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ito-inference

Inspecte la disponibilité du service d'inférence modulaire sur une réservation Itô terminée et, une fois le backend canonique disponible, transmet un manifeste de service explicitement confirmé.

Qu'est-ce que ito-inference ?

ito-inference est la compétence ECC unique et canonique pour le déploiement d'inférence sur les nœuds GPU réservés via Itô. Elle intervient après que ito-compute a réservé les ressources, lorsque l'utilisateur demande un endpoint compatible OpenAI, un serveur ito-serve, un Kimi hébergé ou une inférence open-weight auto-hébergée. Cette compétence ne gère pas elle-même le chargement des poids, le lancement de moteur ou l'exposition d'endpoint ; elle sert uniquement de couche de coordination et de vérification. Actuellement, le service d'inférence managé n'est pas encore disponible en production : ECC expose uniquement les verbes login, auth, find, status, et evals. Tant que le backend canonique n'offre pas le verbe serve, ito-inference refuse toute tentative de déploiement et retourne un message d'erreur à l'agent appelant. Une fois disponible, le processus de déploiement nécessitera une réservation vérifiée par le serveur, un manifeste immutable, une confirmation unique par action, et une clé d'idempotence. La compétence s'applique aux agents comme Claude Code, Cursor, Codex ou tout autre agent pouvant invoquer des compétences ECC. Elle garantit qu'aucune substitution locale, helper SSH ou endpoint non tracé n'est utilisé, et que le déploiement est entièrement géré via l'API canonique.

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

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Documentation

Inférence Itô

ito-inference est la seule compétence ECC canonique pour le service d'inférence sur les nœuds de calcul Itô. Les requêtes nommant ito-serve sont redirigées ici ; ne créez pas et n'installez pas une seconde compétence ito-serve. ECC ne se connecte jamais en SSH aux nœuds, ne télécharge pas de poids, ne lance pas de moteur, et n'expose pas d'endpoint ; ECC ne réserve, ne réserve à l'avance, ni ne dépense.

Limite de production actuelle

Le service managé n'est pas disponible aujourd'hui. Le pont ECC expose uniquement login, auth, find, status, et evals explicitement verrouillés. Il n'a pas de verbe serve. L'exécution canonique ne documente inference que comme une sonde de compatibilité non prise en charge ; ECC ne l'invoque pas et ne dépend pas d'elle. La surface MCP n'expose que auth, find et status. La garantie localement applicable est qu'ECC rejette serve avant de résoudre ou de générer le client canonique porteur des identifiants.

Par conséquent, arrêtez-vous avant toute authentification ou invocation de commande. Signalez la capacité manquante et revenez à l'agent d'origine. Ne remplacez jamais par un exécuteur local, un helper SSH, un workflow navigateur, un point de terminaison d'achat ou tout brouillon local non suivi ito-serve.

Droit requis

Lorsque le service sera implémenté, sa première porte sera une réservation complétée vérifiée par le serveur. La mémoire du harnais, un RFQ, un devis, les IP des nœuds ou l'accès SSH ne sont pas une preuve de droit. Le backend doit retourner une éligibilité de service fraîche liée au compte authentifié, à la réservation, à la topologie GPU, à la région, au tissu, à la durée et à la politique de modèle. Les réservations expirées, révoquées, non conformes, incomplètes ou déjà libérées échouent avant confirmation.

Contrat CLI et API futur

Le nom de commande prévu est serve ; inference ne peut rester qu'un alias de compatibilité explicitement déprécié après la mise en production du contrat. Le futur transfert doit être équivalent à :

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

Le manifeste examiné doit identifier la révision du modèle, le moteur et sa version, la quantification, la topologie tenseur/pipeline, la politique d'exposition de l'endpoint, les sommes de contrôle des artefacts, le plafond de stockage, les limites d'exécution, les objectifs optionnels TTFT/TPOT, et le coût incrémental maximum. Aucune clé API brute, clé SSH, mot de passe de nœud ou jeton bearer ne doit figurer dans les arguments, manifestes, journaux, résultats MCP ou discussion.

Le client doit canoniser le chemin du manifeste, rejeter les liens symboliques, ouvrir un fichier régulier sans suivre les liens, exiger une propriété appropriée et des permissions restrictives, appliquer une taille maximale, et hacher les octets depuis le descripteur ouvert. Ce digest doit être exactement égal au digest lié dans la confirmation avant toute mutation de la charge de travail. Un échange de chemin, une discordance de digest, un fichier trop volumineux ou un fichier mutable non sécurisé échouent.

L'API canonique — pas ECC — doit posséder la création de la charge de travail et retourner un JSON structuré avec ok, live_api_contacted, notice, et soit data soit error. Les données de service doivent inclure la réservation stable, la charge de travail, le manifeste, et les identifiants d'idempotence ainsi qu'une énumération d'état ; elles ne doivent pas prétendre qu'un endpoint est actif tant que les vérifications de santé et de modèle ne sont pas réussies. Les erreurs doivent inclure un code stable et un message sécurisé sans secrets.

Portes de confirmation et d'exécution

Avant la création de la charge de travail, exigez impérativement :

  1. Un droit frais et une éligibilité au service depuis le backend canonique.
  2. Un manifeste immutable et un digest déterministe pouvant être examinés.
  3. Une confirmation distincte à usage unique liée au compte, à l'action, au manifeste et au coût, avec une courte durée de validité et une protection contre la relecture. Les arguments CLI ne portent qu'une référence de confirmation opaque et non autorisante ; le serveur résout et consomme la capacité bearer hors bande.
  4. Une clé d'idempotence fournie par l'appelant, réservée atomiquement avec la charge de travail.
  5. Une validation côté serveur du tissu, de la capacité, de la politique de modèle, du stockage et du coût.

L'authentification est une identité, pas une autorité de charge de travail. Une connexion, une clé API, un devis ou une réservation complétée ne se substituent jamais à la confirmation de service. L'inspection et la génération de plan ne doivent pas créer de charge de travail. L'annulation et le nettoyage sont des mutations séparées avec leurs propres limites de confirmation et d'idempotence.

Cycle de vie et récupération

La surface de production est incomplète tant que le même client canonique n'expose pas les opérations de statut, journaux, métriques, annulation et nettoyage propres au locataire. Chaque opération nécessite des délais d'attente de connexion et globaux limités, des erreurs tenant compte de la révocation, et une sortie structurée. Après un échec de transport ambigu, interrogez le statut via la clé d'idempotence avant de réessayer ; ne créez jamais une seconde charge de travail simplement parce que la première réponse a été perdue. Un identifiant révoqué arrête l'interrogation et rend le contrôle à l'agent d'origine sans démarrer automatiquement la connexion.

Ne signalez ready qu'après que la santé de l'endpoint, l'identité du modèle et l'inférence canari ont tous réussi. Signalez honnêtement les états d'échec intermédiaires et terminaux. Le nettoyage doit être observable et ne doit pas libérer ni modifier la réservation sous-jacente, sauf si cette action économique distincte a été explicitement autorisée.

Étapes proposées du backend

Ces étapes décrivent le futur backend, pas du code existant dans ECC :

  1. Vérifier les portes de droit, de topologie, de tissu et de coût.
  2. Récupérer les poids à somme de contrôle figée dans le stockage géré par le backend.
  3. Émettre et valider un plan de topologie/moteur examinable.
  4. Lancer via le plan de contrôle du fournisseur, jamais un SSH root direct depuis ECC.
  5. Chauffer, tester la santé et l'identité du modèle, exécuter un canari SLO, puis enregistrer l'endpoint et la configuration expurgée.

Jusqu'à ce que chaque porte et opération du cycle de vie ci-dessus existe dans l'exécution canonique, cette compétence reste une vérification de disponibilité et un transfert de documentation qui échouent.

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