Communitygithub.com

ito-inference

Inspecciona la disponibilidad del servicio de modelos en una reserva de cómputo Itô completada y, cuando el backend canónico esté disponible, entrega un manifiesto de servicio explícitamente confirmado.

¿Qué es ito-inference?

`ito-inference` es la única skill de ECC para servir inferencia en cómputo Itô. No implementa ningún stack propio de servicio, sino que actúa como intermediario entre una reserva de cómputo (ito-compute) y la entrega de un endpoint compatible con OpenAI (ito-serve, hosted Kimi o inferencia local de pesos abiertos). Actualmente, la capacidad de servicio gestionado no está disponible en producción: ECC rechaza cualquier solicitud `serve` y reporta la falta de capacidad, sin intentar soluciones locales, SSH, o herramientas no rastreadas. Cuando esté implementada, requerirá un manifiesto verificable, confirmación de servidor, clave de idempotencia y validación completa del lado del backend. La skill se apoya en el runtime canónico para la creación de cargas de trabajo y expone resultados estructurados en JSON. Es útil para desarrolladores e integradores de agentes que necesitan desplegar inferencia de forma segura, auditable y sin fugas de credenciales.

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

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

Inferencia Itô

ito-inference es la única skill canónica de ECC para servir inferencia en cómputo Itô. Las solicitudes que nombran ito-serve se enrutan aquí; no cree ni instale una segunda skill ito-serve. ECC nunca se conecta por SSH a los nodos, descarga pesos, inicia un motor ni expone un endpoint; nunca reserva, aparta ni gasta.

Límite de producción actual

El servicio gestionado no está disponible hoy. El puente ECC expone solo login, auth, find, status y evals explícitamente controlados. No tiene un verbo serve. El runtime canónico documenta inference solo como una sonda de compatibilidad no soportada; ECC no la invoca ni depende de ella. La superficie MCP expone solo autenticación, búsqueda y estado. La garantía localmente aplicable es que ECC rechaza serve antes de resolver o generar el cliente canónico portador de credenciales.

Por lo tanto, deténgase antes de la autenticación o cualquier invocación de comando. Reporte la capacidad faltante y regrese al agente originador. Nunca sustituya un ejecutor local, ayudante SSH, flujo de trabajo en navegador, endpoint de compra o cualquier borrador local ito-serve no rastreado.

Derecho requerido

Cuando el servicio esté implementado, su primera compuerta será una reserva completada verificada por servidor. La memoria del arnés, una RFQ, un presupuesto, IPs de nodos o acceso SSH no son prueba del derecho. El backend debe devolver elegibilidad de servicio fresca vinculada a la cuenta autenticada, reserva, topología de GPU, región, tejido, término y política de modelo. Las reservas expiradas, revocadas, no coincidentes, incompletas o ya liberadas fallan cerradas antes de la confirmación.

Futuro contrato CLI y API

El nombre de comando previsto es serve; inference puede permanecer solo como un alias de compatibilidad explícitamente obsoleto después de que el contrato de producción llegue. La futura entrega debe ser equivalente a:

ecc ito serve \
  --booking <id-de-reserva-verificado-por-servidor> \
  --manifest <archivo-json-absoluto-revisado> \
  --confirmation-ref <referencia-no-autorizante-opaca> \
  --idempotency-key <clave-de-reintento-estable> \
  --json

El manifiesto revisado debe identificar la revisión del modelo, el motor y versión, cuantización, topología tensor/pipe, política de exposición del endpoint, sumas de verificación de artefactos, límite de almacenamiento, límites de ejecución, objetivos opcionales de TTFT/TPOT y costo incremental máximo. Ninguna clave API en bruto, clave SSH, contraseña de nodo o token de portador pertenece a argumentos, manifiestos, registros, resultados MCP o chat.

El cliente debe canonizar la ruta del manifiesto, rechazar enlaces simbólicos, abrir un archivo regular sin seguir enlaces, requerir propiedad adecuada y permisos restrictivos, forzar un tamaño acotado y aplicar hash a los bytes desde el descriptor abierto. Ese resumen debe coincidir exactamente con el resumen vinculado en la confirmación antes de cualquier mutación de carga de trabajo. Un intercambio de ruta, desajuste de resumen, archivo sobredimensionado o archivo mutable inseguro falla cerrado.

La API canónica—no ECC—debe ser dueña de la creación de la carga de trabajo y devolver JSON estructurado con ok, live_api_contacted, notice y ya sea data o error. Los datos del servicio deben incluir reserva estable, carga de trabajo, manifiesto e IDs de idempotencia más un enumerado de estado; no debe afirmar que un endpoint está vivo hasta que pasen las comprobaciones de salud y modelo. Los errores deben incluir un código estable y un mensaje seguro sin secretos.

Compuertas de confirmación y ejecución

Antes de la creación de la carga de trabajo, requiera todo lo siguiente:

  1. Elegibilidad fresca de derecho y servicio desde el backend canónico.
  2. Un manifiesto inmutable revisable y un resumen determinista.
  3. Una confirmación separada de un solo uso vinculada a cuenta, acción, manifiesto y costo, con caducidad corta y protección de repetición. Los argumentos CLI llevan solo una referencia de confirmación opaca y no autorizante; el servidor resuelve y consume la capacidad de portador fuera de banda.
  4. Una clave de idempotencia proporcionada por el llamante reservada atómicamente con la carga de trabajo.
  5. Validación de tejido, capacidad, política de modelo, almacenamiento y costo del lado del servidor.

La autenticación es identidad, no autoridad de carga de trabajo. Un inicio de sesión, clave API, presupuesto o reserva completada nunca sustituye la confirmación de servicio. La inspección y generación de planes no deben crear una carga de trabajo. Cancelar y limpiar son mutaciones separadas con sus propios límites de confirmación e idempotencia.

Ciclo de vida y recuperación

La superficie de producción está incompleta hasta que el mismo cliente canónico exponga operaciones de estado, registros, métricas, cancelación y limpieza con alcance de inquilino. Cada operación necesita tiempos de espera de conexión y total acotados, errores conscientes de revocación y salida estructurada. Después de una falla de transporte ambigua, consulte el estado mediante la clave de idempotencia antes de reintentar; nunca cree una segunda carga de trabajo solo porque la primera respuesta se perdió. Una credencial revocada detiene el sondeo y devuelve el control al agente originador sin iniciar inicio de sesión automáticamente.

Solo reporte ready después de que la salud del endpoint, la identidad del modelo y la inferencia de prueba pasen. Reporte estados de falla intermedios y terminales honestamente. La limpieza debe ser observable y no debe liberar ni modificar la reserva subyacente a menos que esa economía separada haya sido explícitamente autorizada.

Etapas de backend propuestas

Estas etapas describen el backend futuro, no código que existe en ECC:

  1. Verificar compuertas de derecho, topología, tejido y costo.
  2. Obtener pesos con suma de verificación fija en almacenamiento gestionado por el backend.
  3. Emitir y validar un plan de topología/motor revisable.
  4. Iniciar a través del plano de control del proveedor, nunca SSH raíz directo desde ECC.
  5. Calentar, probar salud e identidad del modelo, ejecutar una prueba canaria de SLO, luego registrar el endpoint y configuración censurada.

Hasta que cada compuerta y operación de ciclo de vida anterior exista en el runtime canónico, esta skill sigue siendo una verificación de disponibilidad con cierre en fallo y una entrega de documentación.

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.

Skills relacionados