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ito-compute

Interrogez l'inventaire GPU en direct, soumettez une demande de prix fixe (RFQ) Itô authentifiée, inspectez l'état des RFQ ou des achats, révoquez les identifiants de l'appareil, et exécutez une qualification de nœuds explicitement contrôlée via l'interface en ligne de commande canonique installée séparément.

Qu'est-ce que ito-compute ?

Le skill **ito-compute** fournit une interface unifiée de type CLI/MCP pour interagir avec la plateforme Itô Markets. Son objectif principal est de permettre aux agents IA et aux développeurs de trouver des capacités GPU (H100/H200), de soumettre des RFQ fixes, de vérifier l'état des commandes et de révoquer l'accès d'un appareil, le tout sans automatisation de navigateur. Il s'appuie sur le package canonique `ito-compute-cli` qui doit être construit localement à partir du dépôt officiel. ECC (Enterprise Command Center) ne fait que déléguer les opérations à ce CLI ; il n'implémente pas de client parallèle, de simulation locale, de réservation, d'exécution de charge de travail ou de serveur d'inférence. Le flux d'authentification utilise l'autorisation d'appareil macOS Keychain (ou fallback fichier). Les RFQ sont indicatifs et non réservés ; une acceptation achemine simplement le devis vers un examen humain. Le skill expose également `ecc ito evals` pour la qualification en direct de nœuds via l'outil `sixtytwo-cli`, mais ne prend pas en charge la location, l'achat, le provisionnement ou l'exécution directe de code. Les plateformes supportées sont les environnements avec Node.js/npm capables d'exécuter le CLI canonique, et les clients MCP compatibles with stdio.

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

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Documentation

Itô Compute

Utilisez le CLI ou le serveur MCP canonique Itô Compute. ECC n'implémente pas de client parallèle, de simulation locale, de réservation, d'exécuteur de charge de travail ou de serveur d'inférence. ECC lui-même n'effectue aucune automatisation de navigateur.

Installer le package local canonique

ito-compute-cli n'est actuellement pas publié. Construisez-le à partir de son dépôt canonique au lieu d'utiliser npx, npm exec ou un package non vérifié :

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

Définissez ECC_ITO_CLI_EXECUTABLE sur le chemin absolu explicite de l'entrée construite :

/absolute/path/to/ito-cloud-runtime/cli/ito-compute-cli/dist/bin/ito.js

ECC ne découvre jamais ce client porteur d'identifiants via PATH. ecc ito login effectue l'autorisation d'appareil et n'hérite jamais de ITO_API_KEY. Les opérations auth (validation uniquement), find et status transmettent directement ITO_API_KEY lorsqu'elle est configurée ; ITO_AUTH_MODE=legacy n'est pas requis. Ne placez jamais de clé ou de jeton dans les arguments, les fichiers suivis, les résultats MCP, les journaux ou le chat.

Flux de travail CLI

  1. Exécutez ecc ito login avant la première opération. ECC délègue cela à l'autorisation d'appareil du CLI canonique, qui ouvre la page de vérification Itô par défaut et persiste un jeton d'appareil dans le Trousseau macOS. Utilisez ecc ito login --no-browser pour supprimer le transfert de page. ECC lui-même n'effectue aucune automatisation de navigateur. Si l'agent d'origine ne peut pas terminer l'étape du navigateur connecté, transmettez la commande exacte à l'utilisateur ; une fois l'approbation terminée, revenez à la tâche d'origine et continuez avec ecc ito auth. Les jetons d'appareil utilisent le Trousseau macOS par défaut. Le repli sur fichier-jeton est explicite et son répertoire et son fichier de jeton doivent rester réservés au propriétaire (0700 et 0600).

  2. Exécutez ecc ito auth pour valider les identifiants existants ; il ne démarre jamais la connexion et rejette --no-browser.

  3. Avant ecc ito find, obtenez l'autorisation explicite de l'acheteur pour soumettre un RFQ.

    • Exigez gpu, count, days entier, max-rate, nodes, gpus-per-node, storage-tb, start-window, form-factor, contract-type, fabric, region et la décision de fractionnement.
    • Exigez count == nodes * gpus-per-node ; ne déduisez jamais la topologie.
    • Utilisez any uniquement lorsque l'acheteur accepte explicitement n'importe quel fabric ou région.
    • --allow-split omis signifie faux.
  4. Exécutez la commande RFQ en direct :

    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. Exécutez ecc ito status pour inspecter les RFQ et les bons de commande. Après un échec de transport ambigu, vérifiez l'état avant de répéter find.

  6. Lorsqu'un devis est prêt et que l'acheteur l'approuve explicitement, acceptez-le :

    ecc ito accept rfq_<ticket-id>
    

    Cela achemine le ticket vers le bureau pour examen humain. Cela ne déplace pas les fonds ni ne réserve de capacité. N'acceptez pas sans autorisation explicite de l'acheteur.

  7. Exécutez ecc ito logout lorsque l'utilisateur demande explicitement de révoquer cet appareil. Le CLI canonique conserve l'identifiant local en cas d'échec de révocation à distance afin que l'opérateur puisse réessayer ; ne supprimez jamais manuellement le jeton comme substitut.

Les prix de l'inventaire sont indicatifs. Un RFQ n'est pas une capacité réservée. Traitez un taux comme fixe uniquement lorsque le résultat canonique contient un devis ferme non nul.

Qualification de nœuds en direct

ecc ito evals expose l'adaptateur en direct restreint du CLI canonique vers un sixtytwo-cli==0.3.33 installé séparément. Il n'expose pas l'exécution de fixtures locales via ECC. Exigez tout ce qui suit avant de l'invoquer :

  • autorisation de l'opérateur pour contacter les nœuds nommés ;
  • ITO_ENABLE_SIXTYTWO_LIVE=1 ;
  • --live-sixtytwo ;
  • une liste explicite de nœuds ; et
  • un répertoire de configuration absolu existant contenant sixtytwo.yaml.
ecc ito evals \
  --cluster clu_prod_example \
  --live-sixtytwo \
  --nodes gpu-01,gpu-02 \
  --config-dir /absolute/path/to/qualification-config

L'adaptateur canonique peut exécuter uniquement la vérification de version épinglée et sixtytwo test --full contre les nœuds explicites. Il ne peut pas louer, lancer, récupérer, réparer, réinitialiser, acheter ou commander des ressources. ECC ne transmet pas ITO_API_KEY ni les identifiants de modèle/cloud dans la qualification de nœuds.

Flux de travail MCP

Construisez le package canonique, puis configurez le serveur stdio avec un chemin absolu :

{
  "mcpServers": {
    "ito-compute": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/ito-cloud-runtime/cli/ito-compute-cli/dist/bin/ito-mcp.js"
      ]
    }
  }
}

Le serveur expose uniquement :

  • ito_auth
  • ito_find
  • ito_status
  • ito_accept

ito_auth valide les identifiants existants ; il ne démarre pas la connexion d'appareil. Utilisez ito_auth, rassemblez l'autorisation explicite de l'acheteur et toutes les contraintes strictes, appelez ito_find, puis interrogez avec ito_status si nécessaire. Lorsqu'un devis est prêt et que l'acheteur l'approuve explicitement, appelez ito_accept avec l'identifiant du ticket. Les devis de bureau sont généralement indicatifs et non contraignants jusqu'à confirmation par le bureau ; le résultat porte quote_class.

Sémantique de location ou d'achat

find soumet un RFQ et peut retourner un devis ferme, mais il ne loue, n'achète, ne réserve, ne provisionne ni ne déplace des fonds. accept achemine un devis vers le bureau pour examen humain ; il ne déplace pas les fonds ni ne réserve de capacité. status est orienté lecture, bien que le point d'accès du fournisseur puisse rapprocher un bon de commande existant. Le lien vers le tableau de bord passif dans l'aide ECC est une route web distincte exploitée par l'utilisateur ; ne l'ouvrez pas et ne l'utilisez pas comme substitut à une capacité CLI manquante.

Opérations non prises en charge

La surface client prise en charge ne peut pas verrouiller des devis, réserver de la capacité, exécuter des charges de travail ou servir de l'inférence. accept est un transfert vers le bureau, pas un achat. Le serveur MCP n'expose pas la qualification ; utilisez la commande CLI explicite ci-dessus. N'inventez pas d'outils supplémentaires ou de chemin d'achat. Ne remplacez pas un navigateur ou une fixture lorsque le CLI local est manquant ou qu'une opération en direct échoue. Signalez la capacité manquante et arrêtez-vous.

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 associés