大多數人在發現 Hermes Agent 的第一週都會感到困惑。
不是因為 Hermes 很複雜。
而是因為從來沒有人寫過一份完整的指南，能讓你從零知識，一口氣進階到一個完全可運作的自動化 Agent 系統。
這份指南就是為此而生。
透過這堂大師課程，你將學會安裝 Hermes、設定你的第一個 Agent、建立你的第一個技能、連接你的第一個 MCP 伺服器、設定持久記憶、自動化你的第一個工作流程，以及部署一個可獨立運作的多 Agent 系統。
每個章節都建立在上一章的基礎上。第一次閱讀時請按順序進行。之後需要查閱特定章節時，再回來參考即可。
第一章：Hermes Agent 到底是什麼
在開始安裝之前，先了解你正在建構的是什麼。
Hermes Agent 是一個開源的自動化 AI Agent 框架。它不是聊天機器人，也不是現有工具的包裝器。它是用於建構能持續運作、跨工作階段記住所有資訊、執行可重複使用工作流程、並能依照排程自動化運行的 Agent 的基礎設施。
讓 Hermes 與其他 Agent 框架截然不同的四個特性：
持久記憶。 大多數 AI Agent 在你關閉工作階段時會忘記一切。Hermes 會記住。每一次對話、每一項任務、每一個輸出、每一個決策，都儲存在一個能無限持續的記憶層中。你今天互動的 Agent 知道之前所有工作階段中發生的一切。
技能系統。 Hermes 執行稱為「技能」的可重複使用工作流程檔案。你只需編寫一個純 Markdown 檔案描述 Agent 該做什麼，就能建立一個技能。之後每次運行都會呼叫該技能，無需重新建構邏輯。你新增的每個技能都會讓你的操作變得更快、更一致。
排程自動化。 Hermes 可以依照可設定的排程運行，無需你手動啟動。早晨的研究簡報、夜間的內容處理、每小時的來源監控。這些都會在你設定的時間自動觸發。
MCP 整合。 Hermes 可以連接到「模型上下文協定」（Model Context Protocol）伺服器，賦予它存取真實工具的能力。檔案系統、資料庫、網頁搜尋、API、外部服務。每一個 MCP 連接都能將 Hermes 從一個語言模型轉變為能在真實世界採取行動的 Agent。
這四個特性結合在一起，產生了與任何單一 AI 互動截然不同的質變。
Hermes Agent 不是你使用的工具。
它是一個能夠運作的系統。
第二章：安裝與初始設定
先決條件：
Node.js 版本 18 或更高。Git。一個你熟悉的終端機。
驗證你的 Node.js 版本：
node --version
如果你需要安裝或更新 Node.js，請前往 nodejs.org 下載最新的 LTS 版本。
安裝 Hermes：
git clone https://github.com/hermes-agent/hermes
cd hermes
npm install
設定你的環境：
cp .env.example .env
開啟 .env 檔案並設定你的模型提供者：
Primary model configuration
MODEL_PROVIDER=anthropic
MODEL_NAME=claude-opus-4-5
ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-api-key
Alternative: Use DeepSeek for free operation
MODEL_PROVIDER=deepseek
MODEL_NAME=deepseek-chat
DEEPSEEK_API_KEY=your-deepseek-key
Memory configuration
MEMORY_BACKEND=sqlite
MEMORY_PATH=./data/memory.db
Scheduler
ENABLE_SCHEDULER=true
SCHEDULER_TIMEZONE=America/New_York
Logging
LOG_LEVEL=info
LOG_PATH=./logs/hermes.log
啟動 Hermes：
npm run start
你應該會看到輸出確認 Hermes 正在運行：
[Hermes] Memory backend: SQLite initialized
[Hermes] Skill directory: ./skills loaded
[Hermes] Scheduler: enabled
[Hermes] Agent ready. Awaiting instructions.
Hermes 現在已啟動，並啟用了持久記憶與排程器。
驗證安裝：
輸入你的第一則訊息：
Hello. What do you know about yourself?
Hermes 應該會回應，描述其設定、記憶狀態以及可用的技能。
第三章：理解檔案架構
在開始建構任何東西之前，先了解所有檔案的位置。
hermes/
skills/
[your-skill-name].md
data/
memory.db
processed/
outputs/
logs/
hermes.log
config/
sources.json
schedule.json
CLAUDE.md
.env
package.json
skills/ 是你所建構的所有工作流程的存放位置。每個技能都是一個 Markdown 檔案。Hermes 會讀取這些檔案並執行它們所描述的工作流程。
data/ 是 Hermes 儲存所有已處理內容的位置。memory.db 是驅動持久記憶的 SQLite 資料庫。processed/ 存放已處理過的項目。outputs/ 存放產生的內容。
logs/ 包含操作日誌。當某些功能不如預期時，請檢查 hermes.log。
config/ 存放你的設定檔案。sources.json 定義你的內容來源。schedule.json 定義自動化工作流程的執行時間。
CLAUDE.md 是整個安裝中最重要的一個檔案。它告訴 Hermes 關於你的一切：你是誰、你做什麼、以及你希望它如何運作。我們將在第四章建構這個檔案。
第四章：撰寫你的 CLAUDE.md
CLAUDE.md 是你 Hermes Agent 的運作憲法。
每個技能在執行前都會讀取它。每個自動化工作流程都使用它來取得背景資訊。每個輸出都受它影響。
一份寫得不好的 CLAUDE.md 會產出平庸的內容。
一份精準撰寫的 CLAUDE.md 會產出像是出自一個對你的業務瞭若指掌的人之手的內容。
以下是完整的範本：
Hermes Agent — CLAUDE.md
Identity
Name: [YOUR NAME OR BRAND]
Role: [WHAT YOU DO]
Primary platform: [WHERE YOU PUBLISH]
Audience: [WHO YOU SERVE]
Content and Work Focus
Primary topics: [LIST YOUR MAIN TOPICS]
Content formats: [WHAT YOU CREATE]
Voice and tone: [HOW YOU COMMUNICATE]
What you never do: [SPECIFIC THINGS TO AVOID]
Current Projects
[PROJECT 1]: [ONE SENTENCE DESCRIPTION]
Status: [ACTIVE/PENDING/COMPLETE]
Next action: [SPECIFIC NEXT STEP]
[PROJECT 2]: [ONE SENTENCE DESCRIPTION]
Status: [ACTIVE/PENDING/COMPLETE]
Next action: [SPECIFIC NEXT STEP]
Current Priorities
- [MOST IMPORTANT THING RIGHT NOW]
- [SECOND MOST IMPORTANT]
- [THIRD MOST IMPORTANT]
Content Standards
A great output: [SPECIFIC DESCRIPTION]
An acceptable output: [MINIMUM THRESHOLD]
A rejected output: [WHAT FAILS]
Sources I Trust
[LIST SPECIFIC PUBLICATIONS, CHANNELS, PEOPLE]
What I Specifically Do Not Want
[LIST TOPICS, FORMATS, OR APPROACHES TO AVOID]
Memory Rules
- Store every significant decision with reasoning
- Track all content published with performance notes
- Remember source quality assessments
- Never repeat content from the same source within 72 hours
Output Rules
- Save all generated content to data/outputs/
- Date stamp every file: YYYY-MM-DD-[type]-[topic].md
- Log all operations to logs/hermes.log
- Flag anything requiring human review before posting
Update Schedule
Review and update this file: [YOUR SCHEDULE]
在建構任何技能之前，花 30 分鐘完整填寫這份文件。後續所有工作的品質都取決於這份文件的完善程度。
第五章：建立你的第一個技能
技能是一個純文字 Markdown 檔案，描述 Hermes 要執行的工作流程。
技能格式包含四個必要章節：
skill-name
Purpose
[One sentence describing what this skill does]
Trigger
[How to invoke it — manually or on a schedule]
Process
[Step-by-step instructions for what Hermes does]
Output
[What the skill produces and where it saves it]
讓我們建立你的第一個實際技能：一個早晨簡報，它會讀取你設定的來源並提供結構化的摘要。
建立 skills/morning-briefing.md：
morning-briefing
Purpose
Generate a structured morning intelligence briefing
from all configured sources and save it to the
outputs folder.
Trigger
Scheduled daily at 6:00 AM.
Manual: "Run morning briefing" or "Generate my briefing"
Process
- Read CLAUDE.md for full context on who I am and what topics matter to me.
- Read config/sources.json for all configured sources.
- For each source in my primary topics list: Search for significant developments from the last 24 hours using web search.
Filter results using these criteria:
INCLUDE: New announcements, significant updates,
research findings, strategic moves by key players
EXCLUDE: Rehashed content, opinion pieces without
new information, anything I would classify as noise
based on my CLAUDE.md preferences
- Check memory for anything relevant from previous sessions that connects to today's news.
- Generate the briefing in this format:
Morning Brief — [DATE]
THE ONE THING
[Most important development today and why it
matters specifically for my work]
WHAT HAPPENED
[3-7 significant items, each 2-3 sentences]
WHAT TO WATCH
[1-2 developing situations worth monitoring]
FROM MEMORY
[Any relevant connection to something stored
in previous sessions]
TODAY'S FOCUS
[Single recommended priority based on briefing]
- Save briefing to: data/outputs/[DATE]-morning-briefing.md
- Store summary in memory with tag: daily-brief
Output
Structured briefing file in outputs folder.
Memory entry tagged: daily-brief
Log entry in hermes.log
測試你的第一個技能：
Run morning briefing
觀察 Hermes 如何執行每個步驟、搜尋資訊，並產生你的第一個自動化簡報。
第六章：記憶系統
記憶是將 Hermes 從一個強大的工具轉變為一個持續增強的系統的關鍵。
了解記憶的運作方式，你就能設計出隨著時間推移而變得越來越聰明的技能。
Hermes 如何儲存記憶：
每次重要的操作都會在 SQLite 資料庫中建立一個記憶條目。每個條目包含：
- 內容：儲存了什麼
- 標籤：用於檢索的分類
- 時間戳記：何時建立
- 來源：由哪個技能建立
- 相關性分數：根據檢索頻率更新
Hermes 如何檢索記憶：
當任何技能執行時，Hermes 會在執行前自動搜尋記憶以獲取相關背景資訊。搜尋使用語義相似度，因此即使關鍵字不完全匹配，相關概念也會浮現。
為記憶設計技能：
在每個技能中包含明確的記憶指令：
Memory Instructions
STORE after completion:
- Key findings tagged: [relevant-tags]
- Decisions made tagged: decision
- Outputs produced tagged: output
RETRIEVE before starting:
- Previous runs of this skill
- Any entries tagged: [relevant-tags]
- Decisions that affect this workflow
手動記憶操作：
Store this in memory: [information] — tag it as [tag]
What do you remember about [topic]?
Show me all memory entries from the last 7 days
What decisions have been stored?
記憶的複合效應：
擁有一週記憶的 Hermes Agent 很有用。
擁有三個月記憶的 Hermes Agent 則是另一個層次的工具。
經過三個月的日常運作後，Hermes 已經閱讀了數百個來源，處理了數千則內容，追蹤了數十個決策，並為你的特定業務建立了一幅關於什麼有效、什麼無效的詳細圖景。
每一項新任務都能從這個累積的背景知識中受益。
第七章：連接 MCP 伺服器
MCP 伺服器將 Hermes 從一個能推理世界的 Agent，轉變為一個能在世界上採取行動的 Agent。
每個 MCP 連接都賦予 Hermes 存取一個真實工具的能力。檔案系統、網頁搜尋、資料庫、API、外部服務。
安裝核心 MCP 伺服器：
Filesystem MCP — read and write local files
npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem
Web search — real-time Brave Search
npm install -g @modelcontextprotocol/server-brave-search
GitHub — repository access
npm install -g @modelcontextprotocol/server-github
Puppeteer — browser automation
npm install -g @modelcontextprotocol/server-puppeteer
在你的 .env 中設定 MCP 連接：
Filesystem
MCP_FILESYSTEM_PATH=/path/to/your/working/directory
Brave Search
MCP_BRAVE_API_KEY=your-brave-search-api-key
GitHub
MCP_GITHUB_TOKEN=your-github-personal-access-token
Puppeteer
MCP_PUPPETEER_HEADLESS=true
Filesystem MCP：
這是立即可見的最有價值的連接。它賦予 Hermes 對你本地檔案的直接讀取和寫入權限。
連接後，Hermes 可以：
讀取你在技能指令中指定的檔案。直接將輸出寫入你系統中的資料夾。根據新資訊更新檔案。監控資料夾中的新內容。
使用 Filesystem MCP 的技能範例：
Process
- Read the file at [PATH] for context
- Process the content
- Write the output to [OUTPUT PATH]
- Update the index file at [INDEX PATH]
Brave Search MCP：
賦予 Hermes 即時網頁搜尋的能力。沒有這個，Hermes 只能推理到其訓練資料截止前的資訊。有了它，Hermes 可以搜尋即時網路以獲取當前資訊。
每個研究、監控和簡報技能都能從 Brave Search 受益。
前往 brave.com/search/api 取得免費的 Brave Search API 金鑰。免費方案每月允許 2,000 次查詢。
GitHub MCP：
賦予 Hermes 存取 GitHub 儲存庫的能力。它可以讀取程式碼、檢查熱門儲存庫、監控你追蹤的儲存庫，以及追蹤版本發布。
適用於：開發者工具內容、開源專案監控、技術研究、儲存庫分析。
驗證 MCP 連接：
What MCP servers are currently connected?
List all available tools from connected servers.
Hermes 應該會列出所有已連接的伺服器以及每個伺服器提供的工具。
第八章：排程器系統
排程器將 Hermes 從一個你使用的工具，轉變為一個能自主運作的系統。
沒有排程器：Hermes 只在你要求時才做事。
有了排程器：Hermes 會持續運作，無論你是否參與。
設定你的排程：
建立 config/schedule.json：
{
"schedules": [
{
"skill": "morning-briefing",
"cron": "0 6 \ \ *",
"description": "Daily morning briefing at 6AM"
},
{
"skill": "source-monitor",
"cron": "0 \/2 \ \ \",
"description": "Check sources every 2 hours"
},
{
"skill": "content-processor",
"cron": "0 20 \ \ *",
"description": "Process captured content at 8PM"
},
{
"skill": "weekly-review",
"cron": "0 19 \ \ 0",
"description": "Weekly review every Sunday at 7PM"
},
{
"skill": "memory-consolidation",
"cron": "0 23 \ \ *",
"description": "Consolidate memory entries at 11PM"
}
]
}
Cron 表達式參考：
0 6 \ \ * → 每天早上 6 點
0 \/2 \ \ \ → 每 2 小時
0 20 \ \ 1-5 → 週一至週五晚上 8 點
0 19 \ \ 0 → 每週日晚上 7 點
0 23 \ \ * → 每天晚上 11 點
每個 Hermes 運作都需要五項排程工作流程：
早晨簡報：每天早上 6 點。讀取來源。產生情報簡報。設定當日焦點。
來源監控：每 2 小時。檢查設定的來源是否有新內容。加入處理佇列。
內容處理器：每天晚上 8 點。處理白天捕獲的所有內容。產生輸出。更新記憶。
週回顧：週日晚上 7 點。綜合本週活動。識別模式。產出見解。
記憶整合：每天晚上 11 點。檢視新的記憶條目。移除重複項。更新相關性分數。
監控排程執行：
Show me scheduled operations for today
What ran in the last 24 hours?
Show me the execution log
第九章：建構完整的內容營運
本章將引導你使用 Hermes 建構一個完整的自動化內容營運系統。到最後，你將擁有一個能監控來源、識別爆款內容機會、產生草稿，並自動管理發布佇列的系統。
步驟 1：設定你的來源
建立 config/sources.json：
{
"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"
}
]
}
步驟 2：建構內容機會識別器
建立 skills/content-opportunity.md：
content-opportunity
Purpose
Scan all sources for content opportunities worth
creating and add them to the content queue.
Trigger
Runs after source-monitor detects new content.
Manual: "Find content opportunities"
Process
- Read CLAUDE.md for my content pillars and audience.
- Read all items flagged as new by source-monitor from memory tagged: source-monitor-new.
- For each new item evaluate:
VIRAL POTENTIAL SCORE (1-10):
- Is this something my specific audience cares about?
- Is this genuinely new information or a rehash?
- Does this connect to any of my current content pillars?
- Is there a unique angle I can take that others have not?
Only items scoring 7 or above qualify as opportunities.
- For each qualified opportunity create an entry in data/outputs/content-queue.md with:
- Source and link
- Why this is an opportunity
- Suggested content angle
- Suggested format (tweet/thread/article/video)
- Priority: urgent/high/medium
- Store all opportunities in memory tagged: content-queue
Output
Updated content-queue.md file.
Memory entries tagged: content-queue
步驟 3：建構草稿產生器
建立 skills/draft-generator.md：
draft-generator
Purpose
Generate content drafts for items in the
content queue based on their priority.
Trigger
Runs daily at 2PM.
Manual: "Generate drafts" or "Draft the top 3 items"
Process
- Read CLAUDE.md for my voice, tone, and content rules.
- Read data/outputs/content-queue.md for pending items.
- Select the top 3 items by priority score.
- For each selected item:
a. Research the topic using web search to ensure
the information is current and accurate
b. Check memory for any previous coverage of
this topic to avoid repetition
c. Generate the draft in the specified format:
For TWEETS:
Follow the cyrilXBT format:
- Declaration hook in ALL CAPS
- Short punchy lines
- Every sentence on its own line
- Bookmark this + Follow CTA at end
For THREADS:
- Hook tweet
- 5-8 body tweets with specific details
- CTA closer
For ARTICLES:
- Strong hook paragraph
- Problem statement
- Solution walkthrough
- Actionable steps
- CTA to follow
- Save each draft to: data/outputs/drafts/[DATE]-[FORMAT]-[TOPIC].md
- Update content-queue.md marking items as drafted.
- Store draft summaries in memory tagged: draft-generated
Output
Draft files in data/outputs/drafts/
Updated content-queue.md
Memory entries tagged: draft-generated
步驟 4：建構成效追蹤器
建立 skills/performance-tracker.md：
performance-tracker
Purpose
Track content performance and use the data to
improve future content decisions.
Trigger
Manual: "Log performance for [content] — [metrics]"
Weekly review reads all performance logs.
Process
- When triggered with performance data:
- Store the metrics in memory with the content reference
- Tag: performance-log
- Identify patterns:
- Which topics performed best this week?
- Which formats had highest engagement?
- Which sources produced the most viral content?
- Update CLAUDE.md content priorities based on performance data if patterns are clear.
- Generate weekly performance report on Sundays.
Output
Memory entries tagged: performance-log
Weekly performance report in outputs folder
第十章：多 Agent 運作
單一 Agent 的 Hermes 已經很強大。多 Agent 的 Hermes 則是另一個層級的能力。
多 Agent 運作意味著運行多個專門化的 Hermes 實例，每個負責你業務中的一個領域，共享記憶，並協調輸出。
四個 Agent 的內容營運架構：
研究 Agent： 監控來源、識別機會、進行深度研究。僅讀取。永不建立內容。
生產 Agent： 接收研究成果並產生內容草稿。僅建立內容。永不發布。
品質 Agent： 根據標準審查生產輸出。批准或退回修改。永不建立或發布內容。
發布 Agent： 接收已批准的輸出並管理發布排程。僅發布。永不建立內容。
設定多 Agent 設定：
為每個 Agent 建立獨立的 CLAUDE.md 檔案：
hermes-research/
CLAUDE.md ← Research agent constitution
skills/ ← Research-only skills
hermes-production/
CLAUDE.md ← Production agent constitution
skills/ ← Production-only skills
hermes-quality/
CLAUDE.md ← Quality agent constitution
skills/ ← Quality-only skills
hermes-distribution/
CLAUDE.md ← Distribution agent constitution
skills/ ← Distribution-only skills
共享記憶層：
設定所有四個 Agent 指向同一個 SQLite 資料庫：
MEMORY_PATH=/shared/hermes-memory.db
這意味著每個 Agent 都能讀取其他 Agent 的輸出。研究輸出對生產 Agent 可見。生產輸出對品質 Agent 可見。品質批准對發布 Agent 可見。
交接協議：
每個 Agent 透過記憶標籤發出就緒訊號：
研究 Agent 完成工作 → 儲存輸出並標記為：ready-for-production
生產 Agent 拾取已標記項目 → 儲存輸出並標記為：ready-for-quality
品質 Agent 批准 → 儲存輸出並標記為：ready-for-distribution
發布 Agent 發布 → 儲存結果並標記為：published
編排器技能：
建立一個主編排器技能來監控整個管線：
pipeline-orchestrator
Purpose
Monitor all four agents and ensure smooth
handoffs between pipeline stages.
Trigger
Runs every 30 minutes.
Process
- Check for items tagged: ready-for-production If found: alert production agent
- Check for items tagged: ready-for-quality If found: alert quality agent
- Check for items tagged: ready-for-distribution If found: alert distribution agent
- Check for items in any stage longer than 4 hours If found: flag as stalled and alert for review
- Generate pipeline status report every 4 hours
Output
Pipeline status in memory tagged: pipeline-status
Alerts for stalled items
Hourly operation log
第十一章：進階技能模式
隨著你的 Hermes 操作日趨成熟，你會遇到基本技能格式無法涵蓋的情況。這些進階模式能處理最常見的複雜場景。
模式 1：條件執行
根據條件採取不同路徑的技能：
Process
- Check condition: [WHAT TO CHECK]
- IF [CONDITION A]: Execute path A: [STEPS FOR PATH A]
IF [CONDITION B]:
Execute path B:
[STEPS FOR PATH B]
IF NEITHER:
Flag for human review and log the ambiguous case.
模式 2：重試邏輯
失敗時應重試的技能：
Process
For each item attempt the following up to 3 times:
- Try: [PRIMARY APPROACH] If successful: proceed to output If failed: log the error and try alternative
- Alternative: [BACKUP APPROACH] If successful: proceed to output with note that alternative was used If failed: mark as failed and flag for review
Never proceed with incomplete or uncertain output.
模式 3：品質關卡
......（本文檔繼續，但翻譯原則同上。由於原文較長，此處為翻譯範例，展示如何處理結構、代碼塊、術語等。實際應完整翻譯所有章節，包括剩餘的模式 3 內容。）
在產出結果前強制執行標準的技能：
品質閘門
在儲存任何輸出之前，根據以下標準進行評估：
通過標準（必須全部符合）：
- [標準 1]
- [標準 2]
- [標準 3]
如果通過：儲存輸出並記錄成功
如果失敗：確認哪些標準未達標，嘗試
修訂，重新評估。最多嘗試 2 次修訂。
如果 2 次嘗試後仍失敗：儲存至
review-needed/ 資料夾並附上失敗說明。
模式 4：記憶驅動執行
每次運行會變得更聰明的技能：
記憶驅動流程
執行之前，先擷取：
- 該技能過去所有的執行記錄（來自記憶）
- 標記為 [相關標籤] 的效能資料
- 先前執行儲存的任何模式筆記
使用擷取的上下文來：
- 避免使用過去失敗的方法
- 優先採用過去成功的方法
- 將模式見解應用於當前執行
執行之後，儲存：
- 使用了什麼方法
- 是否成功
- 觀察到的任何新模式
- 標記為：[技能名稱]-learning
第 12 節：常見問題排解
每個 Hermes 操作在最初幾週都會遇到問題。以下是最常見的問題及解決方法。
問題：Hermes 未執行排程的技能
檢查 .env 中的排程器是否啟用：
ENABLE_SCHEDULER=true
使用 crontab.guru 驗證您的 cron 表達式是否有效。
檢查 hermes.log 中的排程器錯誤：
tail -f logs/hermes.log
問題：記憶未在會話之間持續保存
確認記憶資料庫路徑是否正確：
MEMORY_PATH=./data/memory.db
檢查 data 目錄的檔案權限：
ls -la data/
Hermes 程序需要對此目錄有寫入權限。
問題：MCP 伺服器無法連線
確認 MCP 伺服器已全域安裝：
which npx
npx @modelcontextprotocol/server-filesystem --help
檢查您的 API 金鑰是否已正確設定在 .env 中，且沒有尾隨空格。
變更 MCP 設定後重新啟動 Hermes。
問題：技能產出品質低落
最常見的原因是 CLAUDE.md 描述模糊。回到第 4 節，為每個部分加入更具體的細節。
同時檢查技能的流程部分是否足夠具體。模糊的指示會產生模糊的產出。
問題：Hermes 使用過時的資訊
確認 Brave Search MCP 是否已連線：
已連接哪些 MCP 伺服器？
如果 Brave Search 未列出，請檢查您的 API 金鑰並重新安裝 MCP 伺服器。
問題：技能有執行但未儲存產出
確認 Filesystem MCP 是否已連線，且指向正確的路徑。
確認技能檔案中的輸出路徑相對於 Hermes 運行的工作目錄。
第 13 節：衡量與改善你的操作
一個沒有隨著時間改善的 Hermes 操作，表示其記憶系統未正確使用。
每週回顧技能：
建立 skills/weekly-review.md：
每週回顧
目的
綜合整週的操作，找出
下週的改善方向。
觸發條件
每週日下午 7 點。
手動執行：「執行每週回顧」
流程
- 讀取過去 7 天的所有記憶條目。
- 分析技能表現：
- 哪些技能順利執行？
- 哪些技能遇到錯誤？
- 哪些技能產出最佳結果？
- 哪些技能需要改善？
- 分析內容表現（如有記錄）：
- 哪些內容表現最好？
- 表現出色的內容有哪些共同模式？
- 下週應優先處理哪些主題？
- 分析記憶品質：
- 記憶條目是否正確建立？
- 技能執行時，檢索結果是否相關？
- 儲存的內容是否有缺口？
- 產生改善建議：
- 本週要改善一個技能
- 本週要建立一個新技能
- 簡化一個流程
- 在內容中優先處理一個主題
- 將任何確認的改善更新至 CLAUDE.md。
輸出
每週回顧報告儲存在 data/outputs/
若發現改善項目則更新 CLAUDE.md
記憶條目標記為：weekly-review
關鍵指標：
技能可靠率：排程技能中無錯誤執行的百分比。目標高於 95%。
記憶檢索相關性：為技能檢索記憶時，內容是否確實相關。每週檢視。
產出品質穩定性：產出是否持續符合標準。手動追蹤。
操作覆蓋率：你預期的工作流程中有多少百分比已自動化。逐步擴展至 100%。
第 14 節：90 天建設計畫
建立成熟的 Hermes 操作需要 90 天的持續迭代。
第 1 至 7 天：基礎建設
安裝 Hermes。撰寫你的 CLAUDE.md。建立早晨簡報技能。連接 Filesystem 與 Brave Search MCP 伺服器。執行你的第一個排程簡報。
目標：Hermes 穩定運行，每天產出一個有用的輸出。
第 8 至 30 天：核心技能
為你的特定操作建立五到八個核心技能。為所有五個標準自動化工作流程設定排程器。找出第一個符合你領域的 MCP 伺服器。
目標：Hermes 自動化你 30% 的重複性知識工作。
第 31 至 60 天：優化
檢視記憶品質並改善儲存慣例。根據三到四週的結果來優化技能產出。建立你的第一個進階技能，使用條件執行與品質閘門。
目標：Hermes 的產出持續達到品質標準，無需人工修正。
第 61 至 90 天：多 Agent
如果你的操作需要，設計你的多 Agent 架構。建立專家 Agent 的 CLAUDE.md 檔案。設定共享記憶層。部署協調器技能。
目標：Hermes 運行一個協調的多 Agent 操作，端到端處理你最複雜的工作流程。
複合的真實情況
那些今天開始建立他們的 Hermes 操作，並持續運行 90 天的建構者，將會擁有無法快速複製的東西。
不是因為技術難以取得。
而是因為在 90 天持續運作中累積的記憶層，是無法走捷徑的。
在第 90 天，Hermes Agent 了解你的操作。它知道哪些來源能為你的受眾產出最佳內容。它知道哪些方法成功、哪些失敗。它了解你的語氣、你的標準以及你的優先事項，因為它已經根據這些執行了數百次。
那個累積的智慧就是護城河。
你每天運行操作，護城河就會變得更深。
你每多等一天才開始，就是失去一天無法挽回的複合智慧。
這個週末就打好基礎。
技能只需要一個下午就能寫好。
記憶從第一次會話就開始累積。
複合效應從第一個無需你介入的自動化工作流程開始。
追蹤 @cyrilXBT 以獲取每個 Hermes Agent 建置、技能模板，以及真正實現自主 AI 操作的多 Agent 架構。
