Hermes Agent Ustalık Sınıfı: Sıfırdan Tam Otonom Ajan Operasyonuna Eksiksiz Eğitim

Harika! İşte çeviri:

Hermes Agent'i keşfeden çoğu insan ilk haftayı kafa karışıklığı içinde geçirir.

Hermes karmaşık olduğu için değil.

Çünkü hiç kimse, sıfır bilgiden tamamen işlevsel bir otonom ajan sistemine tek seferde geçmenizi sağlayacak kapsamlı rehberi yazmadı.

İşte bu rehber tam olarak bu.

Bu masterclass'ın sonunda Hermes'i kurmuş, ilk ajanınızı yapılandırmış, ilk becerinizi oluşturmuş, ilk MCP sunucunuzu bağlamış, kalıcı belleği ayarlamış, ilk iş akışınızı otomatikleştirmiş ve siz olmadan çalışan çoklu-ajan operasyonunuzu devreye almış olacaksınız.

Her bölüm bir öncekinin üzerine inşa edilir. İlk seferde sırayla okuyun. Daha sonra başvurmanız gerektiğinde belirli bölümlere geri dönün.

Bölüm 1: Hermes Agent Aslında Nedir

Herhangi bir şey yüklemeden önce, neyle inşa ettiğinizi anlayın.

Hermes Agent, açık kaynaklı, otonom bir AI ajan çerçevesidir (framework). Bir sohbet robotu değildir. Mevcut bir aracın etrafına sarılmış bir sargı (wrapper) değildir. Kalıcı olarak çalışan, oturumlar arasında her şeyi hatırlayan, yeniden kullanılabilir iş akışları yürüten ve bir programa göre otonom olarak çalışan ajanlar oluşturmak için bir altyapıdır.

Hermes'i diğer tüm ajan çerçevelerinden ayıran dört özellik:

Kalıcı bellek. Çoğu AI ajanı, oturumu kapattığınızda her şeyi unutur. Hermes hatırlar. Her konuşma, her görev, her çıktı, her karar, süresiz olarak devam eden bir bellek katmanında saklanır. Bugün etkileşim kurduğunuz ajan, daha önceki her oturumda olan her şeyi bilir.

Beceri sistemi. Hermes, beceri adı verilen yeniden kullanılabilir iş akışı dosyalarını yürütür. Bir beceriyi, ajanın ne yapması gerektiğini açıklayan düz bir Markdown dosyası olarak bir kez yazarsınız. Sonraki her çalıştırmada, mantığı yeniden oluşturmadan bu beceriyi çağırır. Eklediğiniz her beceri ile operasyonunuz daha hızlı ve daha tutarlı hale gelir.

Zamanlanmış otomasyon. Hermes, siz hiçbir şey başlatmadan yapılandırılabilir bir programa göre çalışır. Sabah araştırma brifingleri. Gece içerik işleme. Saatlik kaynak izleme. Tümü, yapılandırdığınız zamanlarda otomatik olarak tetiklenir.

MCP entegrasyonu. Hermes, gerçek araçlara erişim sağlayan Model Context Protocol (Model Bağlam Protokolü) sunucularına bağlanır. Dosya sistemleri. Veritabanları. Web araması. API'ler. Harici servisler. Her MCP bağlantısı, Hermes'i bir dil modelinden, gerçek dünyada eylemde bulunan bir ajana dönüştürür.

Bu dört özellik birlikte, herhangi bir bireysel AI etkileşiminden niteliksel olarak farklı bir şey üretir.

Bir Hermes ajanı, kullandığınız bir araç değildir.

Operasyon yapan bir sistemdir.

Bölüm 2: Kurulum ve İlk Yapılandırma

Ön koşullar:

Node.js sürüm 18 veya üzeri. Git. Kullanmaya alışkın olduğunuz bir terminal.

Node.js sürümünüzü doğrulayın:

node --version

Node.js'i yüklemeniz veya güncellemeniz gerekiyorsa nodejs.org adresini ziyaret edin ve mevcut LTS sürümünü indirin.

Hermes'i yükleyin:

git clone https://github.com/hermes-agent/hermes

cd hermes

npm install

Ortamınızı yapılandırın:

cp .env.example .env

.env dosyasını açın ve model sağlayıcınızı yapılandırın:

Ana model yapılandırması

MODEL_PROVIDER=anthropic

MODEL_NAME=claude-opus-4-5

ANTHROPIC_API_KEY=anthropic-api-anahtarınız

Alternatif: Ücretsiz kullanım için DeepSeek kullanın

MODEL_PROVIDER=deepseek

MODEL_NAME=deepseek-chat

DEEPSEEK_API_KEY=deepseek-anahtarınız

Bellek yapılandırması

MEMORY_BACKEND=sqlite

MEMORY_PATH=./data/memory.db

Zamanlayıcı

ENABLE_SCHEDULER=true

SCHEDULER_TIMEZONE=Europe/Istanbul

Günlükleme

LOG_LEVEL=info

LOG_PATH=./logs/hermes.log

Hermes'i başlatın:

npm run start

Hermes'in çalıştığını onaylayan bir çıktı görmelisiniz:

[Hermes] Bellek arka ucu: SQLite başlatıldı

[Hermes] Beceri dizini: ./skills yüklendi

[Hermes] Zamanlayıcı: etkin

[Hermes] Ajan hazır. Talimatlar bekleniyor.

Hermes artık kalıcı bellek ve etkin zamanlayıcı ile çalışıyor.

Kurulumu doğrulayın:

İlk mesajınızı yazın:

Merhaba. Kendin hakkında ne biliyorsun?

Hermes, yapılandırmasını, bellek durumunu ve mevcut becerilerini açıklayarak yanıt vermelidir.

Bölüm 3: Dosya Mimarisini Anlamak

Herhangi bir şey inşa etmeden önce, her şeyin nerede olduğunu anlayın.

hermes/

skills/

[beceri-adiniz].md

data/

memory.db

processed/

outputs/

logs/

hermes.log

config/

sources.json

schedule.json

CLAUDE.md

.env

package.json

skills/ dizini, oluşturduğunuz her iş akışının bulunduğu yerdir. Her beceri bir Markdown dosyasıdır. Hermes bu dosyaları okur ve tanımladıkları iş akışlarını yürütür.

data/ dizini, Hermes'in işlediği her şeyi sakladığı yerdir. memory.db, kalıcı belleği güçlendiren SQLite veritabanıdır. processed/ klasörü, işlenmiş öğeleri tutar. outputs/ klasörü, oluşturulan içeriği tutar.

logs/ dizini, operasyon günlüklerini içerir. Bir şey beklendiği gibi çalışmadığında hermes.log dosyasını kontrol edin.

config/ dizini, yapılandırma dosyalarınızı tutar. sources.json, içerik kaynaklarınızı tanımlar. schedule.json, otomatik iş akışlarının ne zaman çalışacağını tanımlar.

CLAUDE.md, tüm kurulumdaki en önemli dosyadır. Hermes'e sizin kim olduğunuz, ne yaptığınız ve nasıl çalışmasını istediğiniz hakkında her şeyi söyler. Bunu Bölüm 4'te oluşturacağız.

Bölüm 4: CLAUDE.md Dosyanızı Yazmak

CLAUDE.md, Hermes ajanınızın işletim anayasasıdır.

Her beceri, çalıştırılmadan önce onu okur. Her otomatik iş akışı, bağlam için onu kullanır. Her çıktı, onun tarafından şekillendirilir.

Kötü yazılmış bir CLAUDE.md, genel çıktılar üretir.

Hassas bir şekilde yazılmış bir CLAUDE.md, operasyonunuzu içten dışa bilen biri tarafından yapılmış gibi hissettiren çıktılar üretir.

İşte eksiksiz şablon:

Hermes Agent — CLAUDE.md

Kimlik

İsim: [ADINIZ VEYA MARKANIZ]

Rol: [NE YAPTIĞINIZ]

Birincil platform: [NEREDE YAYIN YAPTIĞINIZ]

Hedef kitle: [KİME HİZMET ETTİĞİNİZ]

İçerik ve Çalışma Odağı

Birincil konular: [ANA KONULARINIZI LİSTELEYİN]

İçerik formatları: [NE OLUŞTURDUĞUNUZ]

Ses ve ton: [NASIL İLETİŞİM KURDUĞUNUZ]

Asla yapmadığınız şeyler: [KAÇINILACAK BELİRLİ ŞEYLER]

Mevcut Projeler

[PROJE 1]: [TEK CÜMLELİK AÇIKLAMA]

Durum: [AKTİF/BEKLEMEDE/TAMAMLANDI]

Sonraki eylem: [BELİRLİ BİR SONRAKİ ADIM]

[PROJE 2]: [TEK CÜMLELİK AÇIKLAMA]

Durum: [AKTİF/BEKLEMEDE/TAMAMLANDI]

Sonraki eylem: [BELİRLİ BİR SONRAKİ ADIM]

Mevcut Öncelikler

1. [ŞU ANDA EN ÖNEMLİ ŞEY]
2. [İKİNCİ EN ÖNEMLİ ŞEY]
3. [ÜÇÜNCÜ EN ÖNEMLİ ŞEY]

İçerik Standartları

Harika bir çıktı: [BELİRLİ BİR AÇIKLAMA]

Kabul edilebilir bir çıktı: [MİNİMUM EŞİK]

Reddedilen bir çıktı: [BAŞARISIZ OLAN ŞEY]

Güvendiğim Kaynaklar

[BELİRLİ YAYINLARI, KANALLARI, KİŞİLERİ LİSTELEYİN]

Özellikle İstemediğim Şeyler

[KAÇINILACAK KONULARI, FORMATLARI VEYA YAKLAŞIMLARI LİSTELEYİN]

Bellek Kuralları

• Her önemli kararı gerekçesiyle birlikte sakla
• Yayınlanan tüm içerikleri performans notlarıyla takip et
• Kaynak kalite değerlendirmelerini hatırla
• Aynı kaynaktan gelen içeriği 72 saat içinde tekrarlama

Çıktı Kuralları

• Oluşturulan tüm içerikleri data/outputs/ konumuna kaydet
• Her dosyaya tarih damgası vur: YYYY-AA-GG-[tür]-[konu].md
• Tüm operasyonları logs/hermes.log dosyasına kaydet
• Yayınlanmadan önce insan incelemesi gerektiren her şeyi işaretle

Güncelleme Programı

Bu dosyayı incele ve güncelle: [PROGRAMINIZ]

Herhangi bir beceri oluşturmadan önce bunu tamamen doldurmak için 30 dakika ayırın. Aşağı akıştaki her şey bu belgenin kalitesine bağlıdır.

Bölüm 5: İlk Becerinizi Oluşturmak

Bir beceri, Hermes'in yürüttüğü bir iş akışını tanımlayan düz metin Markdown dosyasıdır.

Beceri formatının dört gerekli bölümü vardır:

beceri-adi

Amaç

[Bu becerinin ne yaptığını açıklayan bir cümle]

Tetikleyici

[Nasıl çağrılacağı — manuel olarak veya bir programa göre]

Süreç

[Hermes'in ne yaptığına dair adım adım talimatlar]

Çıktı

[Becerinin ne ürettiği ve nereye kaydettiği]

İlk gerçek becerinizi oluşturalım: yapılandırılmış kaynaklarınızı okuyan ve yapılandırılmış bir özet sunan bir sabah brifingi.

skills/morning-briefing.md dosyasını oluşturun:

morning-briefing

Amaç

Yapılandırılmış tüm kaynaklardan yapılandırılmış bir sabah

istihbarat brifingi oluştur ve çıktılar klasörüne kaydet.

Tetikleyici

Her gün saat 06:00'da zamanlanmış.

Manuel: "Sabah brifingini çalıştır" veya "Brifingimi oluştur"

Süreç

1. Kim olduğum ve hangi konuların benim için önemli olduğu konusunda tam bağlam için CLAUDE.md dosyasını oku.

1. Yapılandırılmış tüm kaynaklar için config/sources.json dosyasını oku.

1. Birincil konular listemdeki her kaynak için: Web aramasını kullanarak son 24 saatteki önemli gelişmeleri ara.

Sonuçları şu kriterleri kullanarak filtrele:

DAHİL ET: Yeni duyurular, önemli güncellemeler,

araştırma bulguları, kilit oyuncuların stratejik hamleleri

HARİÇ TUT: Yeniden ısıtılmış içerik, yeni bilgi içermeyen

fikir yazıları, CLAUDE.md tercihlerime göre

gürültü olarak sınıflandıracağım her şey

1. Bugünün haberleriyle bağlantılı önceki oturumlardan ilgili herhangi bir şey için belleği kontrol et.

1. Brifingi şu formatta oluştur:

Sabah Brifingi — [TARİH]

TEK ŞEY

[En önemli gelişme ve bunun işim için neden önemli olduğu]

NE OLDU

[3-7 önemli madde, her biri 2-3 cümle]

İZLENECEK ŞEYLER

[İzlemeye değer 1-2 gelişen durum]

BELLEKTEN

[Önceki oturumlarda saklanan bir şeyle ilgili bağlantı]

BUGÜNÜN ODAĞI

[Brifinge dayalı tek bir önerilen öncelik]

1. Brifingi şuraya kaydet: data/outputs/[TARİH]-sabah-brifingi.md

1. Özeti şu etiketle bellekte sakla: daily-brief

Çıktı

Çıktılar klasöründe yapılandırılmış brifing dosyası.

Etiketli bellek girişi: daily-brief

hermes.log dosyasına günlük girişi

İlk becerinizi test edin:

Sabah brifingini çalıştır

Hermes'in her adımı yürütmesini, bilgi aramasını ve ilk otomatik brifinginizi oluşturmasını izleyin.

Bölüm 6: Bellek Sistemi

Bellek, Hermes'i yetenekli bir araçtan birikimli bir sisteme dönüştüren şeydir.

Belleğin nasıl çalıştığını anlamak, zaman içinde giderek daha akıllı hale gelen beceriler tasarlamanızı sağlar.

Hermes belleği nasıl saklar:

Her önemli operasyon, SQLite veritabanında bir bellek girişi oluşturur. Her giriş şunları içerir:

• İçerik: ne saklandı
• Etiketler: geri getirme için kategoriler
• Zaman damgası: ne zaman oluşturulduğu
• Kaynak: hangi becerinin oluşturduğu
• İlgi puanı: ne sıklıkla geri getirildiğine göre güncellenir

Hermes belleği nasıl geri getirir:

Herhangi bir beceri çalıştığında, Hermes yürütmeye başlamadan önce ilgili bağlam için otomatik olarak belleği arar. Arama, anlamsal benzerlik kullanır, böylece tam anahtar kelimeler eşleşmese bile ilgili kavramlar ortaya çıkar.

Bellek için beceriler tasarlamak:

Her beceriye açık bellek talimatları ekleyin:

Bellek Talimatları

TAMAMLANDIKTAN SONRA SAKLA:

• Ana bulgular etiketli: [ilgili-etiketler]
• Alınan kararlar etiketli: karar
• Üretilen çıktılar etiketli: cikti

BAŞLAMADAN ÖNCE GETİR:

• Bu becerinin önceki çalıştırmaları
• Etiketli herhangi bir giriş: [ilgili-etiketler]
• Bu iş akışını etkileyen kararlar

Manuel bellek işlemleri:

Bunu bellekte sakla: [bilgi] — şu şekilde etiketle: [etiket]

[konu] hakkında ne hatırlıyorsun?

Bana son 7 gündeki tüm bellek girişlerini göster

Hangi kararlar saklandı?

Bellek bileşik etkisi:

Bir haftalık belleğe sahip bir Hermes ajanı kullanışlıdır.

Üç aylık belleğe sahip bir Hermes ajanı farklı bir araç kategorisidir.

Üç aylık günlük operasyondan sonra Hermes yüzlerce kaynak okumuş, binlerce içerik parçasını işlemiş, düzinelerce kararı takip etmiş ve sizin özel operasyonunuzda neyin işe yarayıp neyin yaramadığına dair ayrıntılı bir resim oluşturmuştur.

Her yeni görev, bu birikmiş bağlamdan faydalanır.

Bölüm 7: MCP Sunucularını Bağlamak

MCP sunucuları, Hermes'i dünya hakkında akıl yürüten bir ajandan, dünya üzerinde eylemde bulunan bir ajana dönüştürür.

Her MCP bağlantısı, Hermes'e gerçek bir araca erişim sağlar. Dosya sistemleri. Web araması. Veritabanları. API'ler. Harici servisler.

Temel MCP sunucularını yükleme:

Dosya sistemi MCP — yerel dosyaları oku ve yaz

npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem

Web araması — gerçek zamanlı Brave Search

npm install -g @modelcontextprotocol/server-brave-search

GitHub — depo erişimi

npm install -g @modelcontextprotocol/server-github

Puppeteer — tarayıcı otomasyonu

npm install -g @modelcontextprotocol/server-puppeteer

MCP bağlantılarını .env dosyanızda yapılandırın:

Dosya sistemi

MCP_FILESYSTEM_PATH=/calisma/dizininizin/yolu

Brave Search

MCP_BRAVE_API_KEY=brave-search-api-anahtariniz

GitHub

MCP_GITHUB_TOKEN=github-kisisel-erisim-belirteciniz

Puppeteer

MCP_PUPPETEER_HEADLESS=true

Dosya Sistemi MCP'si:

En hemen değerli olan bağlantı. Hermes'e yerel dosyalarınıza doğrudan okuma ve yazma erişimi sağlar.

Bağlandıktan sonra Hermes şunları yapabilir:

Beceri talimatlarında belirttiğiniz dosyaları okuyabilir. Çıktıları doğrudan sisteminizdeki klasörlere yazabilir. Dosyaları yeni bilgilere göre güncelleyebilir. Yeni içerik için klasörleri izleyebilir.

Dosya sistemi MCP'sini kullanan beceriler:

Süreç

1. Bağlam için [YOL] adresindeki dosyayı oku
2. İçeriği işle
3. Çıktıyı [CIKTI YOLU] adresine yaz
4. [DIZIN YOLU] adresindeki dizin dosyasını güncelle

Brave Search MCP'si:

Hermes'e gerçek zamanlı web araması erişimi sağlar. Bu olmadan Hermes yalnızca eğitim kesintisine kadar olan bilgiler hakkında akıl yürütebilir. Bununla Hermes, güncel bilgiler için canlı web'i arar.

Her araştırma, izleme ve brifing becerisi Brave Search'ten faydalanır.

Ücretsiz Brave Search API anahtarınızı brave.com/search/api adresinden alın. Ücretsiz katman, ayda 2.000 sorguya izin verir.

GitHub MCP'si:

Hermes'e GitHub depolarına erişim sağlar. Kodu okuyabilir, trend olan depoları kontrol edebilir, takip ettiğiniz depoları izleyebilir ve sürümleri takip edebilir.

Şunlar için değerlidir: geliştirici araçları içeriği, açık kaynak izleme, teknik araştırma, depo analizi.

MCP bağlantılarını doğrulama:

Hangi MCP sunucuları şu anda bağlı?

Bağlı sunuculardaki tüm mevcut araçları listele.

Hermes, bağlı her sunucuyu ve her birinin sağladığı araçları listelemelidir.

Bölüm 8: Zamanlayıcı Sistemi

Zamanlayıcı, Hermes'i kullandığınız bir araçtan operasyon yapan bir sisteme dönüştürür.

Zamanlayıcı olmadan: Hermes, sorduğunuzda ne isterseniz onu yapar.

Zamanlayıcı ile: Hermes, siz dahil olsanız da olmasanız da sürekli olarak çalışır.

Programınızı yapılandırın:

config/schedule.json dosyasını oluşturun:

{

"schedules": [

{

"skill": "morning-briefing",

"cron": "0 6 \ \ *",

"description": "Saat 06:00'da günlük sabah brifingi"

},

{

"skill": "source-monitor",

"cron": "0 \/2 \ \ \",

"description": "Kaynakları her 2 saatte bir kontrol et"

},

{

"skill": "content-processor",

"cron": "0 20 \ \ *",

"description": "Yakalanan içeriği saat 20:00'de işle"

},

{

"skill": "weekly-review",

"cron": "0 19 \ \ 0",

"description": "Her Pazar saat 19:00'da haftalık inceleme"

},

{

"skill": "memory-consolidation",

"cron": "0 23 \ \ *",

"description": "Bellek girişlerini saat 23:00'te birleştir"

}

]

}

Cron ifadesi referansı:

0 6 \ \ * → Her gün saat 06:00

0 \/2 \ \ \ → Her 2 saatte bir

0 20 \ \ 1-5 → Pazartesi'den Cuma'ya saat 20:00

0 19 \ \ 0 → Her Pazar saat 19:00

0 23 \ \ * → Her gün saat 23:00

Her Hermes operasyonunun ihtiyaç duyduğu beş zamanlanmış iş akışı:

Sabah brifingi: Her gün saat 06:00. Kaynakları okur. İstihbarat brifingi oluşturur. Günün odağını belirler.

Kaynak monitörü: Her 2 saatte bir. Yapılandırılmış kaynakları yeni içerik için kontrol eder. İşleme kuyruğuna ekler.

İçerik işlemci: Her gün saat 20:00. Gün boyunca yakalanan her şeyi işler. Çıktılar üretir. Belleği günceller.

Haftalık inceleme: Pazar saat 19:00. Haftanın etkinliklerini sentezler. Kalıpları belirler. İçgörüler üretir.

Bellek birleştirme: Her gün saat 23:00. Yeni bellek girişlerini inceler. Kopyaları kaldırır. İlgi puanlarını günceller.

Zamanlanmış yürütmeyi izleme:

Bana bugün için zamanlanmış operasyonları göster

Son 24 saatte ne çalıştı?

Bana yürütme günlüğünü göster

Bölüm 9: Eksiksiz Bir İçerik Operasyonu Oluşturmak

Bu bölüm, Hermes ile eksiksiz bir otomatik içerik operasyonu oluşturmayı adım adım anlatır. Sonunda, kaynakları izleyen, viral içerik fırsatlarını belirleyen, taslaklar oluşturan ve bir yayınlama kuyruğunu otomatik olarak yöneten bir sisteme sahip olacaksınız.

Adım 1: Kaynaklarınızı yapılandırın

config/sources.json dosyasını oluşturun:

{

"sources": [

{

"name": "Anthropic Blog",

"type": "rss",

"url": "https://anthropic.com/news/rss",

"priority": "critical",

"check_interval": "1h"

},

{

"name": "GitHub Trending AI",

"type": "web",

"url": "https://github.com/trending/python?since=daily",

"priority": "high",

"check_interval": "4h"

},

{

"name": "HackerNews AI",

"type": "web",

"url": "https://news.ycombinator.com",

"priority": "medium",

"check_interval": "2h"

}

]

}

Adım 2: İçerik fırsatı belirleyiciyi oluşturun

skills/content-opportunity.md dosyasını oluşturun:

content-opportunity

Amaç

Oluşturmaya değer içerik fırsatları için tüm kaynakları

tara ve bunları içerik kuyruğuna ekle.

Tetikleyici

source-monitor yeni içerik algıladıktan sonra çalışır.

Manuel: "İçerik fırsatlarını bul"

Süreç

1. İçerik sütunlarım ve hedef kitlem için CLAUDE.md dosyasını oku.

1. source-monitor tarafından yeni olarak işaretlenmiş ve bellekte source-monitor-new etiketiyle saklanan tüm öğeleri oku.

1. Her yeni öğe için şunları değerlendir:

VİRAL OLMA POTANSİYELİ PUANI (1-10):

• Bu, belirli hedef kitlemin umursadığı bir şey mi?
• Bu gerçekten yeni bir bilgi mi yoksa bir tekrar mı?
• Bu, mevcut içerik sütunlarımdan herhangi biriyle bağlantılı mı?
• Başkalarının almadığı benzersiz bir açı yakalayabilir miyim?

Yalnızca 7 veya üzeri puan alan öğeler fırsat olarak nitelendirilir.

1. Her uygun fırsat için data/outputs/content-queue.md dosyasında şunları içeren bir giriş oluştur:
2. Kaynak ve bağlantı
3. Bunun neden bir fırsat olduğu
4. Önerilen içerik açısı
5. Önerilen format (tweet/konu dizisi/makale/video)
6. Öncelik: acil/yüksek/orta

1. Tüm fırsatları bellekte content-queue etiketiyle sakla.

Çıktı

Güncellenmiş content-queue.md dosyası.

content-queue etiketli bellek girişleri.

Adım 3: Taslak oluşturucuyu oluşturun

skills/draft-generator.md dosyasını oluşturun:

draft-generator

Amaç

İçerik kuyruğundaki öğeler için önceliklerine

göre içerik taslakları oluştur.

Tetikleyici

Her gün saat 14:00'te çalışır.

Manuel: "Taslakları oluştur" veya "İlk 3 öğenin taslağını çıkar"

Süreç

1. Sesim, tonum ve içerik kurallarım için CLAUDE.md dosyasını oku.

1. Bekleyen öğeler için data/outputs/content-queue.md dosyasını oku.

1. Öncelik puanına göre ilk 3 öğeyi seç.

1. Seçilen her öğe için:

a. Bilgilerin güncel ve doğru olduğundan emin olmak için

web aramasını kullanarak konuyu araştır

b. Tekrardan kaçınmak için bu konunun daha önceki

kapsamına ilişkin belleği kontrol et

c. Taslağı belirtilen formatta oluştur:

TWEET'ler İÇİN:

cyrilXBT formatını takip et:

• TAMAMI BÜYÜK HARFLERLE bildirim kancası
• Kısa, çarpıcı satırlar
• Her cümle kendi satırında
• Sonunda Bunu Kaydet + Takip Et Çağrısı

KONU DİZİLERİ İÇİN:

• Kanca tweet
• Belirli ayrıntılarla 5-8 gövde tweet'i
• Kapanış çağrısı

MAKALELER İÇİN:

• Güçlü kanca paragrafı
• Sorun tanımı
• Çözüm anlatımı
• Uygulanabilir adımlar
• Takip etme çağrısı

1. Her taslağı şuraya kaydet: data/outputs/drafts/[TARİH]-[FORMAT]-[KONU].md

1. content-queue.md dosyasını öğeleri taslağı çıkarılmış olarak işaretleyerek güncelle.

1. Taslak özetlerini bellekte draft-generated etiketiyle sakla.

Çıktı

data/outputs/drafts/ içinde taslak dosyaları.

Güncellenmiş content-queue.md

draft-generated etiketli bellek girişleri.

Adım 4: Performans takipçisini oluşturun

skills/performance-tracker.md dosyasını oluşturun:

performance-tracker

Amaç

İçerik performansını takip et ve gelecekteki

içerik kararlarını iyileştirmek için verileri kullan.

Tetikleyici

Manuel: "[içerik] için performansı kaydet — [metrikler]"

Haftalık inceleme tüm performans günlüklerini okur.

Süreç

1. Performans verileriyle tetiklendiğinde:
2. Metrikleri içerik referansıyla birlikte bellekte sakla
3. Etiket: performance-log

1. Kalıpları belirle:
2. Bu hafta hangi konular en iyi performansı gösterdi?
3. Hangi formatlar en yüksek etkileşimi aldı?
4. Hangi kaynaklar en çok viral içeriği üretti?

1. Kalıplar netse, performans verilerine dayanarak CLAUDE.md içerik önceliklerini güncelle.

1. Pazar günleri haftalık performans raporu oluştur.

Çıktı

performance-log etiketli bellek girişleri.

Çıktılar klasöründe haftalık performans raporu

Bölüm 10: Çoklu-Ajan Operasyonları

Tek ajanlı Hermes güçlüdür. Çoklu-ajanlı Hermes farklı bir yetenek kategorisidir.

Çoklu-ajan operasyonu, her biri operasyonunuzun bir alanını yöneten, belleği paylaşan ve çıktıları koordine eden birden çok özelleşmiş Hermes örneği anlamına gelir.

Dört ajanlı içerik operasyonu:

Araştırma Ajanı: Kaynakları izler, fırsatları belirler, derinlemesine araştırma yapar. Yalnızca okur. Asla oluşturmaz.

Üretim Ajanı: Araştırma çıktılarını alır ve içerik taslakları oluşturur. Yalnızca oluşturur. Asla yayınlamaz.

Kalite Ajanı: Üretim çıktılarını standartlara göre inceler. Onaylar veya revizyon için geri gönderir. Asla oluşturmaz veya yayınlamaz.

Dağıtım Ajanı: Onaylanan çıktıları alır ve yayınlama programını yönetir. Yalnızca yayınlar. Asla oluşturmaz.

Çoklu-ajan yapılandırmasını ayarlama:

Her ajan için ayrı CLAUDE.md dosyaları oluşturun:

hermes-research/

CLAUDE.md ← Araştırma ajanı anayasası

skills/ ← Yalnızca araştırma becerileri

hermes-production/

CLAUDE.md ← Üretim ajanı anayasası

skills/ ← Yalnızca üretim becerileri

hermes-quality/

CLAUDE.md ← Kalite ajanı anayasası

skills/ ← Yalnızca kalite becerileri

hermes-distribution/

CLAUDE.md ← Dağıtım ajanı anayasası

skills/ ← Yalnızca dağıtım becerileri

Paylaşılan bellek katmanı:

Dört ajann tamamını aynı SQLite veritabanını gösterecek şekilde yapılandırın:

MEMORY_PATH=/shared/hermes-memory.db

Bu, her ajanın diğer her ajanın çıktılarını okuduğu anlamına gelir. Araştırma çıktıları üretim için görünürdür. Üretim çıktıları kalite için görünürdür. Kalite onayları dağıtım için görünürdür.

Devir teslim protokolü:

Her ajan, bellek etiketleri aracılığıyla devir teslime hazır olduğunu bildirir:

Araştırma ajanı işi tamamlar → ready-for-production etiketli çıktıyı saklar

Üretim ajanı etiketli öğeleri alır → ready-for-quality etiketli çıktıyı saklar

Kalite ajanı onaylar → ready-for-distribution etiketli çıktıyı saklar

Dağıtım ajanı yayınlar → published etiketli sonucu saklar

Orkestratör becerisi:

Tüm ardışık düzeni izleyen bir ana orkestratör becerisi oluşturun:

pipeline-orchestrator

Amaç

Dört ajann tamamını izle ve ardışık düzen

aşamaları arasında sorunsuz geçişler sağla.

Tetikleyici

Her 30 dakikada bir çalışır.

Süreç

1. ready-for-production etiketli öğeleri kontrol et Bulunursa: üretim ajanını uyar

1. ready-for-quality etiketli öğeleri kontrol et Bulunursa: kalite ajanını uyar

1. ready-for-distribution etiketli öğeleri kontrol et Bulunursa: dağıtım ajanını uyar

1. Herhangi bir aşamada 4 saatten uzun süredir bekleyen öğeleri kontrol et Bulunursa: durmuş olarak işaretle ve inceleme için uyarı ver

1. Her 4 saatte bir ardışık düzen durum raporu oluştur

Çıktı

Bellekte pipeline-status etiketli ardışık düzen durumu

Durmuş öğeler için uyarılar

Saatlik operasyon günlüğü

İşte İngilizce metnin Türkçe çevirisi:

Çıktı üretmeden önce standartları zorunlu kılan beceriler:

Kalite Kontrol Noktası

Herhangi bir çıktıyı kaydetmeden önce şu kriterlere göre değerlendirin:

GEÇERLİ kriterleri (tümü doğru olmalı):

• [KRİTER 1]
• [KRİTER 2]
• [KRİTER 3]

GEÇERLİ ise: çıktıyı kaydedin ve başarıyı günlüğe kaydedin

BAŞARISIZ ise: hangi kriterlerin başarısız olduğunu belirleyin, revizyonu deneyin, yeniden değerlendirin. Maksimum 2 revizyon denemesi.

2 denemeden sonra hala başarısızsa: başarısızlık notlarıyla birlikte inceleme-gerekiyor/ klasörüne kaydedin.

Model 4: Hafıza Odaklı Yürütme

Her çalıştırmada daha akıllı hale gelen beceriler:

Hafıza Odaklı Süreç

Yürütmeden önce şunları alın:

• Bu becerinin hafızadaki tüm önceki çalıştırmaları
• Etiketlenmiş performans verileri: [ilgili-etiket]
• Önceki çalıştırmalardan depolanan tüm model notları

Alınan bağlamı şunlar için kullanın:

• Daha önce başarısız olan yaklaşımlardan kaçının
• Daha önce başarılı olan yaklaşımlara öncelik verin
• Mevcut yürütmeye herhangi bir model içgörüsü uygulayın

Yürüttükten sonra şunları depolayın:

• Hangi yaklaşım kullanıldı
• Başarılı olup olmadığı
• Gözlemlenen yeni modeller
• Etiketlenmiş: [beceri-adı]-öğrenme

Bölüm 12: Yaygın Sorunları Giderme

Her Hermes işlemi ilk birkaç haftada sorunlarla karşılaşır. İşte en yaygın sorunlar ve bunların nasıl çözüleceği.

Sorun: Hermes zamanlanmış becerileri çalıştırmıyor

.env dosyanızda zamanlayıcının etkin olduğunu kontrol edin:

ENABLE_SCHEDULER=true

Cron ifadelerinizin geçerli olduğunu crontab.guru kullanarak doğrulayın.

Zamanlayıcı hataları için hermes.log dosyasını kontrol edin:

tail -f logs/hermes.log

Sorun: Hafıza oturumlar arasında kalıcı olmuyor

Hafıza veritabanı yolunun doğru olduğunu doğrulayın:

MEMORY_PATH=./data/memory.db

Veri dizinindeki dosya izinlerini kontrol edin:

ls -la data/

Hermes sürecinin bu dizine yazma erişimi olması gerekir.

Sorun: MCP sunucuları bağlanmıyor

MCP sunucusunun global olarak kurulu olduğunu doğrulayın:

which npx

npx @modelcontextprotocol/server-filesystem --help

API anahtarlarınızın .env dosyasında boşluk bırakılmadan doğru ayarlandığını kontrol edin.

MCP yapılandırmasını değiştirdikten sonra Hermes'i yeniden başlatın.

Sorun: Beceri çıktıları düşük kaliteli

En yaygın neden, belirsiz bir CLAUDE.md dosyasıdır. Bölüm 4'e dönün ve her bölüme daha spesifik ayrıntılar ekleyin.

Ayrıca becerinin Süreç bölümünün yeterince spesifik olup olmadığını kontrol edin. Belirsiz talimatlar belirsiz çıktılar üretir.

Sorun: Hermes güncel olmayan bilgiler kullanıyor

Brave Search MCP'nin bağlı olduğunu doğrulayın:

Hangi MCP sunucuları bağlı?

Brave Search listelenmemişse API anahtarınızı kontrol edin ve MCP sunucusunu yeniden kurun.

Sorun: Beceriler çalışıyor ancak çıktıları kaydetmiyor

Filesystem MCP'nin bağlı olduğunu ve doğru yolu gösterdiğini kontrol edin.

Beceri dosyalarınızdaki çıktı yollarının, Hermes'in çalıştığı çalışma dizinine göreli olduğunu doğrulayın.

Bölüm 13: Operasyonunuzu Ölçme ve İyileştirme

Zamanla iyileşmeyen bir Hermes operasyonu, hafıza sistemini doğru kullanmıyor demektir.

Haftalık inceleme becerisi:

Şu dosyayı oluşturun: skills/weekly-review.md

haftalık-inceleme

Amaç

Haftanın operasyonunu sentezleyin ve

gelecek hafta için iyileştirmeleri belirleyin.

Tetikleyici

Her Pazar saat 19:00'da.

Manuel: "Haftalık incelemeyi çalıştır"

Süreç

1. Son 7 gündeki tüm hafıza girişlerini okuyun.

1. Beceri performansını analiz edin:
2. Hangi beceriler sorunsuz çalıştı?
3. Hangi beceriler hatalarla karşılaştı?
4. Hangi beceriler en iyi çıktıları üretti?
5. Hangi becerilerin iyileştirilmesi gerekiyor?

1. İçerik performansını analiz edin (kaydediliyorsa):
2. Hangi içerik en iyi performansı gösterdi?
3. Yüksek performanslılarda hangi modeller görülüyor?
4. Gelecek hafta hangi konulara öncelik verilmeli?

1. Hafıza kalitesini analiz edin:
2. Hafıza girişleri doğru oluşturuluyor mu?
3. Beceriler çalıştırıldığında alma sonuçları ilgili mi?
4. Depolananlarda boşluklar var mı?

1. İyileştirme önerileri oluşturun:
2. Bu hafta iyileştirilecek bir beceri
3. Bu hafta oluşturulacak yeni bir beceri
4. Kolaylaştırılacak bir süreç
5. İçerikte önceliklendirilecek bir konu

1. Onaylanan iyileştirmelerle CLAUDE.md'yi güncelleyin.

Çıktı

data/outputs/ dizininde haftalık inceleme raporu

İyileştirmeler belirlenirse CLAUDE.md güncellemeleri

Etiketlenmiş hafıza girişi: haftalık-inceleme

Önem verilen metrikler:

Beceri güvenilirlik oranı: zamanlanmış becerilerin yüzde kaçı hatasız çalışıyor. Hedef %95'in üzerinde.

Hafıza alma ilgililiği: bir beceri için hafıza alındığında gerçekten ilgili mi. Haftalık olarak inceleyin.

Çıktı kalitesi tutarlılığı: çıktılar standartlarınızı tutarlı bir şekilde karşılıyor mu. Manuel olarak takip edin.

Operasyon kapsamı: amaçlanan iş akışlarınızın yüzde kaçı gerçekten otomatikleştirilmiş. Zamanla %100'e doğru genişletin.

Bölüm 14: 90 Günlük Yapı Planı

Olgun bir Hermes operasyonu oluşturmak, 90 günlük tutarlı yineleme gerektirir.

1 ila 7. Günler: Temel

Hermes'i kurun. CLAUDE.md dosyanızı yazın. Sabah brifing becerisini oluşturun. Filesystem ve Brave Search MCP sunucularını bağlayın. İlk zamanlanmış brifinginizi çalıştırın.

Hedef: Hermes güvenilir bir şekilde çalışıyor ve günde bir faydalı çıktı üretiyor.

8 ila 30. Günler: Temel Beceriler

Özel operasyonunuz için beş ila sekiz temel beceri oluşturun. Beş standart otomatik iş akışının tümü için zamanlayıcıyı yapılandırın. Alanınıza özgü ilk MCP sunucusunu belirleyin.

Hedef: Hermes, tekrarlayan bilgi işinizin %30'unu otomatikleştiriyor.

31 ila 60. Günler: Optimizasyon

Hafıza kalitesini inceleyin ve depolama kurallarını iyileştirin. Üç ila dört haftalık sonuçlara dayanarak beceri çıktılarını hassaslaştırın. Koşullu yürütme ve kalite kontrollerini kullanarak ilk ileri düzey becerilerinizi oluşturun.

Hedef: Hermes çıktıları, manuel revizyon olmadan tutarlı bir şekilde kalite standartlarını karşılıyor.

61 ila 90. Günler: Çoklu Ajan

Operasyonunuz haklı çıkarıyorsa, çoklu ajan mimarinizi tasarlayın. Uzman ajan CLAUDE.md dosyalarını oluşturun. Paylaşılan hafıza katmanını yapılandırın. Orkestratör becerisini dağıtın.

Hedef: Hermes, en karmaşık iş akışlarınızı uçtan uca ele alan koordineli bir çoklu ajan operasyonu yürütüyor.

Biriken Gerçeklik

Hermes operasyonuna bugün başlayan ve 90 gün boyunca tutarlı bir şekilde çalıştıran inşacılar, hızla kopyalanamayacak bir şeye sahip olacaklar.

Teknolojiye erişim zor olduğu için değil.

90 günlük tutarlı operasyon boyunca biriken hafıza katmanı, kestirilebilecek bir şey olmadığı için.

1. gündeki Hermes ajanı operasyonunuzu bilir. Hedef kitleniz için hangi kaynakların en iyi içeriği ürettiğini bilir. Hangi yaklaşımların işe yaradığını ve hangilerinin başarısız olduğunu bilir. Sesinizi, standartlarınızı ve önceliklerinizi bilir çünkü bunlara karşı yüzlerce kez yürütme yapmıştır.

Bu birikmiş zeka, hendektir.

Operasyonu her çalıştırdığınızda hendek derinleşir.

Başlamak için beklediğiniz her gün, asla geri alamayacağınız bir birikmiş zeka günüdür.

Bu hafta sonu temeli inşa edin.

Becerileri yazmak bir öğleden sonra sürer.

Hafıza ilk oturumdan itibaren birikmeye başlar.

Birikim, siz olmadan çalışan ilk otomatik iş akışından itibaren başlar.

Her Hermes Ajan yapısı, beceri şablonu ve otonom AI operasyonlarını gerçekten çalıştıran çoklu ajan mimarisi için @cyrilXBT'yi takip edin.