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Itô 推理

檢查已完成的 Itô 計算預約中模型服務的可用性,並在標準後端可用時,移交經過明確確認的服務清單。請在用於 ito-compute 預訂 GPU 節點之後,且使用者要求 OpenAI 相容端點、ito-serve、託管 Kimi 或自託管開放權重推理時使用。ECC 本身不實作任何服務堆疊。

Itô 推理 是什麼?

Itô Inference (`ito-inference`) 是 ECC 中用於在 Itô 計算資源上進行推理服務的唯一標準技能。任何指定 `ito-serve` 的請求都會路由至此技能,因此不應建立或安裝第二個 `ito-serve` 技能。ECC 不會 SSH 到節點、下載權重、啟動推理引擎或直接暴露端點;它也不會處理預約、保留或花費事宜。目前,受管理的服務尚不可用,ECC 橋接器僅暴露 `login`、`auth`、`find`、`status` 及明確限制的 `evals` 操作,並無 `serve` 指令。因此,該技能會拒絕任何 `serve` 請求,並將控制權交還給發起代理,而不會嘗試使用本機執行器、SSH 輔助程式、瀏覽器工作流程或任何未追蹤的 `ito-serve` 草稿。未來生產環境啟用時,必須經過伺服器驗證的完成預約、不可變的服務清單、一次性確認以及用戶端的冪等金鑰等多重門檻,才能建立工作負載。ECC 強烈依賴標準 API 來管理整個生命週期,包括狀態查詢、取消與清理,並確保端點健康、模型身分與金絲雀推理測試均通過後,才會回報 `ready` 狀態。

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

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Itô 推理 是做什麼的?

ito-inference 是 ECC 中用於在 Itô 計算資源上進行推理服務的唯一標準技能。 指定 ito-serve 的請求會路由至此;請勿建立或安裝第二個 ito-serve 技能。ECC 永遠不會 SSH 到節點、下載權重、啟動推理引擎或暴露端點;它也不會處理預約、保留或花費事宜。

當前生產邊界

受管理的服務目前尚不可用。ECC 橋接器僅暴露 login、auth、find、status 及明確限制的 evals 操作。它沒有 serve 指令。標準執行時期文件僅將 inference 標記為不受支援的相容性探測;ECC 不會呼叫或依賴它。MCP 表面僅暴露 auth、find 和 status。本技能可在地端強制保證的是,ECC 會在解析或產生承載憑證的標準用戶端之前拒絕 serve。

因此,請在驗證或任何指令呼叫之前停止。回報缺少此功能,並將控制權交還給發起代理。切勿替換為本機執行器、SSH 輔助程式、瀏覽器工作流程、購買端點或任何未追蹤的 ito-serve 草稿。

必要的資格

當服務功能實作後,其第一個門檻是經伺服器驗證的完成預約。叢集記憶體、邀標書 (RFQ)、報價單、節點 IP 或 SSH 存取權均不能證明資格。後端必須傳回與已驗證帳戶、預約、GPU 拓撲、區域、網路架構、租期及模型政策綁定的最新服務資格。已過期、已撤銷、不符、不完整或已釋放的預約,在確認前會以失敗關閉。

未來 CLI 與 API 合約

預期的指令名稱是 serve;inference 僅在生產合約生效後,作為明確標示為已棄用的相容性別名保留。未來的移交必須等同於:

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

經審查的清單必須標明模型修訂版、引擎與版本、量化方式、張量/管線拓撲、端點暴露策略、工件校驗和、儲存上限、執行時期限制、可選的 TTFT/TPOT 目標以及最大增量成本。任何原始 API 金鑰、SSH 金鑰、節點密碼或 Bearer 權杖都不得出現在引數、清單、日誌、MCP 結果或聊天訊息中。

用戶端必須標準化清單路徑、拒絕符號連結、以不跟隨連結的方式開啟一般檔案、要求適當的擁有權與嚴格的權限、強制限制檔案大小,並從已開啟的描述元計算位元組雜湊。該摘要必須與繫結到確認中的摘要完全相等,之後才能進行任何工作負載變更。路徑置換、摘要不符、檔案過大或可變動的不安全檔案會以失敗關閉。

標準 API(而非 ECC)必須擁有工作負載的建立權,並回傳包含 ok、live_api_contacted、notice 以及 data 或 error 的結構化 JSON。服務資料必須包含穩定的預約 ID、工作負載 ID、清單 ID、冪等 ID 以及狀態列舉;在健康檢查與模型檢查通過之前,不得宣稱端點已上線。錯誤訊息必須包含穩定的錯誤代碼與安全的訊息,不得洩漏機密。

確認與執行門檻

在建立工作負載之前,必須滿足以下所有條件:

  1. 來自標準後端的最新資格與服務可用性。
  2. 可審查的不可變更清單與確定性摘要。
  3. 一個獨立的單次確認,與帳戶、動作、清單及成本綁定,具有短暫的有效期與重播保護。CLI 引數僅攜帶一個不透明、非授權的確認參考;伺服器會離線解析並消耗該承載能力。
  4. 由呼叫者提供的冪等金鑰,需與工作負載原子性地保留。
  5. 伺服器端的網路架構、容量、模型政策、儲存與成本驗證。

驗證是身分驗證,而非工作負載授權。登入、API 金鑰、報價單或完成的預約永遠不能取代服務確認。檢查與計畫產生不得建立工作負載。取消與清理是獨立的變更操作,各自有獨立的確認與冪等邊界。

生命週期與復原

在相同的標準用戶端公開租戶範圍的狀態、日誌、指標、取消與清理操作之前,生產表面仍不完整。每個操作都需要有限制的連線逾時與整體逾時、能感知撤銷狀態的錯誤訊息,以及結構化輸出。在發生不明確的傳輸失敗後,請先透過冪等金鑰查詢狀態,再進行重試;切勿僅僅因為第一個回應遺失就建立第二個工作負載。已撤銷的憑證會停止輪詢,並將控制權交還給發起代理,而不會自動開始登入。

只有在端點健康、模型身分與金絲雀推理測試均通過後,才能回報 ready。應誠實回報中間與最終的失敗狀態。清理必須是可觀察的,且不得釋放或修改底層的預約,除非該獨立的經濟行為已獲得明確授權。

提議的後端階段

以下階段描述的是未來的後端,而非 ECC 中現有的程式碼:

  1. 驗證資格、拓撲、網路架構與成本門檻。
  2. 將校驗和固定的權重提取至後端管理的儲存中。
  3. 產生並驗證可審查的拓撲/引擎計畫。
  4. 透過提供者控制平面啟動,絕不允許 ECC 直接以 root 身分 SSH 進入節點。
  5. 啟動、測試健康狀態與模型身分、執行 SLO 金絲雀測試,然後註冊端點與編輯過的設定。

在標準執行時期中的每個門檻與生命週期操作都實作完成之前,此技能仍只是一個失敗關閉的可用性檢查與文件移交。

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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