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itô 訓練

檢查已完成的 Itô 計算預約上 ML 訓練的可用性,並在規範後端可用時,交接已明確確認的訓練清單。在 ito-compute 已預訂 GPU 節點且使用者想要在該硬體上進行預訓練、微調或強化學習之後使用。ECC 本身不實作任何訓練堆疊。

itô 訓練 是什麼?

`ito-training` 是 ECC 中用於在 Itô 計算資源上進行訓練的規範技能。ECC 從不自行執行訓練器、排程器或資料管道,也不預訂、保留或花費任何資源。此技能鏈接自 `ito-compute` 的**已完成預約**。目前,受管訓練尚不可用;ECC 橋接器僅公開 `login`、`logout`、`auth`、`find`、`status` 和明確受限的 `evals`,沒有 `train` 動詞。因此,此技能會先停止在認證或任何指令調用之前,報告遺失的功能,然後將控制權交還給原始代理。它絕不替代本地訓練器、SSH 輔助工具、瀏覽器工作流程或採購端點。當訓練實作時,其第一個閘門是伺服器驗證的已完成預約;憑證記憶體、詢價單、報價單、節點 IP 或 SSH 存取權都不是權利的證明。未來的 CLI 合約指定了 `ecc ito train` 指令,該指令需要一個伺服器驗證的預約 ID、一個已審查的 JSON 清單、一個不透明的確認參考和一個冪等金鑰。在建立工作負載之前,需要滿足多個閘門:來自規範後端的新鮮權利和訓練資格、一個可審查的不可變清單和確定性摘要、一個單次使用的確認、一個呼叫者提供的冪等金鑰,以及伺服器端的驗證。ECC 永遠不會建立工作負載;規範 API 負責該任務並傳回結構化 JSON。此技能支援 Claude Code、Cursor 和 Codex 等平台,並確保安全、可稽核且可靠的訓練工作流程。

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

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itô 訓練 是做什麼的?

ito-training 是在 Itô 計算資源上進行訓練的 ECC 規範技能。ECC 從不執行自己的訓練器、排程器或資料管道;它從不預訂、保留或花費任何資源。此技能鏈接自 ito-compute 的已完成預約。

當前生產邊界

目前尚無受管訓練。ECC 橋接器僅公開 login、logout、auth、find、status 和明確受限的 evals。它沒有 train 動詞,規範 CLI 的 run 動詞和桌面 training-run 後端仍然是支架。本地可執行的保證是 ECC 在解析或生成攜帶憑證的規範用戶端之前拒絕 train。

因此,應在認證或任何指令調用之前停止。回報缺少的功能並將控制權交還給原始代理。絕不替代本地訓練器、SSH 輔助工具、瀏覽器工作流程或採購端點。

所需權利

當訓練實作後,其第一個閘門是伺服器驗證的已完成預約。憑證記憶體、詢價單、報價單、節點 IP 或 SSH 存取權都不是權利的證明。後端必須傳回綁定到已驗證帳戶、預約、GPU 拓撲、區域、架構和期限的新鮮訓練資格。已過期、已撤銷、不匹配、不完整或已釋放的預約在確認前將失敗關閉。

未來 CLI 和 API 合約

預期的指令名稱是 train。未來的交接必須等同於:

ecc ito train \
  --booking <server-verified-booking-id> \
  --manifest <absolute-reviewed-json-file> \
  --confirmation-ref <opaque-non-authorizing-reference> \
  --idempotency-key <stable-retry-key> \
  --json

已審查的清單必須識別模型大小和修訂版、帶有去污染來源的資料參考、訓練目標、訓練後配方、以美元為單位的預算上限、檢查點策略以及最大增量成本。原始 API 金鑰、SSH 金鑰、節點密碼、持有者權杖或資料集憑證不得出現在引數、清單、日誌、MCP 結果或聊天中。

用戶端必須規範化清單路徑、拒絕符號連結、開啟一般檔案而不遵循連結、要求適當的擁有權和限制性權限、強制執行有界大小,並從開啟的描述符中對位元組進行哈希。該摘要必須完全等於在確認中綁定的摘要,然後才能進行任何工作負載變更。路徑交換、摘要不匹配、檔案過大或可變的不安全檔案將失敗關閉。

規範 API(而非 ECC)必須擁有工作負載建立權,並傳回結構化 JSON,其中包含 ok、live_api_contacted、notice 以及 data 或 error。訓練資料必須包含穩定的預約、執行、清單和冪等 ID,以及狀態列舉。錯誤必須包含穩定的代碼和安全的訊息,不得包含機密。

確認和執行閘門

在工作負載建立之前,需要滿足以下所有條件:

  1. 來自規範後端的新鮮權利和訓練資格。
  2. 可審查的不可變清單和確定性摘要。
  3. 一個單次使用的確認,綁定到帳戶、動作、清單和成本,具有短暫的到期時間和重播保護。CLI 引數僅攜帶一個不透明、非授權的確認參考;伺服器會解析並耗用帶外承載能力。
  4. 呼叫者提供的冪等金鑰,與執行自動保留。
  5. 伺服器端的架構、容量、資料政策、檢查點儲存和成本驗證,包括清單的預算上限。

認證是身份,不是工作負載授權。登入、API 金鑰、報價單或完成的預約絕不能取代訓練確認。檢查和計畫產生不得建立工作負載。取消和清理是具有各自範圍確認和冪等邊界的不同變更。

生命週期和復原

生產表面直到同一個規範用戶端公開租戶範圍的狀態、日誌、指標、檢查點列表、取消和清理才完整。每個操作都需要有界的連線和整體逾時、能感知撤銷的錯誤以及結構化輸出。在模糊的傳輸失敗後,應先透過冪等金鑰查詢狀態,然後再重試;切勿僅因為第一個回應遺失就建立第二個執行。已撤銷的憑證會停止輪詢,並將控制權交還給原始代理,而不會自動啟動登入。

如實報告階段閘門;絕不覆蓋失敗的評估閘門。清理必須是可觀察的,且不得釋放或修改底層預約,除非該獨立的經濟操作已獲得明確授權。

提議的後端階段

這些階段描述了未來的後端(Layer 0.3),而不是 ECC 中存在的程式碼:

  1. 資料準備 — 清單、去重、針對評估套件的去污染;150M 階梯決策作業作為自訂資料的廉價預檢查。
  2. 並行與精度 — 根據模型大小、節點數量、架構選擇;拒絕浪費的組合。
  3. 檢查點與容錯 — 非同步 DCP、torchft;偵測 < 10 分鐘,恢復 < 15 分鐘。損失突波重新啟動是提議中、需人工審核的操作。
  4. 課程與評估閘門 — 分階段的預訓練 / 中期訓練 / 長上下文 / 訓練後,每個階段都有一個固定的評估組合;失敗的閘門會停止執行。
  5. 訓練後 — SFT → DPO → RLVR(使用 DAPO 穩定性修復的 GRPO),訓練器/滾動分離,具有有界的停滯時間。

後端會發射桌面遙測資料(有效吞吐量、中斷率、檢查點頻寬),以便桌面能誠實地為訓練區塊定價。

直到上述每個閘門和生命週期操作都存在於規範執行環境中,此技能仍然是一個失敗關閉的可用性檢查和文件交接。

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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