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ito-training

检查已完成的 Itô 计算预订的 ML 训练可用性,并在规范后端就绪后移交一个已明确确认的训练清单。在 ito-compute 预订 GPU 节点后使用,当用户希望在该硬件上进行预训练、微调或强化学习时启用。ECC 不实现自己的训练栈。

ito-training 是什么?

ito-training 是 ECC 生态系统中的一个关键技能,专门用于在 Itô 计算资源上协调机器学习训练任务。它不直接执行训练——ECC 不运行自己的训练器、调度器或数据管道——而是作为 ito-compute 技能完成 GPU 节点预订后的下游步骤。该技能的核心职责是检查训练可用性(目前在生产中不可用),并在规范后端实现后处理训练清单的移交。它强制实施严格的安全门控:需要服务器验证的预订、不可变清单及确定性摘要、一次性确认、幂等键,以及服务器端验证。当前版本仅支持可用性检查和文档移交;任何训练执行都需要规范 CLI 的 `train` 动词和 desk 的 `training-run` 后端,这些尚未实现。该技能支持 Claude Code、Codex 和 Cursor 等 AI 代理平台,确保用户不会错误地尝试在可用之前运行训练。

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

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文档

Itô Training

ito-training 是 ECC 用于在 Itô 计算上进行训练的规范技能。ECC 从不运行自己的训练器、调度器或数据管道;它从不预订、 预留或支出。此技能链接自 ito-compute 的已完成预订。

当前生产边界

管理训练目前不可用。ECC 桥仅暴露 login、 logout、auth、find、status 和显式门控的 evals。它没有 train 动词,规范 CLI 的 run 动词和 desk training-run 后端仍然是脚手架。本地可执行的保证是 ECC 在解析或生成携带凭据的规范客户端之前拒绝 train。

因此,在身份验证或任何命令调用之前停止。报告 缺失的能力并返回给原始代理。切勿替代本地 训练器、SSH 助手、浏览器工作流或购买端点。

所需授权

当训练实现时,其第一个门控是服务器验证的已完成 预订。Harness 内存、RFQ、报价、节点 IP 或 SSH 访问不是授权 的证明。后端必须返回绑定到已验证 账户、预订、GPU 拓扑、区域、网络和期限的新的训练资格。 过期、已撤销、不匹配、不完整或已释放的预订在确认前失败关闭。

未来 CLI 和 API 合约

预期的命令名称是 train。未来的移交必须等同于:

ecc ito train \
  --booking <服务器验证的预订 ID> \
  --manifest <绝对路径的已审核 JSON 文件> \
  --confirmation-ref <不透明且非授权的引用> \
  --idempotency-key <稳定的重试键> \
  --json

已审核的清单必须标识模型大小和修订版、带有去污染来源的数据引用、 训练目标、训练后配方、以美元为单位的预算上限、检查点策略和最大增量 成本。任何原始 API 密钥、SSH 密钥、节点密码、承载令牌或数据集 凭证不得出现在参数、清单、日志、MCP 结果或聊天中。

客户端必须规范化清单路径、拒绝符号链接、打开常规 文件而不跟踪链接、要求适当的所有权和限制性 权限、强制执行有界大小,并从已打开的描述符中哈希字节。 该摘要必须精确等于在工作负载变更之前绑定到确认中的摘要。路径交换、摘要不匹配、过大文件 或可变的不安全文件失败关闭。

规范 API(而非 ECC)必须拥有工作负载创建权,并返回结构化 JSON, 其中包含 ok、live_api_contacted、notice 以及 data 或 error。 训练数据必须包括稳定的预订、运行、清单和幂等 ID 以及状态枚举。错误必须包括稳定的代码和安全消息,不包含任何秘密。

确认和执行门控

在工作负载创建之前,需要满足以下所有条件:

  1. 来自规范后端的新资格和训练资格。
  2. 可审核的不可变清单和确定性摘要。
  3. 单独的一次性确认,绑定到账户、操作、清单和 成本,具有短过期时间和重放保护。CLI 参数仅携带不透明的、非授权的确认引用;服务器解析并 消费带外承载能力。
  4. 调用者提供的幂等键,与运行原子性保留。
  5. 服务器端网络、容量、数据策略、检查点存储和成本 验证,包括清单的预算上限。

身份验证是身份,而非工作负载授权。登录、API 密钥、报价 或已完成预订永远不能替代训练确认。 检查和计划生成不得创建工作负载。取消和清理 是具有各自作用域确认和幂等 边界的独立变更。

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、检查点列表、取消和清理。 每个操作都需要有界连接和整体超时、可感知撤销的错误 以及结构化输出。在模棱两可的传输故障后,在重试之前通过幂等键查询状态;切勿因为 第一个响应丢失就创建第二个运行。已撤销的凭据停止轮询并 将控制权返回给原始代理,而不会自动启动登录。

如实报告阶段门控;切勿覆盖失败的评估门控。清理必须 可观察,并且不得释放或修改底层预订,除非该 单独的经济操作已明确授权。

提议的后端阶段

这些阶段描述了未来的后端(Layer 0.3),而非 ECC 中存在的代码:

  1. 数据准备——清单、去重、针对评估套件的去污染; 1.5 亿梯级决策作业作为自定义数据的廉价预检。
  2. 并行度和精度——根据模型大小、节点数、网络选择; 浪费的组合被拒绝。
  3. 检查点和容错——异步 DCP、torchft;检测 < 10 分钟, 恢复 < 15 分钟。损失峰值重启是一个提议的、人工门控的操作。
  4. 课程和评估门控——分阶段预训练 / 中期训练 / 长上下文 / 训练后,每个阶段都有固定的评估电池;失败的门控会停止运行。
  5. 训练后——SFT → DPO → RLVR(带 DAPO 稳定性修复的 GRPO), 训练器 / 推出分离,具有有界陈旧性。

后端发出 desk 遥测数据(有效吞吐量、中断率、检查点 带宽),以便 desk 如实为训练块定价。

在规范运行时中存在上述每个门控和生命周期操作之前, 此技能仍然是失败关闭的可用性检查和文档移交。

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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