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ito-inference

Inspecione a disponibilidade de inferência em uma reserva Itô concluída e, quando o backend canônico estiver disponível, entregue um manifesto de inferência explicitamente confirmado.

O que é ito-inference?

O skill `ito-inference` é a única skill canônica do ECC para inferência via OpenAI-compatible ou self-hosted no ambiente Itô. Ele funciona como um ponto de verificação de disponibilidade: quando o backend canônico de inferência não está operacional, o skill simplesmente rejeita o comando `serve` e reporta a falta de capacidade, sem jamais tentar substituir a funcionalidade ausente com runners locais, SSH helpers ou workflows manuais. Quando o backend estiver pronto, o skill exige uma confirmação explícita e revisável do manifesto de inferência, juntamente com verificação de titularidade da reserva, idempotência e validação de custos, antes de delegar a criação da carga de trabalho ao backend canônico. Atualmente, a funcionalidade de inferência gerenciada não está disponível em produção; o skill atua apenas como uma sonda de disponibilidade que falha fechado, garantindo que nenhum workload seja criado até que todos os gates de confirmação e execução estejam implementados no runtime canônico. O skill suporta a plataforma ECC (Enterprise Compute Cloud) e opera exclusivamente por meio de comandos CLI estruturados, sem envio de credenciais ou segredos.

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

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Documentação

Itô Inference

ito-inference é a única skill canônica do ECC para inferência em computação Itô. Requisições nomeando ito-serve são roteadas aqui; não crie ou instale uma segunda skill ito-serve. O ECC nunca faz SSH em nós, baixa pesos, inicia um motor ou expõe um endpoint; ele nunca reserva, aloca ou gasta.

Limite de produção atual

Não há inferência gerenciada disponível hoje. A ponte ECC expõe apenas login, auth, find, status e evals explicitamente restritos. Ela não tem um verbo serve. O runtime canônico documenta inference apenas como uma sonda de compatibilidade não suportada; o ECC não o invoca nem depende dele. A superfície MCP expõe apenas autenticação, pesquisa e status. A garantia localmente aplicável é que o ECC rejeita serve antes de resolver ou gerar o cliente canônico portador de credenciais.

Portanto, pare antes da autenticação ou de qualquer invocação de comando. Relate a capacidade ausente e retorne ao agente originador. Nunca substitua por um executor local, helper SSH, fluxo de navegador, endpoint de compra ou qualquer rascunho local de ito-serve não rastreado.

Direito exigido

Quando a inferência estiver implementada, seu primeiro gate é uma reserva concluída verificada pelo servidor. Memória do harness, RFQ, orçamento, IPs de nós ou acesso SSH não são prova de direito. O backend deve retornar elegibilidade de inferência recente vinculada à conta autenticada, reserva, topologia GPU, região, malha, termo e política de modelo. Reservas expiradas, revogadas, incompatíveis, incompletas ou já liberadas falham fechado antes da confirmação.

Futuro contrato CLI e API

O nome de comando pretendido é serve; inference pode permanecer apenas como um alias de compatibilidade explicitamente obsoleto após o contrato de produção entrar em vigor. A futura entrega deve ser equivalente a:

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

O manifesto revisado deve identificar a revisão do modelo, motor e versão, quantização, topologia tensor/pipeline, política de exposição de endpoint, checksums de artefatos, limite de armazenamento, limites de runtime, objetivos opcionais de TTFT/TPOT e custo incremental máximo. Nenhuma chave de API bruta, chave SSH, senha de nó ou token de portador deve estar em argumentos, manifestos, logs, resultados MCP ou chat.

O cliente deve canonicalizar o caminho do manifesto, rejeitar symlinks, abrir um arquivo regular sem seguir links, exigir propriedade apropriada e permissões restritivas, impor um tamanho limitado e fazer hash dos bytes a partir do descritor aberto. Esse digest deve ser exatamente igual ao digest vinculado à confirmação antes de qualquer mutação de carga de trabalho. Uma troca de caminho, digest incorreto, arquivo muito grande ou arquivo mutável inseguro falha fechado.

A API canônica—não o ECC—deve possuir a criação da carga de trabalho e retornar JSON estruturado com ok, live_api_contacted, notice e data ou error. Os dados de inferência devem incluir IDs estáveis de reserva, carga de trabalho, manifesto e idempotência, além de um enum de estado; não deve afirmar que um endpoint está ativo até que verificações de saúde e de modelo passem. Erros devem incluir um código estável e uma mensagem segura, sem segredos.

Gates de confirmação e execução

Antes da criação da carga de trabalho, exija todos os seguintes:

  1. Direito recente e elegibilidade de inferência do backend canônico.
  2. Um manifesto imutável revisável e digest determinístico.
  3. Uma confirmação separada de uso único vinculada à conta, ação, manifesto e custo, com validade curta e proteção contra repetição. Argumentos CLI carregam apenas uma referência de confirmação opaca e não autorizante; o servidor resolve e consome a capacidade de portador fora da banda.
  4. Uma chave de idempotência fornecida pelo chamador, reservada atomicamente com a carga de trabalho.
  5. Validação de malha, capacidade, política de modelo, armazenamento e custo no lado do servidor.

Autenticação é identidade, não autoridade de carga de trabalho. Um login, chave de API, orçamento ou reserva concluída nunca substitui a confirmação de inferência. Inspeção e geração de plano não devem criar uma carga de trabalho. Cancelamento e limpeza são mutações separadas com seus próprios limites de confirmação e idempotência.

Ciclo de vida e recuperação

A superfície de produção está incompleta até que o mesmo cliente canônico exponha operações de status, logs, métricas, cancelamento e limpeza no escopo do locatário. Cada operação precisa de timeouts de conexão e gerais limitados, erros cientes de revogação e saída estruturada. Após uma falha de transporte ambígua, consulte o status pela chave de idempotência antes de tentar novamente; nunca crie uma segunda carga de trabalho apenas porque a primeira resposta foi perdida. Uma credencial revogada para de sondar e retorna o controle ao agente originador sem iniciar login automaticamente.

Reporte ready somente após a saúde do endpoint, a identidade do modelo e a inferência canary passarem. Reporte estados de falha intermediários e terminais de forma honesta. A limpeza deve ser observável e não deve liberar ou modificar a reserva subjacente, a menos que essa ação econômica separada tenha sido explicitamente autorizada.

Estágios propostos do backend

Estes estágios descrevem o futuro backend, não código que existe no ECC:

  1. Verificar direito, topologia, malha e gates de custo.
  2. Buscar pesos com checksum fixo no armazenamento gerenciado pelo backend.
  3. Emitir e validar um plano de topologia/motor revisável.
  4. Iniciar através do painel de controle do provedor, nunca via SSH root direto do ECC.
  5. Aquecer, testar saúde e identidade do modelo, executar um canary SLO, depois registrar o endpoint e a configuração redigida.

Até que todos os gates e operações de ciclo de vida acima existam no runtime canônico, esta skill permanece uma verificação de disponibilidade que falha fechado e uma entrega de documentação.

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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