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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、正規バックエンドが利用可能になった時点で、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実行するための唯一の正規 ECC スキルです。このスキルは、`ito-compute` が GPU ノードを予約した後、ユーザーが OpenAI 互換エンドポイント、`ito-serve`、ホステッド Kimi、またはセルフホステッドのオープンウェイト推論を要求した場合に使用します。ただし、ECC 自体はサービングスタックを実装しておらず、SSH 接続、ウェイトのダウンロード、エンジンの起動、エンドポイントの公開を行いません。現在のプロダクション環境ではマネージドサービングは利用できず、ECC ブリッジは `serve` 動詞を公開していません。そのため、このスキルは現時点では可用性チェックとして機能し、機能が欠落していることを報告した上で元のエージェントに制御を戻します。将来の実装では、確認済み予約、不変マニフェスト、使い捨て確認、冪等性キーなど、厳格なゲートを通じてサービング実行が行われ、認証情報やシークレットが引数やマニフェストに含まれることはありません。このスキルは CLI、MCP、および API インターフェースをサポートし、すべての操作は構造化 JSON 出力を返します。

対応~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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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 を指定す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、ウェイト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しません。また、予約、リザーブ、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

マネージドサービングは現在利用できません。ECC ブリッジが公開するのは login、auth、find、status、および明示的にゲートされた evals のみです。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 サーフェスが公開するのは auth、find、status のみです。ローカルで強制可能な保証は、ECC が認証情報を保持する正規クライアントを解決または生成する前に 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。

必要な権限

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、認証済みアカウント、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、新しいサービング適格性を返す必要があります。期限切れ、失効済み、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成立した後、明示的に非推奨とされ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、ランタイム制限、オプションの TTFT/TPOT 目標、最大増分コストを識別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いけません。

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付き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をハッシュ化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正確に一致する必要があります。パスのスワップ、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。

ワークロード作成は正規 API(ECC ではありません)が所有し、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、および状態列挙型が含まれている必要があります。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いけません。エラーには安定したコードとシークレットを含まない安全なメッセージが含まれている必要があります。

確認と実行ゲート

ワークロード作成の前に、以下すべてが必要です。

  1. 正規バックエンドからの新しい権限とサービング適格性。
  2. レビュー可能な不変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、およびコストにバインドされた、短い有効期限とリプレイ保護を持つ個別の使い捨て確認。CLI 引数は不透明で非認可の確認参照のみを運びます。サーバーはベアラーケイパビリティを帯域外で解決および消費します。
  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、容量、モデルポリシー、ストレージ、およびコストの検証。

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、または完了予約は、サービング確認の代わりにはなりません。検査と計画生成はワークロードを作成してはいけません。キャンセルとクリーンアップは、それぞれスコープされた確認と冪等性境界を持つ個別の変更です。

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、および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、制限された接続および全体的なタイムアウト、失効を認識するエラー、および構造化出力が必要です。あいまいなトランスポート障害の後は、最初の応答が失われたからといって 2 つ目のワークロードを作成するのではなく、冪等性キーでステータスを照会してから再試行してください。失効した認証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 ID、およびカナリア推論のすべてが合格した場合にのみ ready を報告してください。中間および最終の障害状態は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、その個別の経済的アクションが明示的に承認されていない限り、基礎となる予約を解放または変更してはいけません。

提案されるバックエンドステージ

これらのステージ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、およびコストゲートを検証します。
  2. チェックサム固定のウェイト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/エンジンプランを発行および検証します。
  4. プロバイダーコントロールプレーンを介して起動します。ECC から直接ルート SSH を使用しないでください。
  5. ウォームアップし、ヘルスとモデル ID をテストし、SLO カナリアを実行してから、エンドポイントと秘匿化された設定を登録します。

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、このスキルはクローズドで失敗する可用性チェックとドキュメントの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/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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