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Itô 推理

检查已完成 Itô 计算预订的模型服务可用性,并在规范后端就绪时移交显式确认的服务清单。用于 ito-compute 已预订 GPU 节点且用户请求 OpenAI 兼容端点、ito-serve、托管 Kimi 或自托管开源权重推理的场景。ECC 自身不实现任何服务栈。

Itô 推理 是什么?

`ito-inference` 是 ECC 中用于推理服务的唯一规范技能,与 Itô 计算平台紧密集成。其主要职责是检查已完成计算预订的模型服务可用性,并在规范后端就绪时处理显式确认的服务清单移交。此技能明确将 `ito-serve` 请求路由至此,并禁止创建或安装第二个 `ito-serve` 技能,确保推理服务的单一权威入口。 该技能的核心价值在于其安全约束和严格的执行门控机制。它从不通过 SSH 访问节点、下载权重、启动引擎或暴露端点;所有操作都通过规范的 API 进行。在创建工作负载前,需要满足五个前置条件:最新的资格和可用性检查、可审计的不可变清单及其确定性摘要、单向确认、幂等键以及服务器端验证。这使得 `ito-inference` 特别适合于需要安全、可审计且可靠的 GPU 计算推理部署的开发者。 当前,`ito-inference` 在生产环境中受到限制——托管服务尚不可用,ECC 桥仅暴露 login、auth、find 和 status 等基本操作。因此,该技能目前表现为一个“失败-关闭”的可用性检查和文档交接;主代理会在此报告缺失能力并返回,而不会尝试任何本地或替代的解决方案。未来,计划中的 CLI 合约将使用 `serve` 命令,需要清单包含模型版本、引擎和版本、量化配置、拓扑结构、端点暴露策略等详细信息,从而确保从计算预订到推理服务交付的完整可追溯性。

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

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文档

Itô 推理 是做什么的?

ito-inference 是 ECC 中用于推理服务的唯一规范技能。请求 ito-serve 将路由至此;不要创建或安装第二个 ito-serve 技能。ECC 从不通过 SSH 访问节点、下载权重、启动引擎或暴露端点;它从不预订、预留或消费资源。

当前生产边界

托管服务当前不可用。ECC 桥仅暴露 login、auth、find、status 以及显式门控的 evals。它没有 serve 动词。规范运行时仅将 inference 记录为不受支持的兼容性探测;ECC 不会调用或依赖它。MCP 表面仅暴露 auth、find 和 status。本地可执行的保证是:ECC 在解析或生成承载凭据的规范客户端之前拒绝 serve。

因此,在进行身份验证或任何命令调用之前停止。报告缺失的能力并返回到原始代理。切勿替换为本地运行器、SSH 辅助工具、浏览器工作流、购买端点或任何未跟踪的本地 ito-serve 草稿。

必需的权限

当服务实现后,其第一道关卡是服务器验证的已完成预订。内存、RFQ、报价、节点 IP 或 SSH 访问都不是权限的证明。后端必须返回与已验证账户、预订、GPU 拓扑、区域、网络、期限和模型策略绑定的新鲜服务资格。过期、撤销、不匹配、不完整或已释放的预订在确认前将失败关闭。

未来 CLI 和 API 合约

预期的命令名称是 serve;在生产合约落地后,inference 可能仅作为显式弃用的兼容性别名保留。未来的移交必须等效于:

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

已审查的清单必须标识模型版本、引擎和版本、量化、张量/管道拓扑、端点暴露策略、工件校验和、存储上限、运行时限制、可选的 TTFT/TPOT 目标和最大增量成本。原始 API 密钥、SSH 密钥、节点密码或承载令牌不属于参数、清单、日志、MCP 结果或聊天内容。

客户端必须规范化清单路径、拒绝符号链接、在不跟随链接的情况下打开常规文件、要求适当的权限和限制性权限、强制限制文件大小,并从打开的描述符中计算字节哈希。该摘要必须与在工作负载变更之前绑定到确认的摘要完全相等。路径交换、摘要不匹配、文件过大或可变的不安全文件将失败关闭。

规范 API(而非 ECC)必须拥有工作负载创建权,并返回包含 ok、live_api_contacted、notice 以及 data 或 error 的结构化 JSON。服务数据必须包含稳定的预订、工作负载、清单和幂等 ID 以及状态枚举;在健康检查和模型检查通过之前,不得声明端点处于活动状态。错误必须包含稳定的错误代码和安全消息,不包含秘密信息。

确认和执行门控

在创建工作负载之前,需要满足以下所有条件:

  1. 来自规范后端的最新资格和服务可用性。
  2. 可审查的不可变清单和确定性摘要。
  3. 一个单独的单向确认,绑定到账户、操作、清单和成本,具有短有效期和重放保护。CLI 参数仅携带一个不透明的、非授权的确认引用;服务器解析并消耗外部承载能力。
  4. 调用者提供的幂等键,与工作负载原子地预留。
  5. 服务器端的网络、容量、模型策略、存储和成本验证。

身份验证是身份的确认,而非工作负载的授权。登录、API 密钥、报价或已完成预订绝不能替代服务确认。检查和计划生成不得创建工作负载。取消和清理是独立的变更操作,具有各自的作用域确认和幂等边界。

生命周期和恢复

生产表面不完整,直到同一规范客户端暴露租户作用域的状态、日志、指标、取消和清理操作。每个操作都需要有限连接和总体超时、感知撤销的错误以及结构化输出。在模棱两可的传输故障后,在重试之前使用幂等键查询状态;绝不要仅仅因为第一个响应丢失就创建第二个工作负载。撤销的凭据停止轮询并将控制权返回给原始代理,无需自动启动登录。

仅在端点健康、模型身份和金丝雀推理全部通过后才报告 ready。诚实地报告中间和终端失败状态。清理必须是可观察的,并且不得释放或修改底层预订,除非该独立的经济操作已获得显式授权。

提议的后端阶段

这些阶段描述了未来的后端,而不是 ECC 中存在的代码:

  1. 验证资格、拓扑、网络和成本门控。
  2. 将校验和固定的权重提取到后端管理的存储中。
  3. 发出并验证可审查的拓扑/引擎计划。
  4. 通过提供商控制平面启动,而不是通过 ECC 直接 root SSH。
  5. 预热、测试健康和模型身份、运行 SLO 金丝雀,然后注册端点和修订后的配置。

在规范运行时中存在每个门控和生命周期操作之前,此技能仍然是一个失败关闭的可用性检查和文档交接。

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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