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Agent Skill · 效率

hermes-agi-supervisor(赫尔墨斯 AGI 主管)

hermes-agi-supervisor 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

hermes-agi-supervisor 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 18,587。

总安装 2,296周安装 92GitHub Stars 公开资料未说明下载 743核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.2.0

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-agi-supervisor(赫尔墨斯 AGI 主管)
来源仓库:https://github.com/mengxiangshu666/hermes-agi-supervisor
安装命令:
openclaw skills install hermes-agi-supervisor
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install hermes-agi-supervisor

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

AGI指令迭代与执行监督工具。解决AGI"假大空、不落地"问题。输入模糊指令 → 拆解为可执行任务 → 设定奖惩机制 → 执行校验 → 不合格指令重写,形成闭环。触发词:hermes指令、AGI监督、指令迭代、任务拆解、指令优化。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install hermes-agi-supervisor;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

hermes-agi-supervisor 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install hermes-agi-supervisor。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

hermes-agi-supervisor 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

hermes-agi-supervisor 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

hermes-agi-supervisor 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

hermes-agi-supervisor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,296 次,近一周安装 92 次,下载 743 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

hermes-agi-supervisor 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
hermes-agi-supervisor

赫尔墨斯 AGI 主管 · 本页

2,296—权限未标注MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
hermes-agi-supervisor
description
AGI指令迭代与执行监督工具。解决AGI"假大空、不落地"问题。输入模糊指令 → 拆解为可执行任务 → 设定奖惩机制 → 执行校验 → 不合格指令重写,形成闭环。触发词:hermes指令、AGI监督、指令迭代、任务拆解、指令优化。

Hermes AGI 指令迭代 & 执行监督 Skill

核心定位

解决AGI系统的三大顽疾:

  • 指令模糊 → 不可执行
  • 缺乏校验 → 不了了之
  • 无奖惩机制 → 没有反馈

本skill将任何模糊的AGI指令,变成可测量、可执行、可迭代的闭环系统。


目录结构

hermes-agi-supervisor/
├── SKILL.md          # 主说明文件(本文件)
├── scripts/
│   ├── decompose.sh  # 任务分解脚本
│   └── score.sh      # 积分计算脚本
└── _meta.json        # 元数据

快速开始

用户输入任务指令后,按以下四步执行:

第一步:任务分解(AI执行 + 脚本记录)

用户输入:

我要:提升客户满意度

AI执行完整分解,输出结构化任务清单后,使用脚本记录:

# 在终端执行(由AI自动调用)
./scripts/decompose.sh "提升客户满意度"

生成结构化任务文件,记录到 ~/.hermes/tasks/


四大模块

模块一:指令拆解(Decompose)

输入: 一条模糊的AGI指令 输出: 拆解为3-7条具体、可测量、可验证的子任务

拆解标准:

  • 每条子任务必须可以回答"做到了"或"没做到"
  • 每条子任务必须有明确的完成标志
  • 每条子任务必须有时限或触发条件
输入示例:"提升客户满意度"
↓ 拆解输出
① 提取最近30条客户评价(完成标志:30条数据)
② 识别负向关键词频率TOP5(完成标志:词频表)
③ 生成改进建议清单(完成标志:清单≥5条)
④ 制定改进优先级(完成标志:带理由的排序)
⑤ 输出可执行的SOP(完成标志:含时间节点)

模块二:奖惩机制设定(Incentive Design)

输入: 拆解后的子任务列表 输出: 每条任务的奖惩规则(积分制)

奖惩规则:

  • 按时完成 +10分,超时1次 -5分
  • 完成质量达到标准 +20分,被打回重做 -10分
  • 连续3次达标触发"正向加速"(任务难度升级)
  • 连续2次未达标触发"强制降级"(简化任务粒度)

输出格式:

| 子任务 | 完成标志 | 奖励 | 惩罚 | 状态 |
|--------|----------|------|------|------|
| 任务1  |          |      |      | 待执行 |

模块三:执行校验(Verification)

输入: 子任务完成结果 输出: 合格/不合格/需重写 三个判定

判定规则:

  • 合格: 完成标志全部达成,内容无明显错误
  • 不合格: 完成标志部分达成,或存在事实性错误
  • 需重写: 完成标志全部达成,但不符合质量标准(需调整表述/结构/深度)

积分计算(自动):

./scripts/score.sh <task_id> <完成数> <失败数>
# 输出:{"task_id": "xxx", "base_score": 15, "bonus": 10, "total": 25, "status": "good"}

特殊处理:

  • 如果任务结果为"我不会/无法完成" → 触发指令降级
  • 如果任务结果为"已完成,但不确定质量" → 触发自检流程

模块四:指令重写(Rewrite)

输入: 不合格或需重写的任务结果 + 原始指令 输出: 优化后的新指令 + 改进说明

重写策略:

  • 增加具体限定词(时间/数量/标准/格式)
  • 拆解复合指令为串行步骤
  • 移除主观性词汇("做好一点"/"差不多就行")
  • 添加验证节点(中期检查点)
原始指令:"了解一下市场"
↓ 重写后
"在3个平台(知乎/抖音/得到)搜索'AI工具'关键词,
各抓取20条高赞内容,整理为包含:标题/平台/点赞数/核心观点
的Excel表,于24小时内完成。"

闭环流程

用户输入模糊指令
    ↓
【模块一】拆解 → 子任务清单
    ↓
【模块二】设定奖惩 → 积分表
    ↓
用户/系统执行子任务
    ↓
【模块三】校验结果
    ↓
    合格?→ 下一任务
    不合格?→ 【模块四】重写 → 重新执行
    ↓
全部完成 → 输出总结报告(含积分累计)

使用方式

标准流程(完整四步): 直接输入你的AGI指令,格式示例:

我要:提升团队执行力

单独调用某一模块:

  • "拆解 + 你的指令" → 只执行模块一
  • "校验 + 任务结果" → 只执行模块三
  • "重写 + 模糊指令" → 只执行模块四

脚本说明

脚本作用调用方式
decompose.sh创建任务文件,记录原始指令bash scripts/decompose.sh "<指令>"
score.sh计算任务积分和状态bash scripts/score.sh <task_id> <完成数> <失败数>

任务文件保存在 ~/.hermes/tasks/ 目录,支持历史查询。


注意事项

  • 本skill不替代执行,只负责监督和优化
  • 奖惩积分系统需用户自行维护(可用笔记或表格)
  • 连续3次无法完成的子任务,建议降级或拆分粒度
  • 任务文件采用JSON格式存储,支持程序化读取和分析

平台分布

OpenClaw

96.85%
按下载量换算720

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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