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itô-compute

라이브 GPU 인벤토리를 조회하고, 인증된 Itô 고정 요율 RFQ를 제출하며, RFQ 또는 조달 상태를 확인하고, 디바이스 자격 증명을 철회하며, 별도로 설치된 공식 CLI를 통해 명시적으로 허용된 노드 자격 검증을 실행합니다. 사용자가 H100/H200 용량을 찾거나, 고정 컴퓨트 요율을 요청하거나, Itô 컴퓨트 상태를 확인하거나, GPU 노드를 검증하거나, Itô 접근을 철회하거나, GPU 컴퓨트를 임대 또는 구매하려 할 때 사용하십시오.

itô-compute란 무엇인가요?

Itô Compute는 GPU 컴퓨트 리소스를 찾고, 요금을 견적받고, 상태를 추적하고, 노드를 검증하기 위한 공식 CLI 및 MCP 서버 번들입니다. 이는 ECC(에이전트 환경)의 지침으로, ECC 자체는 병렬 클라이언트, 로컬 시뮬레이션, 예약, 워크로드 실행 또는 추론 서버를 구현하지 않으며 브라우저 자동화도 수행하지 않습니다. 사용자는 별도의 저장소에서 `ito-compute-cli`를 빌드하고 `ECC_ITO_CLI_EXECUTABLE` 환경 변수를 설정하여 ECC가 이를 찾도록 해야 합니다. CLI 워크플로는 `ecc ito login`으로 디바이스 인증을 수행하고, `ecc ito auth`로 자격 증명을 확인한 후, 구매자가 RFQ 제출에 필요한 모든 하드 제약 조건(GPU, 개수, 일수, 최대 요율, 노드, 노드당 GPU, 스토리지, 시작 기간, 폼 팩터, 계약 유형, 패브릭, 리전, 분할 허용 여부)을 명시적으로 승인해야만 `ecc ito find`로 라이브 RFQ를 제출할 수 있습니다. 견적이 준비되고 구매자가 명시적으로 승인하면 `ecc ito accept`로 인수하여 데스크 검토로 전달합니다. `ecc ito status`는 RFQ 및 조달 주문을 조회하며, `ecc ito evals`는 별도로 설치된 `sixtytwo-cli==0.3.33`을 통해 특정 노드에 대한 라이브 자격 검증을 실행합니다. MCP 서버는 `ito_auth`, `ito_find`, `ito_status`, `ito_accept` 네 가지 도구만 노출하며, 자격 검증은 지원하지 않습니다. 중요한 점은 `find`는 견적을 반환할 수 있지만 임대, 구매, 예약, 프로비저닝 또는 자금 이동을 의미하지 않으며, `accept`도 자금 이동이나 용량 예약이 아닌 데스크 핸드오프에 불과하다는 것입니다. 지원되지 않는 작업(견적 잠금, 용량 예약, 워크로드 실행, 추론 제공)은 절대 시도하지 말고 누락된 기능을 보고하고 중단해야 합니다.

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

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문서

Itô Compute

공식 Itô 컴퓨트 CLI 또는 MCP 서버를 사용하십시오. ECC는 병렬 클라이언트, 로컬 시뮬레이션, 예약, 워크로드 실행기 또는 추론 서버를 구현하지 않습니다. ECC 자체는 브라우저 자동화를 수행하지 않습니다.

공식 로컬 패키지 설치

ito-compute-cli는 현재 게시되지 않았습니다. npx, npm exec 또는 확인되지 않은 패키지 대신 공식 저장소에서 빌드하십시오:

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

ECC_ITO_CLI_EXECUTABLE을 명시적인 절대 경로로 설정하십시오:

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

ECC는 이 자격 증명을 보유한 클라이언트를 PATH를 통해 절대 발견하지 않습니다. ecc ito login은 디바이스 인증을 수행하며 ITO_API_KEY를 상속하지 않습니다. 유효성 검사 전용 auth와 find, status는 ITO_API_KEY가 설정된 경우 직접 전달합니다. ITO_AUTH_MODE=legacy는 필요하지 않습니다. 키나 토큰을 인자, 추적 파일, MCP 결과, 로그 또는 채팅에 절대 넣지 마십시오.

CLI 워크플로

  1. 첫 번째 작업 전에 ecc ito login을 실행하십시오. ECC는 이를 공식 CLI의 디바이스 인증에 위임하며, 기본적으로 Itô 확인 페이지를 열고 디바이스 토큰을 macOS Keychain에 저장합니다. 페이지 전달을 생략하려면 ecc ito login --no-browser를 사용하십시오. ECC 자체는 브라우저 자동화를 수행하지 않습니다. 시작한 에이전트가 로그인 브라우저 단계를 완료할 수 없으면 정확한 명령을 사용자에게 전달하고, 승인이 완료된 후 원래 작업으로 돌아와 ecc ito auth를 계속하십시오. 디바이스 토큰은 기본적으로 macOS Keychain을 사용합니다. 파일 토큰 폴백은 명시적이어야 하며 해당 디렉터리와 토큰 파일은 소유자 전용(0700 및 0600)으로 유지되어야 합니다.

  2. ecc ito auth를 실행하여 기존 자격 증명의 유효성을 검사하십시오. 이는 로그인을 시작하지 않으며 --no-browser를 거부합니다.

  3. ecc ito find 전에 구매자가 RFQ를 제출할 명시적 권한을 얻으십시오.

    • gpu, count, 전체 days, max-rate, nodes, gpus-per-node, storage-tb, start-window, form-factor, contract-type, fabric, region, 그리고 분할-채우기 결정이 필요합니다.
    • count == nodes * gpus-per-node이어야 합니다. 토폴로지를 유도하지 마십시오.
    • 구매자가 특정 패브릭이나 리전을 명시적으로 수락한 경우에만 any를 사용하십시오.
    • --allow-split을 생략하면 false를 의미합니다.
  4. 라이브 RFQ 명령을 실행하십시오:

    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. ecc ito status를 실행하여 RFQ 및 조달 주문을 확인하십시오. 모호한 전송 실패 후에는 find를 반복하기 전에 상태를 확인하십시오.

  6. 견적이 준비되고 구매자가 명시적으로 승인하면 수락하십시오:

    ecc ito accept rfq_<ticket-id>
    

    이는 티켓을 데스크 검토로 전달합니다. 자금을 이체하거나 용량을 예약하지 않습니다. 구매자의 명시적 권한 없이 수락하지 마십시오.

  7. 사용자가 이 디바이스의 자격 증명을 명시적으로 철회하도록 요청하면 ecc ito logout을 실행하십시오. 공식 CLI는 원격 철회가 실패할 경우 로컬 자격 증명을 유지하므로 운영자가 재시도할 수 있습니다. 수동으로 토큰을 대체 수단으로 삭제하지 마십시오.

인벤토리 가격은 참고용입니다. RFQ는 예약된 용량이 아닙니다. 공식 결과에 null이 아닌 확정 견적이 포함된 경우에만 요율을 고정으로 간주하십시오.

라이브 노드 자격 검증

ecc ito evals는 공식 CLI의 좁은 라이브 어댑터를 별도로 설치된 sixtytwo-cli==0.3.33에 노출합니다. ECC를 통한 로컬 fixture 실행은 노출하지 않습니다. 호출하기 전에 다음 모든 사항이 필요합니다:

  • 명명된 노드에 접근하기 위한 운영자 권한;
  • ITO_ENABLE_SIXTYTWO_LIVE=1;
  • --live-sixtytwo;
  • 명시적인 노드 목록;
  • sixtytwo.yaml을 포함하는 기존 절대 설정 디렉터리.
ecc ito evals \
  --cluster clu_prod_example \
  --live-sixtytwo \
  --nodes gpu-01,gpu-02 \
  --config-dir /absolute/path/to/qualification-config

공식 어댑터는 고정된 버전 확인과 sixtytwo test --full만 명시적 노드에 대해 실행할 수 있습니다. 리소스를 임대, 시작, 복구, 수리, 재설정, 구매 또는 주문할 수 없습니다. ECC는 ITO_API_KEY나 모델/클라우드 자격 증명을 노드 자격 검증에 전달하지 않습니다.

MCP 워크플로

공식 패키지를 빌드한 후 절대 경로로 stdio 서버를 구성하십시오:

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

서버는 다음만 노출합니다:

  • ito_auth
  • ito_find
  • ito_status
  • ito_accept

ito_auth는 기존 자격 증명의 유효성을 검사합니다. 디바이스 로그인을 시작하지 않습니다. ito_auth를 사용하고, 구매자의 명시적 권한과 모든 하드 제약 조건을 수집한 후 ito_find를 호출하고, 필요할 때 ito_status로 폴링하십시오. 견적이 준비되고 구매자가 명시적으로 승인하면 티켓 ID로 ito_accept를 호출하십시오. 데스크 견적은 일반적으로 참고용이며 데스크가 확인할 때까지 구속력이 없습니다. 결과는 quote_class를 전달합니다.

임대 또는 구매 의미

find는 RFQ를 제출하고 확정 견적을 반환할 수 있지만 임대, 구매, 예약, 프로비저닝 또는 자금 이체를 의미하지 않습니다. accept는 견적을 데스크 검토로 전달합니다. 자금 이체나 용량 예약을 의미하지 않습니다. status는 읽기 지향적이지만 제공자 엔드포인트가 기존 조달 주문을 조정할 수 있습니다. ECC 도움말의 수동 대시보드 링크는 별도의 사용자 운영 웹 경로입니다. 누락된 CLI 기능을 대체하기 위해 열거나 작동하지 마십시오.

지원되지 않는 작업

지원되는 클라이언트 표면은 견적을 잠그거나, 용량을 예약하거나, 워크로드를 실행하거나, 추론을 제공할 수 없습니다. accept는 데스크 핸드오프이지 구매가 아닙니다. MCP 서버는 자격 검증을 노출하지 않습니다. 위의 명시적 CLI 명령을 사용하십시오. 추가 도구나 구매 경로를 발명하지 마십시오. 로컬 CLI가 없거나 라이브 작업이 실패할 때 브라우저나 fixture로 대체하지 마십시오. 누락된 기능을 보고하고 중단하십시오.

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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