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ito-compute

Live-GPU-Inventar abfragen, authentifizierte Itô Festpreis-RFQs einreichen, RFQ- oder Beschaffungsstatus prüfen, Geräte-Anmeldedaten widerrufen und explizit gesteuerte Node-Qualifikation über die separat installierte kanonische CLI ausführen.

Was ist ito-compute?

Diese Skill ermöglicht es einem KI-Agenten, über die kanonische Itô Compute CLI oder den MCP-Server mit dem Itô-Marktplatz für GPU-Compute zu interagieren. Sie deckt einen spezifischen Satz von Operationen ab: Live-GPU-Inventar abfragen (`find`), authentifizierte Festpreis-RFQs einreichen, den Status von RFQs und Beschaffungsaufträgen prüfen (`status`), Geräte-Anmeldedaten widerrufen (`logout`) und Node-Qualifikationstests über ein separates Tool (`sixtytwo-cli`) ausführen (`evals`). Wichtig: Die Skill selbst führt keine Browser-Automatisierung durch, sondern delegiert die Geräte-Autorisierung an die kanonische CLI. Sie unterstützt keine Operationen wie das Reservieren von Kapazität, das Ausführen von Workloads oder Inferenz. Der `accept`-Befehl leitet ein Angebot lediglich zur menschlichen Prüfung an den Schreibtisch weiter, ohne Gelder zu bewegen oder Kapazität zu reservieren. Entwickler und Benutzer müssen die kanonische CLI separat installieren und die Umgebungsvariable `ECC_ITO_CLI_EXECUTABLE` setzen. Die Skill folgt einem strengen Workflow: Zuerst `ecc ito login` zur Authentifizierung, dann klare Zustimmung des Käufers für RFQ-Details einholen, bevor `find` ausgeführt wird. Bei Transportfehlern sollte der Status vor Wiederholungen geprüft werden. Sie ist für Plattformen wie Claude Code, Cursor oder Codex konzipiert und ersetzt keine vollständige Beschaffungs- oder Workload-Orchestrierung.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/ito-compute

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Dokumentation

Itô Compute

Verwenden Sie die kanonische Itô Compute CLI oder den MCP-Server. ECC implementiert keinen parallelen Client, keine lokale Simulation, Reservierung, Workload-Ausführung oder Inferenz-Server. ECC selbst führt keine Browser-Automatisierung durch.

Installieren Sie das kanonische lokale Paket

ito-compute-cli ist derzeit nicht veröffentlicht. Bauen Sie es aus dem kanonischen Repository, anstatt npx, npm exec oder ein nicht verifiziertes Paket zu verwenden:

git clone https://github.com/Ito-Markets/ito-cloud-runtime.git
cd ito-cloud-runtime/cli/ito-compute-cli
npm ci
npm run check

Setzen Sie ECC_ITO_CLI_EXECUTABLE auf den absoluten Pfad zur erstellten Einstiegsdatei:

/absoluter/pfad/zu/ito-cloud-runtime/cli/ito-compute-cli/dist/bin/ito.js

ECC findet diesen anmeldedatentragenden Client niemals über PATH. ecc ito login führt die Geräte-Autorisierung durch und erbt niemals ITO_API_KEY. Das reine Validierungs-auth, plus find und status, leiten ITO_API_KEY direkt weiter, wenn konfiguriert; ITO_AUTH_MODE=legacy wird nicht benötigt. Setzen Sie niemals einen Schlüssel oder Token in Argumente, getrackte Dateien, MCP-Ergebnisse, Logs oder Chat.

CLI-Workflow

  1. Führen Sie ecc ito login vor der ersten Operation aus. ECC delegiert dies an die Geräte-Autorisierung der kanonischen CLI, die standardmäßig die Itô-Verifizierungsseite öffnet und ein Geräte-Token im macOS-Schlüsselbund speichert. Verwenden Sie ecc ito login --no-browser, um die Seitenübergabe zu unterdrücken. ECC selbst führt keine Browser-Automatisierung durch. Wenn der ursprüngliche Agent den angemeldeten Browserschritt nicht abschließen kann, übergeben Sie den genauen Befehl an den Benutzer; nach Abschluss der Genehmigung kehren Sie zur ursprünglichen Aufgabe zurück und fahren Sie mit ecc ito auth fort. Geräte-Tokens verwenden standardmäßig den macOS-Schlüsselbund. Der Datei-Token-Fallback ist explizit und sein Verzeichnis und die Token-Datei müssen besitzerbeschränkt bleiben (0700 und 0600).

  2. Führen Sie ecc ito auth aus, um vorhandene Anmeldedaten zu validieren; es startet niemals den Login und lehnt --no-browser ab.

  3. Holen Sie vor ecc ito find die explizite Zustimmung des Käufers zur Einreichung einer RFQ ein.

    • Erforderlich: gpu, count, ganze days, max-rate, nodes, gpus-per-node, storage-tb, start-window, form-factor, contract-type, fabric, region und die Entscheidung über Teilausführung.
    • Erforderlich: count == nodes * gpus-per-node; niemals die Topologie ableiten.
    • Verwenden Sie any nur, wenn der Käufer ausdrücklich eine beliebige Fabric oder Region akzeptiert.
    • Ausgelassenes --allow-split bedeutet false.
  4. Führen Sie den Live-RFQ-Befehl aus:

    ecc ito find \
      --gpu h200 \
      --count 8 \
      --nodes 1 \
      --gpus-per-node 8 \
      --days 30 \
      --storage-tb 1 \
      --start-window 2099-08-15 \
      --max-rate 3.00 \
      --form-factor bare_metal \
      --contract-type reservation \
      --fabric infiniband \
      --region us-east-1
    
  5. Führen Sie ecc ito status aus, um RFQs und Beschaffungsaufträge zu prüfen. Wiederholen Sie find erst nach der Statusprüfung bei einem mehrdeutigen Transportfehler.

  6. Wenn ein Angebot bereit ist und der Käufer es ausdrücklich genehmigt, akzeptieren Sie es:

    ecc ito accept rfq_<ticket-id>
    

    Dies leitet das Ticket zur menschlichen Prüfung an den Schreibtisch weiter. Es bewegt keine Gelder oder reserviert Kapazität. Akzeptieren Sie niemals ohne explizite Zustimmung des Käufers.

  7. Führen Sie ecc ito logout aus, wenn der Benutzer ausdrücklich die Widerrufung dieses Geräts verlangt. Die kanonische CLI behält die lokalen Anmeldedaten bei fehlgeschlagenem Remote-Widerruf, damit der Bediener es erneut versuchen kann; löschen Sie das Token niemals manuell als Ersatz.

Bestandspreise sind indikativ. Eine RFQ ist keine reservierte Kapazität. Behandeln Sie einen Satz nur dann als fest, wenn das kanonische Ergebnis ein nicht-null-firmes Angebot enthält.

Live-Node-Qualifikation

ecc ito evals stellt den schmalen Live-Adapter der kanonischen CLI für eine separat installierte sixtytwo-cli==0.3.33 bereit. Es setzt keine lokale Fixture-Ausführung über ECC frei. Erfordert alle folgenden Punkte vor dem Aufruf:

  • Bediener-Autorisierung zur Kontaktaufnahme mit den genannten Nodes;
  • ITO_ENABLE_SIXTYTWO_LIVE=1;
  • --live-sixtytwo;
  • eine explizite Node-Liste; und
  • ein vorhandenes absolutes Konfigurationsverzeichnis, das sixtytwo.yaml enthält.
ecc ito evals \
  --cluster clu_prod_example \
  --live-sixtytwo \
  --nodes gpu-01,gpu-02 \
  --config-dir /absoluter/pfad/zu/qualifikationsconfig

Der kanonische Adapter kann nur die festgelegte Versionsprüfung und sixtytwo test --full gegen die expliziten Nodes ausführen. Er kann keine Ressourcen mieten, starten, wiederherstellen, reparieren, zurücksetzen, kaufen oder bestellen. ECC leitet ITO_API_KEY oder Modell-/Cloud-Anmeldedaten nicht in die Node-Qualifikation weiter.

MCP-Workflow

Bauen Sie das kanonische Paket, dann konfigurieren Sie den stdio-Server mit einem absoluten Pfad:

{
  "mcpServers": {
    "ito-compute": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absoluter/pfad/zu/ito-cloud-runtime/cli/ito-compute-cli/dist/bin/ito-mcp.js"
      ]
    }
  }
}

Der Server setzt nur Folgendes frei:

  • ito_auth
  • ito_find
  • ito_status
  • ito_accept

ito_auth validiert vorhandene Anmeldedaten; es startet keinen Geräte-Login. Verwenden Sie ito_auth, sammeln Sie explizite Käuferzustimmung und jede harte Einschränkung, rufen Sie ito_find auf, und pollt bei Bedarf mit ito_status. Wenn ein Angebot bereit ist und der Käufer es ausdrücklich genehmigt, rufen Sie ito_accept mit der Ticket-ID auf. Schreibtisch- Angebote sind in der Regel indikativ und nicht bindend, bis der Schreibtisch bestätigt; das Ergebnis trägt quote_class.

Miet- oder Kaufsemantik

find sendet eine RFQ und kann ein festes Angebot zurückgeben, mietet, kauft, reserviert, stellt bereit oder bewegt jedoch keine Gelder. accept leitet ein Angebot zur menschlichen Prüfung an den Schreibtisch weiter; es bewegt keine Gelder oder reserviert Kapazität. status ist leseorientiert, obwohl der Anbieter-Endpunkt einen vorhandenen Beschaffungsauftrag abgleichen kann. Der passive Dashboard-Link in der ECC-Hilfe ist ein separater, vom Benutzer bedienter Web-Route; öffnen oder bedienen Sie ihn nicht als Ersatz für eine fehlende CLI-Funktion.

Nicht unterstützte Operationen

Die unterstützte Client-Oberfläche kann keine Angebote sperren, Kapazität reservieren, Workloads ausführen oder Inferenz bereitstellen. accept ist eine Schreibtisch-Übergabe, kein Kauf. Der MCP-Server setzt keine Qualifikation frei; verwenden Sie den expliziten CLI-Befehl oben. Erfinden Sie keine zusätzlichen Tools oder einen Kaufpfad. Ersetzen Sie keinen Browser oder Fixture, wenn die lokale CLI fehlt oder eine Live-Operation fehlschlägt. Melden Sie die fehlende Fähigkeit und stoppen Sie.

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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