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ito-inference

Inspecciona la disponibilidad del servicio de inferencia en una reserva de cómputo Itô completada y, cuando el backend canónico esté disponible, entrega un manifiesto de servicio explícitamente confirmado. Úsese después de que ito-compute haya reservado nodos GPU y el usuario solicite un endpoint compatible con OpenAI, ito-serve, Kimi alojado o inferencia autoalojada de pesos abiertos. ECC no implementa su propia pila de servicio.

¿Qué es ito-inference?

Itô Inference (`ito-inference`) es la habilidad canónica de ECC para el servicio de inferencia sobre cómputo Itô. Actualmente no está disponible en producción: el puente ECC solo expone `login`, `auth`, `find`, `status` y `evals` explícitamente limitados, sin el verbo `serve`. Esta habilidad actúa como una verificación de disponibilidad que falla de forma segura, rechazando cualquier intento de `serve` antes de la autenticación y devolviendo el control al agente original. Una vez implementada, requerirá una reserva completada verificada por servidor, un manifiesto inmutable revisable y una confirmación de uso único vinculada a la cuenta, acción, manifiesto y costo. La entrega final se realizará a través de una API canónica que gestiona la creación de la carga de trabajo, devolviendo JSON estructurado con estado, identificadores y resultados de verificaciones de salud, sin exponer secretos como claves API o tokens SSH. Esta habilidad no crea cargas de trabajo, no descarga pesos ni lanza motores; se limita a inspeccionar la disponibilidad y documentar los requisitos de entrega.

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

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Documentación

Itô Inference

ito-inference es la única habilidad canónica de ECC para el servicio de inferencia sobre cómputo Itô. Las solicitudes que nombran ito-serve se enrutan aquí; no cree ni instale una segunda habilidad ito-serve. ECC nunca usa SSH a los nodos, descarga pesos, lanza un motor o expone un endpoint; nunca reserva, aparta o gasta.

Límite de producción actual

El servicio administrado no está disponible hoy. El puente ECC solo expone login, auth, find, status y evals explícitamente limitados. No tiene un verbo serve. El runtime canónico documenta inference solo como una sonda de compatibilidad no soportada; ECC no lo invoca ni depende de él. La superficie MCP solo expone auth, find y status. La garantía localmente ejecutable es que ECC rechaza serve antes de resolver o generar el cliente canónico con credenciales.

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

Derecho requerido

Cuando el servicio esté implementado, su primera puerta será una reserva completada verificada por servidor. La memoria del arnés, una RFQ, un presupuesto, IPs de nodo o acceso SSH no son prueba de derecho. El backend debe devolver elegibilidad de servicio fresca vinculada a la cuenta autenticada, la reserva, la topología GPU, la región, el tejido, el plazo y la política de modelo. Las reservas caducadas, revocadas, no coincidentes, incompletas o ya liberadas fallan de forma segura 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 esté disponible. La futura entrega debe ser equivalente a:

ecc ito serve \
  --booking <server-verified-booking-id> \
  --manifest <absolute-reviewed-json-file> \
  --confirmation-ref <opaque-non-authorizing-reference> \
  --idempotency-key <stable-retry-key> \
  --json

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

El cliente debe canonicalizar la ruta del manifiesto, rechazar enlaces simbólicos, abrir un archivo regular sin seguir enlaces, requerir propiedad adecuada y permisos restrictivos, aplicar un tamaño acotado y aplicar hash a los bytes del descriptor abierto. Ese resumen debe ser exactamente igual al resumen vinculado en la confirmación antes de cualquier mutación de la carga de trabajo. Un intercambio de ruta, una discrepancia de resumen, un archivo demasiado grande o un archivo mutable inseguro falla de forma segura.

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

Confirmación y puertas de ejecución

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

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

La autenticación es identidad, no autoridad de carga de trabajo. Un inicio de sesión, clave API, presupuesto o reserva completada nunca sustituyen a la confirmación de servicio. La inspección y la generación de planes no deben crear una carga de trabajo. La cancelación y la limpieza 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 ámbito de inquilino. Cada operación necesita tiempos de espera de conexión y totales acotados, errores que reconozcan revocaciones y salida estructurada. Después de un fallo de transporte ambiguo, 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 sesión automáticamente.

Solo informe ready después de que la salud del endpoint, la identidad del modelo y la inferencia de prueba pasen todas. Informe los estados de fallo intermedios y terminales honestamente. La limpieza debe ser observable y no debe liberar ni modificar la reserva subyacente a menos que esa acción económica separada haya sido explícitamente autorizada.

Etapas propuestas del backend

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

  1. Verificar derecho, topología, tejido y puertas de costo.
  2. Obtener pesos fijados por checksum en almacenamiento administrado por el backend.
  3. Emitir y validar un plan de topología/motor revisable.
  4. Lanzar a través del plano de control del proveedor, nunca SSH raíz directo desde ECC.
  5. Calentar, probar salud e identidad del modelo, ejecutar un canario SLO, luego registrar el endpoint y la configuración censurada.

Hasta que cada puerta y operación de ciclo de vida anterior exista en el runtime canónico, esta habilidad sigue siendo una verificación de disponibilidad que falla de forma segura 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/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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