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研究检索敏感数据github未标认证来源可访问许可证需确认审计提醒

hermes-agent爱马仕 Agent

Agent Skill

hermes-agent 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

6,545

周安装

270

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,138
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:hermes-agent(爱马仕 Agent)
来源仓库:https://github.com/wihy/hermes-agent-skill
仓库路径:skills/hermes-agent
安装命令:
npx skills add https://github.com/wihy/hermes-agent-skill --skill hermes-agent
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/wihy/hermes-agent-skill --skill hermes-agent

简介

用于查找、检索和筛选相关信息。

  • 适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果。
  • 通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需结合原始 README 核验具体用法。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • hermes-agent 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Hermes Agent Skill v2.0

概述

本 Skill 封装了 NousResearch Hermes Agent 的 CLI 调用能力,让 WorkBuddy/Claw 可以通过 Shell 命令利用 Hermes 的核心功能。

v2.0 改进:完全可移植,无硬编码路径,支持任意实例一键安装。


首次安装

一键安装(推荐)

当检测到 Hermes 未安装时,运行:

# 安装 Hermes Agent(自动克隆、创建虚拟环境、创建 CLI 入口)
bash ~/.workbuddy/skills/hermes-agent/scripts/install_hermes.sh

# 或自定义安装目录
bash ~/.workbuddy/skills/hermes-agent/scripts/install_hermes.sh --prefix ~/custom/path

安装脚本会自动:

  1. ✅ 检测 Python 3.11+ 环境
  2. ✅ 克隆 Hermes Agent 源码
  3. ✅ 创建 Python 虚拟环境并安装依赖
  4. ✅ 创建 ~/.local/bin/hermes CLI 入口
  5. ✅ 初始化 ~/.hermes/ 配置目录
  6. ✅ 生成默认 .env 配置模板

安装后配置 API Key

# 编辑配置文件,填入你的 API Key
nano ~/.hermes/.env

可选提供商(任选其一):

# 智谱 AI(推荐国内用户)
GLM_API_KEY=your-key-here

# OpenRouter(支持多种模型)
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-your-key-here

# Anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-key-here

# OpenAI
OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here

验证安装

# 确认 PATH 包含 hermes
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
hermes --version

# 运行诊断
hermes doctor

迁移到其他 Claw 实例

将整个 Skill 目录复制到目标实例即可:

# 在目标实例上执行:
cp -r /path/to/hermes-agent ~/.workbuddy/skills/hermes-agent
bash ~/.workbuddy/skills/hermes-agent/scripts/install_hermes.sh
# 然后配置 API Key

核心工作流

1. 调用模式速查

场景命令说明
快速问答hermes run "问题" --non-interactive --no-stream最简调用
带上下文hermes run "问题" --context-file./ctx.md --non-interactive注入项目上下文
子代理委托使用 scripts/hermes_delegate.sh复杂任务分解
技能查询hermes skills list查看已学技能
记忆搜索hermes memory search "关键词"检索历史知识
状态检查hermes statushermes doctor诊断安装状态

2. CLI 命令完整参考

基础命令

# 启动交互式对话
hermes

# 单轮执行(WorkBuddy 集成首选)
hermes run "prompt" [选项]

# 非交互模式选项
--non-interactive    # 关闭交互式 TUI(必需)
--no-stream          # 禁用流式输出,返回完整结果
--context-file PATH  # 注入上下文文件
--toolset NAME       # 限制使用的工具集
--model MODEL        # 指定模型
--timeout SECONDS    # 超时时间(默认300秒)

子代理委托

# 通过 wrapper 脚本调用(推荐)
./scripts/hermes_delegate.sh \
  --task "分析竞品A和B的产品特性" \
  --tools "web_search,browser,file_write" \
  --timeout 300 \
  --output ./result.md

# 直接在 hermes run 中使用 delegate_task 工具
hermes run '使用delegate_task工具,任务是:分析XXX,工具限制:web_search,browser' \
  --non-interactive --no-stream

记忆管理

# 搜索历史记忆
hermes memory search "关键词"

# 查看所有笔记
hermes memory notes list

# 添加手动笔记
hermes memory notes add "重要发现:..."

# 导出/导入记忆
hermes memory export ./backup/
hermes memory import ./backup/

技能管理

hermes skills list                           # 列出所有技能
hermes skills create my-skill --description "描述"  # 创建新技能
hermes skills edit my-skill                  # 编辑技能
hermes skills remove my-skill                # 删除技能

插件管理

hermes plugins list                    # 列出插件
hermes plugins install user/repo       # 安装插件
hermes plugins enable/disable/update/remove plugin-name

定时任务 (Cron)

hermes cron list                       # 列出定时任务
hermes cron add --name "日报" --cron "0 9 * * *" --message "生成总结"
hermes cron pause/resume/remove TASK_ID

MCP 集成

hermes mcp serve --port 8080           # 启动 MCP Server
hermes mcp connect <server-config>     # 连接外部 MCP 服务

Wrapper 脚本

scripts/hermes_wrapper.sh

统一的 CLI 封装脚本,提供 JSON 格式化输出和错误处理:

./scripts/hermes_wrapper.sh [命令] [参数...]

# 示例
./scripts/hermes_wrapper.sh run "分析内容" --timeout 60
./scripts/hermes_wrapper.sh memory search "关键词"
./scripts/hermes_wrapper.sh status

输出格式:JSON(包含 success, output, error, duration_ms 字段)

scripts/hermes_delegate.sh

子代理委托专用脚本:

./scripts/hermes_delegate.sh --task "任务描述" [选项]

# 可选选项
--tools "tool1,tool2"      # 限制可用工具集
--timeout 300              # 超时时间(秒)
--output ./result.md        # 输出文件路径
--max-concurrent 3         # 最大并发数(默认3)
--context-file ./ctx.md     # 额外上下文文件
-v                         # 详细输出

scripts/install_hermes.sh

一键安装脚本(详见上方「首次安装」章节):

bash scripts/install_hermes.sh [--skip-deps] [--prefix DIR]

模型配置

运行交互式配置向导:

hermes model

或直接编辑 ~/.hermes/config.yaml

model:
  provider: zai           # 可选: openrouter, anthropic, openai, zai, gemini 等
  default: "glm-5"        # 默认模型
  base_url: "https://api.z.ai/api/paas/v4"  # 自定义 API 地址

支持的提供商:openrouter, anthropic, openai, gemini, zai, kimi-coding, nous, custom


最佳实践

✅ 推荐做法

  1. 始终使用 --non-interactive --no-stream:避免 TUI 阻塞
  2. 设置合理的超时时间:简单任务 60s,复杂任务 300s
  3. 限制工具集:用 --toolset 减少 Token 消耗
  4. 使用上下文文件:将大段背景信息放入文件,而非 prompt 中
  5. 错误重试机制:网络问题时自动重试 1-2 次

⚠️ 注意事项

  1. Token 成本:每次调用都有成本
  2. 并发限制:最多 3 个并发子代理
  3. 超时保护:长时间运行的任务必须设置 timeout
  4. API Key 安全:不要在 Skill 文件中硬编码密钥
  5. Python 版本:确保使用 Python 3.11+

故障排除

问题解决方案
command not found: hermes运行 export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" 或重新执行 install_hermes.sh
TypeError: unsupported operand确保 Python 3.11+
API Key 错误检查 ~/.hermes/.env 配置
连接超时检查网络,或更换 LLM 提供商
子代理失败减少 --max-concurrent 或增加 --timeout
安装脚本失败运行 hermes doctor 诊断

文件结构

hermes-agent/
├── SKILL.md                    # 本文件(Skill 说明文档)
├── _meta.json                  # Skill 元数据(可移植性声明)
├── scripts/
│   ├── install_hermes.sh       # 一键安装脚本(通用)
│   ├── hermes_wrapper.sh       # 统一 CLI 封装(动态路径检测)
│   └── hermes_delegate.sh      # 子代理委托脚本(动态路径检测)
└── references/                 # 参考文档

更新日志

  • v2.0.0 (2026-04-12): 完全可移植版 — 移除所有硬编码路径,添加一键安装脚本,支持任意 Claw 实例迁移
  • v1.0.0 (2026-04-11): 初始版本,支持基础 CLI 调用、子代理委托、记忆/技能管理

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

38.42%
按下载量换算821

Claude

29.3%
按下载量换算626

Cursor

18.63%
按下载量换算398

Gemini CLI

10.38%
按下载量换算222

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

可疑

Snyk

可疑

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

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来源信息

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