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ito-compute

Consulta inventario de GPU en vivo, envía una RFQ autenticada de tarifa fija Itô, inspecciona el estado de RFQ o adquisiciones, revoca credenciales de dispositivo y ejecuta la calificación de nodos explícitamente controlada a través de la CLI canónica instalada por separado. Úsalo cuando un usuario pregunte por capacidad H100/H200, solicite una tarifa de cómputo fija, verifique el estado de Itô Compute, valide nodos GPU, revoque el acceso a Itô, o alquile/compre cómputo GPU y necesite conocer los límites soportados.

¿Qué es ito-compute?

Itô Compute es una habilidad para agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex) que proporciona acceso autenticado al mercado de cómputo GPU de Itô a través de su CLI canónica o servidor MCP. Permite consultar inventario GPU en vivo (H100, H200), enviar solicitudes de cotización fija (RFQ), inspeccionar el estado de las RFQ y órdenes de adquisición, revocar credenciales de dispositivo y ejecutar calificación de nodos GPU mediante una herramienta externa (sixtytwo). Es útil para desarrolladores y operadores que necesitan encontrar capacidad GPU, obtener tarifas fijas, o validar nodos sin salir del entorno del agente. La habilidad no implementa ejecución de cargas de trabajo, inferencia, ni automatización de navegador; delega toda la autenticación y operaciones críticas a la CLI canónica. Las RFQ no reservan capacidad ni mueven fondos, y la aceptación de una cotización la deriva al escritorio de Itô para revisión humana. El servidor MCP expone solo las herramientas ito_auth, ito_find, ito_status e ito_accept, mientras que la calificación de nodos requiere el comando CLI explícito con la configuración adecuada.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/ito-compute

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Documentación

Itô Compute

Usa la CLI canónica de Itô Compute o el servidor MCP. ECC no implementa un cliente paralelo, simulación local, reserva, ejecutor de cargas de trabajo ni servidor de inferencia. ECC mismo no realiza automatización de navegador.

Instala el paquete local canónico

ito-compute-cli actualmente no está publicado. Constrúyelo desde su repositorio canónico en lugar de usar npx, npm exec o un paquete no verificado:

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

Establece ECC_ITO_CLI_EXECUTABLE a la ruta absoluta de la entrada construida:

/ruta/absoluta/a/ito-cloud-runtime/cli/ito-compute-cli/dist/bin/ito.js

ECC nunca descubre este cliente con credenciales a través de PATH. ecc ito login realiza autorización de dispositivo y nunca hereda ITO_API_KEY. El auth solo para validación, junto con find y status, reenvían ITO_API_KEY directamente cuando está configurada; no se requiere ITO_AUTH_MODE=legacy. Nunca coloques una clave o token en argumentos, archivos rastreados, resultados MCP, registros o chat.

Flujo de trabajo CLI

  1. Ejecuta ecc ito login antes de la primera operación. ECC delega esto a la autorización de dispositivo de la CLI canónica, que abre la página de verificación de Itô por defecto y persiste un token de dispositivo en el Llavero de macOS. Usa ecc ito login --no-browser para suprimir la transferencia a la página. ECC mismo no realiza automatización de navegador. Si el agente originador no puede completar el paso del navegador con sesión iniciada, entrega el comando exacto al usuario; después de que la aprobación finalice, regresa a la tarea originadora y continúa con ecc ito auth. Los tokens de dispositivo usan el Llavero de macOS por defecto. La alternativa de token en archivo es explícita y su directorio y archivo de token deben permanecer solo del propietario (0700 y 0600).

  2. Ejecuta ecc ito auth para validar las credenciales existentes; nunca inicia sesión y rechaza --no-browser.

  3. Antes de ecc ito find, obtén autorización explícita del comprador para enviar una RFQ.

    • Requiere gpu, count, days completos, max-rate, nodes, gpus-per-node, storage-tb, start-window, form-factor, contract-type, fabric, region y la decisión de llenado dividido.
    • Requiere count == nodes * gpus-per-node; nunca derives la topología.
    • Usa any solo cuando el comprador acepte explícitamente cualquier tejido o región.
    • --allow-split omitido significa falso.
  4. Ejecuta el comando RFQ en vivo:

    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. Ejecuta ecc ito status para inspeccionar RFQ y órdenes de adquisición. Después de una falla de transporte ambigua, verifica el estado antes de repetir find.

  6. Cuando una cotización esté lista y el comprador la apruebe explícitamente, acéptala:

    ecc ito accept rfq_<ticket-id>
    

    Esto enruta el ticket al escritorio para revisión humana. No mueve fondos ni reserva capacidad. No aceptes sin autorización explícita del comprador.

  7. Ejecuta ecc ito logout cuando el usuario solicite explícitamente revocar este dispositivo. La CLI canónica conserva la credencial local cuando la revocación remota falla para que el operador pueda reintentar; nunca elimines el token manualmente como sustituto.

Los precios del inventario son indicativos. Una RFQ no es capacidad reservada. Trata una tarifa como fija solo cuando el resultado canónico contenga una cotización firme no nula.

Calificación de nodos en vivo

ecc ito evals expone el adaptador en vivo limitado de la CLI canónica a un sixtytwo-cli==0.3.33 instalado por separado. No expone la ejecución de accesorios locales a través de ECC. Requiere todo lo siguiente antes de invocarlo:

  • autorización del operador para contactar los nodos nombrados;
  • ITO_ENABLE_SIXTYTWO_LIVE=1;
  • --live-sixtytwo;
  • una lista explícita de nodos; y
  • un directorio de configuración absoluto existente que contenga sixtytwo.yaml.
ecc ito evals \
  --cluster clu_prod_example \
  --live-sixtytwo \
  --nodes gpu-01,gpu-02 \
  --config-dir /ruta/absoluta/a/configuracion-calificacion

El adaptador canónico solo puede ejecutar la verificación de versión fija y sixtytwo test --full contra los nodos explícitos. No puede alquilar, lanzar, recuperar, reparar, restablecer, comprar u ordenar recursos. ECC no reenvía ITO_API_KEY ni credenciales de modelo/nube a la calificación de nodos.

Flujo de trabajo MCP

Construye el paquete canónico, luego configura el servidor stdio con una ruta absoluta:

{
  "mcpServers": {
    "ito-compute": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/ruta/absoluta/a/ito-cloud-runtime/cli/ito-compute-cli/dist/bin/ito-mcp.js"
      ]
    }
  }
}

El servidor expone solo:

  • ito_auth
  • ito_find
  • ito_status
  • ito_accept

ito_auth valida las credenciales existentes; no inicia el inicio de sesión del dispositivo. Usa ito_auth, reúne la autorización explícita del comprador y cada restricción obligatoria, llama a ito_find, luego consulta con ito_status cuando sea necesario. Cuando una cotización esté lista y el comprador la apruebe explícitamente, llama a ito_accept con el id del ticket. Las cotizaciones de escritorio suelen ser indicativas y no vinculantes hasta que el escritorio las confirme; el resultado lleva quote_class.

Semántica de alquiler o compra

find envía una RFQ y puede devolver una cotización firme, pero no alquila, compra, reserva, aprovisiona ni mueve fondos. accept enruta una cotización al escritorio para revisión humana; no mueve fondos ni reserva capacidad. status está orientado a lectura, aunque el endpoint del proveedor puede conciliar una orden de adquisición existente. El enlace al panel pasivo en la ayuda de ECC es una ruta web separada operada por el usuario; no lo abras ni lo operes como sustituto de una capacidad CLI faltante.

Operaciones no soportadas

La superficie del cliente soportada no puede bloquear cotizaciones, reservar capacidad, ejecutar cargas de trabajo ni servir inferencia. accept es una transferencia al escritorio, no una compra. El servidor MCP no expone calificación de nodos; usa el comando CLI explícito anterior. No inventes herramientas adicionales ni una ruta de compra. No sustituyas un navegador o accesorio cuando la CLI local falte o una operación en vivo falle. Reporta la capacidad faltante y detente.

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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