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Itô 推論

完了した Itô コンピュート予約におけるモデルサービングの可用性を検査し、正規のバックエンドが利用可能になった際に、明示的に確認されたサービングマニフェストを引き渡します。

Itô 推論 とは?

Itô Inference(`ito-inference`)は、Itô コンピュート環境で推論サービングを提供するための唯一の正規 ECC スキルです。ユーザーが Itô コンピュートで GPU ノードを予約した後、OpenAI 互換エンドポイントや `ito-serve`、ホステッド Kimi、あるいはセルフホストのオープンウェイト推論を要求した場合に使用します。現在のプロダクションでは管理サービングは利用できません。ECC はノードへの SSH、重みのダウンロード、エンジンの起動、エンドポイントの公開を行わず、予約や支出も行いません。代わりに、このスキルはサービング機能が欠如していることを報告し、元のエージェントに制御を戻します。将来の実装では、サーバー検証済みの予約、変更不可能なマニフェストとそのダイジェスト、単回使用の確認、冪等性キーなど、厳格なゲートを通った後でのみサービングワークロードを作成します。このスキルは主に Cursor、Claude Code、Codex などの AI エージェント向けであり、現在は fail-closed な可用性確認とドキュメントハンドオフとして機能します。

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

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ドキュメント

Itô 推論 は何をしますか?

ito-inference は、Itô コンピュート上で推論サービングを行うための唯一の正規 ECC スキルです。ito-serve を名乗るリクエストはここにルーティングされます。2 つ目の ito-serve スキルを作成またはインストールしないでください。ECC はノードに SSH 接続したり、重みをダウンロードしたり、エンジンを起動したり、エンドポイントを公開したりすることはありません。また、予約、予約確保、支出を行うこともありません。

現在のプロダクション境界

管理サービングは現在利用できません。ECC ブリッジは login、auth、find、status、および明示的にゲートされた evals のみを公開しています。serve 動詞はありません。正規ランタイムは inference をサポートされていない互換性プローブとしてのみ文書化しており、ECC はそれを呼び出したり依存したりしません。MCP サーフェスは auth、find、status のみを公開します。ローカルで強制可能な保証は、ECC が資格情報を保持する正規クライアントを解決または起動する前に serve を拒否することです。

したがって、認証やコマンド呼び出しの前に停止してください。欠落している機能を報告し、元のエージェントに戻ってください。ローカルランナー、SSH ヘルパー、ブラウザワークフロー、購入エンドポイント、または追跡されていないローカルの ito-serve ドラフトに代用しないでください。

必要となる権限

サービングが実装された場合、その最初のゲートはサーバー検証済みの完了した予約です。ハーネスメモリ、RFQ、見積もり、ノード IP、SSH アクセスは権限の証明にはなりません。バックエンドは、認証されたアカウント、予約、GPU トポロジ、リージョン、ファブリック、期間、モデルポリシーにバインドされた、新しいサービング資格を返す必要があります。期限切れ、取り消し済み、不一致、不完全、または既に解放された予約は、確認前にクローズドで失敗します。

将来の CLI および API 契約

意図されたコマンド名は serve です。inference は、プロダクション契約が適用された後、明示的に非推奨となった互換性エイリアスとしてのみ残る可能性があります。将来のハンドオフは以下と同等でなければなりません:

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

レビューされたマニフェストは、モデルリビジョン、エンジンとバージョン、量子化、テンソル/パイプライントポロジ、エンドポイント公開ポリシー、アーティファクトチェックサム、ストレージ上限、実行時制限、オプションの TTFT/TPOT 目標、最大増分コストを特定する必要があります。生の API キー、SSH キー、ノードパスワード、ベアラートークンは、引数、マニフェスト、ログ、MCP 結果、チャットに含めてはなりません。

クライアントはマニフェストパスを正規化し、シンボリックリンクを拒否し、リンクをたどらずに通常のファイルを開き、適切な所有権と制限的なパーミッションを要求し、サイズを制限し、開かれたディスクリプタからバイトのハッシュを計算する必要があります。そのダイジェストは、ワークロードの変更前に確認にバインドされたダイジェストと完全に一致しなければなりません。パスのすり替え、ダイジェストの不一致、サイズ超過ファイル、または可変で安全でないファイルは、クローズドで失敗します。

正規 API(ECC ではない)がワークロード作成を所有し、ok、live_api_contacted、notice、および data または error を含む構造化 JSON を返す必要があります。サービングデータには、安定した予約、ワークロード、マニフェスト、冪等性 ID、および状態列挙型を含める必要があります。ヘルスチェックとモデルチェックが合格するまで、エンドポイントが稼働中であると主張してはなりません。エラーには、安定したコードと、秘密を含まない安全なメッセージを含める必要があります。

確認と実行ゲート

ワークロード作成前に、以下すべてを要求します:

  1. 正規バックエンドからの新しい権限とサービング資格。
  2. レビュー可能で変更不可能なマニフェストと決定論的ダイジェスト。
  3. アカウント、アクション、マニフェスト、コストにバインドされた、有効期限が短くリプレイ保護付きの、別個の単回使用確認。CLI 引数は、不透明で権限付与しない確認参照のみを運びます。サーバーはベアラー機能を帯域外で解決し消費します。
  4. 呼び出し元が提供し、ワークロードとアトミックに予約される冪等性キー。
  5. サーバー側のファブリック、キャパシティ、モデルポリシー、ストレージ、コストの検証。

認証はアイデンティティであり、ワークロード権限ではありません。ログイン、API キー、見積もり、完了した予約は、サービング確認の代用にはなりません。検査と計画生成はワークロードを作成してはなりません。キャンセルとクリーンアップは、それぞれスコープ付きの確認と冪等性境界を持つ別個の変更です。

ライフサイクルとリカバリ

同じ正規クライアントがテナントスコープのステータス、ログ、メトリクス、キャンセル、クリーンアップ操作を公開するまで、プロダクションサーフェスは不完全です。すべての操作には、制限付きの接続および全体タイムアウト、失効を認識するエラー、構造化出力が必要です。曖昧なトランスポート障害の後は、再試行する前に冪等性キーでステータスを照会してください。最初の応答が失われたという理由だけで 2 つ目のワークロードを作成しないでください。失効した資格情報はポーリングを停止し、自動的にログインを開始せずに元のエージェントに制御を戻します。

エンドポイントのヘルス、モデルアイデンティティ、カナリア推論のすべてが合格した後にのみ ready を報告してください。中間および最終的な障害状態を正直に報告してください。クリーンアップは観測可能でなければならず、明示的に承認された別個の経済的アクションでない限り、基礎となる予約を解放または変更してはなりません。

提案されるバックエンド段階

これらの段階は将来のバックエンドを説明するものであり、ECC に存在するコードではありません:

  1. 権限、トポロジ、ファブリック、コストゲートを検証します。
  2. チェックサム固定された重みをバックエンド管理ストレージにフェッチします。
  3. レビュー可能なトポロジ/エンジンプランを出力し検証します。
  4. プロバイダーコントロールプレーンを通じて起動します。ECC からの直接の root SSH は行いません。
  5. ウォームアップし、ヘルスとモデルアイデンティティをテストし、SLO カナリアを実行し、エンドポイントと秘匿設定を登録します。

上記のすべてのゲートとライフサイクル操作が正規ランタイムに存在するまで、このスキルはフェイルクローズドな可用性チェックとドキュメントハンドオフのままです。

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.

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