn ein Benutzer nach einem OpenAI-kompatiblen Endpunkt, ito-serve, gehostetem Kimi oder selbst gehosteter Open-Weight-Inferenz fragt, nachdem `ito-compute` GPU-Knoten gebucht hat. Der Skill stellt derzeit nur eine Verfügbarkeitsprüfung dar, da verwaltetes Serving noch nicht produktiv ist – ECC führt kein SSH zu Knoten aus, lädt keine Gewichte, startet keine Engine und gibt keinen Endpunkt frei. Sobald das kanonische Backend verfügbar ist, erwartet der Skill eine explizite, serververifizierte Bestätigung (Confirmation) und ein überprüfbares Manifest, bevor eine Arbeitslast erstellt wird. Die Architektur trennt Authentifizierung von Arbeitslast-Autorität strikt: Ein Login, API-Key oder abgeschlossenes Booking ersetzt niemals die separate Serving-Bestätigung. Der Skill ist plattformunabhängig (CLI und API) und soll zukünftig den Befehl `serve` nutzen, wobei `inference` als kompatibler Alias erhalten bleibt.

Funktioniert mit~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/ito-inference

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Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Itô Inference

ito-inference ist der alleinige kanonische ECC-Skill für Inference Serving auf Itô Compute. Anfragen mit dem Namen ito-serve werden hierher geleitet; erstellen oder installieren Sie keinen zweitens ito-serve-Skill. ECC führt niemals SSH zu Knoten aus, lädt keine Gewichte herunter, startet keine Engine oder gibt keinen Endpunkt frei; es bucht, reserviert oder gibt niemals Geld aus.

Aktuelle Produktionsgrenze

Verwaltetes Serving ist derzeit nicht verfügbar. Die ECC-Brücke stellt nur login, auth, find, status und explizit eingeschränkte evals bereit. Sie hat kein serve-Verb. Die kanonische Runtime dokumentiert inference nur als nicht unterstützten Kompatibilitäts- Test; ECC ruft es nicht auf und ist nicht davon abhängig. Die MCP-Oberfläche stellt nur auth, find und status bereit. Die lokal durchsetzbare Garantie ist, dass ECC serve ablehnt, bevor der berechtigungsführende kanonische Client aufgelöst oder gestartet wird.

Stoppen Sie daher vor der Authentifizierung oder einem Befehlsaufruf. Melden Sie die fehlende Fähigkeit und kehren Sie zum ursprünglichen Agenten zurück. Ersetzen Sie niemals lokale Runner, SSH-Helfer, Browser-Workflows, Kaufendpunkte oder einen nicht verfolgten lokalen ito-serve-Entwurf.

Erforderliche Berechtigung

Wenn Serving implementiert ist, ist sein erstes Tor eine serververifizierte abgeschlossene Buchung. Harness-Speicher, eine RFQ, ein Angebot, Knoten-IPs oder SSH-Zugriff sind kein Nachweis der Berechtigung. Das Backend muss frische Serving-Berechtigung zurückgeben, die an das authentifizierte Konto, die Buchung, die GPU-Topologie, die Region, das Fabric, die Laufzeit und die Modell- richtlinie gebunden ist. Abgelaufene, widerrufene, nicht übereinstimmende, unvollständige oder bereits freigegebene Buchungen schlagen vor der Bestätigung geschlossen fehl.

Zukünftiger CLI- und API-Vertrag

Der beabsichtigte Befehlsname ist serve; inference kann nach der Einführung des Produktionsvertrags nur noch als explizit veralteter Kompatibilitätsalias bestehen bleiben. Die zukünftige Übergabe muss äquivalent sein zu:

ecc ito serve \
  --booking <server-verifizierte-buchungs-id> \
  --manifest <absoluter-geprüfter-json-pfad> \
  --confirmation-ref <undurchsichtiger-nicht-autorisierender-referenz> \
  --idempotency-key <stabiler-wiederholungs-schlüssel> \
  --json

Das geprüfte Manifest muss die Modellrevision, Engine und Version, Quantisierung, Tensor/Pipeline-Topologie, Endpunkt-Exposition-Richtlinie, Artefakt- Prüfsummen, Speichergrenze, Laufzeitbeschränkungen, optionale TTFT/TPOT-Ziele und die maximalen inkrementellen Kosten identifizieren. Kein roher API-Key, SSH-Key, Knoten-Passwort oder Bearer- Token gehört in Argumente, Manifeste, Logs, MCP-Ergebnisse oder Chat.

Der Client muss den Manifest-Pfad kanonisch machen, Symlinks ablehnen, eine reguläre Datei ohne Linkfolge öffnen, entsprechende Eigentümerschaft und restriktive Berechtigungen verlangen, eine begrenzte Größe durchsetzen und Bytes aus dem geöffneten Deskriptor hashen. Dieser Digest muss exakt dem Digest entsprechen, der vor jeder Arbeitslastmutation in die Bestätigung eingebunden ist. Ein Pfad-Tausch, Digest-Ungleichheit, zu große Datei oder mutierbare unsichere Datei schlägt geschlossen fehl.

Die kanonische API – nicht ECC – muss die Arbeitslast-Erstellung besitzen und strukturiertes JSON mit ok, live_api_contacted, notice und entweder data oder error zurückgeben. Serving-Daten müssen stabile Buchungs-, Arbeitslast-, Manifest- und Idempotenz-IDs plus einen Zustands-Enum enthalten; sie dürfen nicht behaupten, dass ein Endpunkt live ist, bis Gesundheits- und Modellprüfungen bestanden sind. Fehler müssen einen stabilen Code und eine sichere Nachricht ohne Geheimnisse enthalten.

Bestätigungs- und Ausführungstore

Vor der Arbeitslast-Erstellung müssen alle folgenden Punkte erfüllt sein:

  1. Frische Berechtigung und Serving-Eignung vom kanonischen Backend.
  2. Ein überprüfbares, unveränderliches Manifest und deterministischer Digest.
  3. Eine separate, einmalige Bestätigung, gebunden an Konto, Aktion, Manifest und Kosten, mit kurzer Ablaufzeit und Wiederholungsschutz. CLI-Argumente enthalten nur eine undurchsichtige, nicht autorisierende Bestätigungsreferenz; der Server löst auf und verbraucht die Berechtigung out of band.
  4. Ein vom Aufrufer bereitgestellter Idempotenz-Schlüssel, der atomar mit der Arbeitslast reserviert wird.
  5. Serverseitige Fabric-, Kapazitäts-, Modellrichtlinien-, Speicher- und Kostenvalidierung.

Authentifizierung ist Identität, nicht Arbeitslast-Autorität. Ein Login, API-Key, Angebot oder abgeschlossene Buchung ersetzt niemals die Serving-Bestätigung. Inspektion und Planerstellung dürfen keine Arbeitslast erzeugen. Abbrechen und Bereinigen sind separate Mutationen mit eigenen abgegrenzten Bestätigungs- und Idempotenz-Grenzen.

Lebenszyklus und Wiederherstellung

Die Produktionsoberfläche ist unvollständig, bis derselbe kanonische Client mandantenfähige Status-, Log-, Metrik-, Abbrechen- und Bereinigungsoperationen bereitstellt. Jede Operation benötigt begrenzte Verbindungs- und Gesamtzeitüberschreitungen, widerrufssensitive Fehler und strukturierte Ausgabe. Nach einem mehrdeutigen Transportfehler fragen Sie den Status anhand des Idempotenz-Schlüssels ab, bevor Sie es erneut versuchen; erstellen Sie niemals eine zweite Arbeitslast nur, weil die erste Antwort verloren ging. Ein widerrufenes Zugangsdaten stoppt das Abfragen und übergibt die Kontrolle an den ursprünglichen Agenten, ohne automatisch den Login zu starten.

Melden Sie ready erst, nachdem Endpunkt-Gesundheit, Modellidentität und Canary-Inferenz bestanden sind. Melden Sie Zwischen- und Endfehlerzustände ehrlich. Die Bereinigung muss beobachtbar sein und darf die zugrunde liegende Buchung nicht freigeben oder ändern, es sei denn, diese separate wirtschaftliche Aktion wurde explizit autorisiert.

Vorgeschlagene Backend-Phasen

Diese Phasen beschreiben das zukünftige Backend, nicht Code, der in ECC existiert:

  1. Berechtigungs-, Topologie-, Fabric- und Kostengates überprüfen.
  2. Prüfsummenfixierte Gewichte in backendverwalteten Speicher abrufen.
  3. Einen überprüfbaren Topologie-/Engine-Plan ausgeben und validieren.
  4. Über die Steuerungsebene des Anbieters starten, niemals direktes Root-SSH von ECC.
  5. Aufwärmen, Gesundheits- und Modellidentität testen, einen SLO-Canary ausführen, dann den Endpunkt und die geschwärzte Konfiguration registrieren.

Bis jedes oben genannte Gate und jede Lebenszyklus-Operation in der kanonischen Runtime existiert, bleibt dieser Skill eine geschlossen fehlschlagende Verfügbarkeitsprüfung und Dokumentationsübergabe.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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