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ito-inference

Inspecter la disponibilité du service de modèles sur une réservation Itô terminée et, lorsque le backend canonique sera disponible, transférer un manifeste de service explicitement confirmé.

Qu'est-ce que ito-inference ?

`ito-inference` est la compétence ECC unique et canonique dédiée à l'inférence de modèles sur les ressources de calcul Itô. Elle est conçue pour être utilisée après qu'`ito-compute` a réservé des nœuds GPU et que l'utilisateur demande un point de terminaison compatible OpenAI, un service `ito-serve`, un Kimi hébergé ou une inférence open-weight auto-hébergée. ECC n'implémente aucune pile de service propre. Actuellement, cette compétence sert principalement à vérifier la disponibilité et à documenter un transfert futur, car le service managé n'est pas encore disponible en production. ECC ne se connecte jamais en SSH aux nœuds, ne télécharge pas de poids, ne lance pas de moteur ni n'expose de point de terminaison ; elle ne réserve, ne facture ni ne dépense rien. Lorsque le backend sera disponible, le transfert nécessitera une réservation vérifiée par le serveur, un manifeste immuable avec un condensé déterministe, une confirmation à usage unique liée au compte, à l'action, au manifeste et au coût, ainsi qu'une clé d'idempotence fournie par l'appelant. Toute opération qui contourne ces étapes de validation est rejetée. La disponibilité réelle n'est rapportée qu'après réussite des contrôles de santé du point de terminaison, de l'identité du modèle et d'une inférence de test (canary).

Compatible avec~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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Documentation

Inférence Itô

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

Limite actuelle de production

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

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

Droit requis

Lorsque le service sera implémenté, sa première barrière sera une réservation terminée vérifiée par le serveur. La mémoire de la bride, une demande de devis (RFQ), un devis, les adresses IP des nœuds ou l'accès SSH ne constituent pas une preuve de droit. Le backend doit renvoyer une éligibilité de service fraîche liée au compte authentifié, à la réservation, à la topologie GPU, à la région, au réseau, à la durée et à la politique modèle. Les réservations expirées, révoquées, non correspondantes, incomplètes ou déjà libérées échouent en mode fermé avant la confirmation.

Futur contrat CLI et API

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

ecc ito serve \
  --booking <id-de-réservation-vérifié-par-serveur> \
  --manifest <fichier-json-absolu-révisé> \
  --confirmation-ref <référence-opaque-non-autorisante> \
  --idempotency-key <clé-de-reprise-stable> \
  --json

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

Le client doit canoniser le chemin du manifeste, rejeter les liens symboliques, ouvrir un fichier régulier sans suivre les liens, exiger la propriété appropriée et des permissions restrictives, appliquer une taille limitée et hacher les octets du descripteur ouvert. Ce condensé doit correspondre exactement au condensé lié dans la confirmation avant toute mutation de charge de travail. Un changement de chemin, une non-correspondance du condensé, un fichier trop volumineux ou un fichier instable non sécurisé échoue en mode fermé.

L'API canonique—pas ECC—doit posséder la création de la charge de travail et renvoyer du JSON structuré avec ok, live_api_contacted, notice, et soit data soit error. Les données de service doivent inclure les identifiants stables de réservation, de charge de travail, de manifeste et d'idempotence ainsi qu'une énumération d'état ; elle ne doit pas prétendre qu'un point de terminaison est actif tant que les contrôles de santé et de modèle ne sont pas réussis. Les erreurs doivent inclure un code stable et un message sûr sans secrets.

Confirmation et barrières d'exécution

Avant la création de la charge de travail, exigez l'ensemble des éléments suivants :

  1. Un droit frais et une éligibilité de service du backend canonique.
  2. Un manifeste immuable révisable et un condensé déterministe.
  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 le droit porté hors bande.
  4. Une clé d'idempotence fournie par l'appelant, réservée atomiquement avec la charge de travail.
  5. Une validation côté serveur du réseau, de la capacité, de la politique modèle, du stockage et du coût.

L'authentification est une identité, pas une autorité de charge de travail. Un identifiant, une clé API, un devis ou une réservation terminée ne remplace jamais 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 distinctes avec leurs propres limites de confirmation et d'idempotence.

Cycle de vie et reprise

La surface de production est incomplète tant que le même client canonique n'expose pas les opérations de statut, journaux, métriques, annulation et nettoyage spécifiques 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 lancer automatiquement la connexion.

Ne signalez ready qu'après que la santé du point de terminaison, l'identité du modèle et l'inférence de test soient toutes réussies. 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 backend proposées

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

  1. Vérifier les barrières de droit, topologie, réseau et coût.
  2. Récupérer les poids à somme de contrôle fixe dans le stockage géré par le backend.
  3. Émettre et valider un plan de topologie/moteur révisable.
  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 test de qualité de service (SLO canary), puis enregistrer le point de terminaison et la configuration expurgée.

Jusqu'à ce que chaque barrière et opération de cycle de vie ci-dessus existe dans l'exécutable canonique, cette compétence reste une vérification de disponibilité en mode fermé et un transfert de documentation.

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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