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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. Use após ito-compute ter reservado nós GPU e o usuário solicitar um endpoint compatível com OpenAI, ito-serve, Kimi hospedado ou inferência auto-hospedada com pesos abertos. A ECC não implementa sua própria pilha de inferência.

O que é ito-inference?

O skill `ito-inference` é a habilidade canônica da ECC para orquestrar inferência em reservas de GPU Itô. Ele atua como um gateway de disponibilidade, verificando a elegibilidade de inferência junto ao backend canônico antes de entregar um manifesto de inferência confirmado. Atualmente, a inferência gerenciada não está disponível, então o skill falha de forma segura e reporta a capacidade faltante, sem jamais criar workloads, acessar nós via SSH, baixar pesos ou expor endpoints. Quando a inferência gerenciada estiver implementada, o skill exigirá elegibilidade verificada pelo servidor ligada à reserva, topologia GPU, região, tecido, termo e política de modelo, além de um manifesto imutável revisado, digest determinístico, confirmação de uso único e chave de idempotência fornecida pelo chamador. A ECC nunca gerencia a criação de workloads ou a execução de inferência diretamente — ela apenas coordena a handoff para o runtime canônico, que executa todas as operações de inferência, health checks e canários. O skill suporta os itens de ação e a interface MCP da ECC, e atualmente só expõe login, auth, find, status e evals (com acesso explícito). O nome de comando futuro será `ito serve`, com `inference` mantido como alias de compatibilidade deprecado.

Funciona com~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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Documentação

Itô Inference

ito-inference é a única skill canônica da ECC para inferência em computação Itô. Requisições que mencionam ito-serve são roteadas aqui; não crie ou instale uma segunda skill ito-serve. A ECC nunca usa SSH em nós, baixa pesos, inicia um motor ou expõe um endpoint; ela nunca reserva, agenda ou gasta.

Limite de produção atual

Inferência gerenciada não está disponível hoje. A ponte ECC expõe apenas login, auth, find, status e evals explicitamente autorizados. Não há um verbo serve. O runtime canônico documenta inference apenas como uma sonda de compatibilidade não suportada; a ECC não a invoca nem depende dela. A superfície MCP expõe apenas auth, find e status. A garantia localmente exigível é que a ECC rejeita serve antes de resolver ou gerar o cliente canônico que contém as credenciais.

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

Direito de uso exigido

Quando a inferência estiver implementada, sua primeira barreira é uma reserva completa verificada pelo servidor. Memória da rédea, RFQ, orçamento, IPs dos nós ou acesso SSH não são prova de direito de uso. O backend deve retornar elegibilidade de inferência fresca vinculada à conta autenticada, reserva, topologia GPU, região, tecido, termo e política de modelo. Reservas expiradas, revogadas, incompatíveis, incompletas ou já liberadas falham fechadas 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 depreciado após o contrato de produção ser implementado. O handoff futuro deve ser equivalente a:

ecc ito serve \
  --booking <id-da-reserva-verificado-pelo-servidor> \
  --manifest <caminho-absoluto-do-arquivo-json-revisado> \
  --confirmation-ref <referência-opaca-não-autorizadora> \
  --idempotency-key <chave-de-retry-estável> \
  --json

O manifesto revisado deve identificar a revisão do modelo, motor e versão, quantização, topologia tensor/pipeline, política de exposição de endpoint, checksums dos artefatos, teto de armazenamento, limites de runtime, objetivos TTFT/TPOT opcionais e custo incremental máximo. Nenhuma chave de API crua, chave SSH, senha de nó ou token bearer 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 exatamente igualar o digest vinculado à confirmação antes de qualquer mutação de workload. Uma troca de caminho, divergência de digest, arquivo muito grande ou arquivo mutável inseguro falha fechado.

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

Portões de confirmação e execução

Antes da criação de workload, exija todos os seguintes:

  1. Elegibilidade de direito de uso e inferência fresca do backend canônico.
  2. Um manifesto imutável revisável e digest determinístico.
  3. Uma confirmação separada de uso único vinculada a conta, ação, manifesto e custo, com expiração curta e proteção contra replay. Argumentos CLI carregam apenas uma referência de confirmação opaca e não autorizadora; o servidor resolve e consome a capacidade bearer fora de banda.
  4. Uma chave de idempotência fornecida pelo chamador e reservada atomicamente com o workload.
  5. Validação de tecido, capacidade, política de modelo, armazenamento e custo do lado do servidor.

Autenticação é identidade, não autoridade de workload. Um login, chave de API, orçamento ou reserva completa nunca substitui a confirmação de inferência. Inspeção e geração de plano não devem criar um workload. 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 escopo-tenant. Cada operação precisa de timeouts de conexão e geral 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 um segundo workload apenas porque a primeira resposta foi perdida. Uma credencial revogada para de sondar e retorna o controle ao agente originador sem iniciar login automaticamente.

Relate ready apenas após saúde do endpoint, identidade do modelo e inferência canário passarem todos. Relate honestamente estados de falha intermediários e terminais. 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 de backend propostos

Estes estágios descrevem o backend futuro, não código que existe na ECC:

  1. Verificar barreiras de direito de uso, topologia, tecido e custo.
  2. Baixar pesos presos a checksums no armazenamento gerenciado pelo backend.
  3. Emitir e validar um plano de topologia/motor revisável.
  4. Iniciar pelo plano de controle do provedor, nunca SSH direto root da ECC.
  5. Aquecer, testar saúde e identidade do modelo, rodar canário SLO, depois registrar o endpoint e configuração editada.

Até que todos os portões e operações de ciclo de vida acima existam no runtime canônico, esta skill permanece uma verificação de disponibilidade e handoff de documentação com falha fechada.

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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