Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

hermes-skill(爱马仕技能)

hermes-skill 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 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。

hermes-skill 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 31,416。

总安装 2,712周安装 113GitHub Stars 公开资料未说明下载 904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
1.0.0

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-skill(爱马仕技能)
来源仓库:https://github.com/devrobbin/hermes-skill
安装命令:
openclaw skills install hermes-skill
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-skill

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

🤖 AI 自进化技能包 — 自动从复杂任务创建可复用技能,HOT/WARM/COLD 分层记忆管理,智能 Nudge 提醒与定时自检,持续让 AI 越用越聪明。追踪 NousResearch/Hermes-Agent 上游演进。

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-skill;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

hermes-skill 怎么安装?

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

hermes-skill 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-skill 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

hermes-skill 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-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,712 次,近一周安装 113 次,下载 904 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-skill 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
hermes-skill

爱马仕技能 · 本页

2,712—需要联网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-skill
description
🤖 AI 自进化技能包 — 自动从复杂任务创建可复用技能,HOT/WARM/COLD 分层记忆管理,智能 Nudge 提醒与定时自检,持续让 AI 越用越聪明。追踪 NousResearch/Hermes-Agent 上游演进。
version
1.1.0
author
devrobbin
homepage
https://github.com/devrobbin/hermes-skill
license
MIT
keywords
triggers

HermesSkill — AI 自进化技能包

让 AI Agent 拥有持续进化的能力——像 Hermes Agent 一样,从经验中学习、自我改进。

核心模块

模块脚本说明
记忆管理memory_tool.pyHOT/WARM/COLD 三层记忆、搜索、增删
Nudge 提醒nudge_system.py定时自检、智能提醒、知识保存触发
技能创建auto_skill_creator.py复杂任务自动生成可复用 skill
技能评估skill_evaluator.py评分反馈、自动改进、usage 追踪
自检self_check_cron.shcron 定时健康检查
上游追踪upstream_tracker.py追踪 Hermes Agent 最新演进

上游追踪系统

追踪目标

NousResearch/hermes-agent — GitHub 56k+ Stars,自进化 AI Agent 标杆

追踪文件映射

上游路径本地对应
agent/memory_manager.pymemory_tool.py
agent/memory_provider.pymemory_tool.py
agent/skill_commands.pyauto_skill_creator.py
agent/skill_utils.pyauto_skill_creator.py
agent/prompt_builder.pynudge_system.py

使用方式

# 检查上游新提交并分析融合价值
python3 scripts/evo_main.py upstream check

# 查看追踪状态
python3 scripts/evo_main.py upstream status

# 显示具体文件对比
python3 scripts/evo_main.py upstream diff agent/memory_manager.py

# 查看融合推荐
python3 scripts/evo_main.py upstream fuse

# 列出追踪的核心文件
python3 scripts/evo_main.py upstream list

工作原理

  1. Fetch — 从 GitHub API 获取 nousresearch/hermes-agent/main 最新 30 条 commit
  2. Detect — 找出涉及核心模块的变更(memory、skill、prompt 等)
  3. Analyze — 提取新增的类/方法/模式,对比本地实现,计算融合价值
  4. Record — 高价值 diff 存入 upstream-tracker/state.json + 追加到 changelog.md
  5. Notify — 每日 09:00 自动检查,有高价值发现时推送摘要

融合价值评估

分数含义
7-10/10上游重大新能力,值得深度融合
3-6/10有借鉴价值,选择性融合
1-2/10边缘改进,记录即可

存储位置

  • 追踪状态: ~/self-improving/upstream-tracker/state.json
  • 变更记录: ~/self-improving/upstream-tracker/changelog.md

自进化统一入口

python3 scripts/evo_main.py nudge [type]          # 检查/触发 nudge
python3 scripts/evo_main.py remember <text>       # 添加记忆
python3 scripts/evo_main.py forget <text>         # 删除记忆
python3 scripts/evo_main.py search <query>        # 搜索记忆
python3 scripts/evo_main.py stats                 # 记忆统计
python3 scripts/evo_main.py skills                # 列出 auto skills
python3 scripts/evo_main.py eval <skill,rating>   # 评估 skill
python3 scripts/evo_main.py improve <skill,notes>  # 改进 skill
python3 scripts/evo_main.py upstream <cmd>        # 上游追踪 (check|status|diff|list|fuse)
python3 scripts/evo_main.py check                 # 完整自检

定时任务

  • 每小时: Nudge 自检(检查知识保存、记忆整理)
  • 每天 09:00: Hermes Agent 上游追踪检查

版本历史

  • v1.0.0: 初始版本(HOT/WARM/COLD + nudge + auto-skill)
  • v1.1.0: 新增上游追踪系统,对接 Hermes Agent 主线演进

开发规范(重要)

本技能包本身是自进化系统,任何模块有改进时必须遵守以下规则:

GitHub 同步规则

每次自身技能进化必须同步到 GitHub 仓库

改进流程:

  1. 在本地 ~/.qclaw/skills/hermes-skill/ 改进代码
  2. git add + git commit -m "描述"
  3. git push 推送到 origin/main
  4. 同步更新 SKILL.md / README.md 说明(如果功能有变化)

Changelog 追加规则

新增模块、重大重构或 API 变更 → 在 upstream-tracker/changelog.md 底部追加条目

格式:

## YYYY-MM-DD — vX.X.X
- [改进描述]
- [文件变更]

避免事项

  • ❌ 只在本地改,不 push
  • ❌ 更新代码但不更新文档
  • ❌ 破坏已有的 upstream-tracker 状态文件

平台分布

OpenClaw

83.3%
按下载量换算753

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。

继续浏览同类 Skills