Hermes Agent Skills 進階全攻略： 從 SKILL.md 到 GEPA 自我進化

入門教學解決「怎麼裝」，進階要解決「怎麼讓 Agent 越用越強」。Hermes Skills 的獨特價值在於四點：

• 按需載入：啟用前零 Token 消耗，靠 Progressive Disclosure 控制成本。
• 開放標準：遵循 agentskills.io，Hermes、Claude Code、Cursor 可跨平台複用。
• 可組合：Skill Bundles 一條斜線命令載入整套工作流。
• 可進化：GEPA 演算法分析執行軌跡，自動改進 SKILL.md 文字，無需動模型權重。

進階使用者常見的四個痛點：

• Token 膨脹：把所有 SOP 塞進系統提示，每次工作階段白白燒掉數千 Token。
• 技能誤啟用：description 寫得太模糊，LLM 在無關場景載入錯誤技能。
• 工作流碎片化：PR 審查、TDD、部署要逐個 /skill-name，效率低。
• 團隊無法共享：技能散落在個人目錄，換機器或新同事 onboarding 成本高。

記憶口訣：Prompt = 便利貼（當次有效）；Memory = 便簽本（永久筆記，隨時在手邊）；Skill = SOP 手冊（步驟化流程，需要時翻閱）。

Skills 與 MCP 互補：MCP 提供工具介面（如資料庫存取），Skill 教 Agent如何正確使用該工具完成遷移等任務。

所有 Hermes Skills 遵循 agentskills.io 開放標準。基礎 frontmatter 結構如下：

---
name: my-skill
description: |
  Use when the user needs to [...].
version: 1.0.0
license: MIT
compatibility: Requires git, docker
allowed-tools: Bash(git:*) Read
metadata:
  hermes:
    tags: [devops, automation]
    category: software-development
    related_skills: [github-pr-workflow]
    requires_toolsets: [terminal]
    fallback_for_toolsets: [web]
---

# My Skill Title
## Overview / When to Use / Procedure / Common Pitfalls / Verification Checklist

推薦目錄結構：

my-category/my-skill/
├── SKILL.md              # 核心步驟，建議 ≤500 行
├── references/           # API 參考，按需載入
├── templates/            # 可複用模板
└── scripts/              # Agent 可直接執行的腳本

撰寫要點：description 是 Level 0 的全部資訊，寫清「什麼時候用」比「是什麼」更重要；SKILL.md 建議含 Overview、When to Use、Procedure、Common Pitfalls、Verification Checklist 五段。可用 skills-ref validate ./my-skill 驗證格式合規。

Skill Bundles 是 Hermes 2026 新增特性：輕量 YAML 把多個技能打包成一個斜線命令，執行 /bundle-name 時所有列出的技能同時載入。

檔案位置：~/.hermes/skill-bundles/<slug>.yaml

name: backend-dev
description: Full backend feature workflow — code review, TDD, and PR management.
skills:
  - github-code-review
  - test-driven-development
  - github-pr-workflow
instruction: |
  Always write failing tests first before implementation.
  Never push directly to main.

進階場景：研究員工工作流可打包 arxiv、deep-research、plan、excalidraw；MLOps 部署可打包 vllm、llama-cpp、github-pr-workflow、systematic-debugging。

優先級規則：Bundle 與單個 Skill 同名時 Bundle 優先；未安裝的 Skill 跳過不報錯並提示缺失；Bundle 不修改系統提示，不會導致 Prompt Cache 失效。

hermes bundles create backend-dev \
  --skills github-code-review,test-driven-development,github-pr-workflow \
  --instruction "Always write failing tests first"

在 metadata.hermes 下設定四種啟用規則，技能可根據工具可用性自動顯示或隱藏：

經典場景：DuckDuckGo 搜尋技能設定 fallback_for_tools: [web_search]——當使用者設定了 FIRECRAWL_KEY / BRAVE_SEARCH_KEY 時付費 web_search 啟用，DuckDuckGo 自動隱藏省 Token；API 不可用時備選自動浮現。

平台感知：telegram-notify 可設 requires_toolsets: [messaging] 與 platforms: [telegram, discord]；透過 hermes skills TUI 可為 CLI、Telegram、Discord 獨立開關技能。

官方安裝渠道：

hermes skills install official/research/arxiv
hermes skills install https://example.com/SKILL.md --name my-skill
hermes skills install github:openai/skills/k8s
hermes skills tap add github:my-org/my-skills

agentskills.io 意味著技能可在 Hermes、Claude Code、Cursor、OpenCode 間跨平台使用，資產不綁定單一平台。

透過 GitHub 儲存庫作為 Tap，團隊或社群可訂閱你的技能集。推薦儲存庫結構：

my-skills-tap/
├── skills.sh.json          # 分類設定（可選）
├── mlops/vllm-deploy/SKILL.md
├── research/paper-summarizer/SKILL.md
└── README.md

1. 規劃分類：按 MLOps、Research 等域組織目錄，撰寫 skills.sh.json 控制 Hub 展示分組。
2. 撰寫 SKILL.md：每個技能獨立目錄，透過 skills-ref validate 校驗。
3. 推送 GitHub 儲存庫：公開或私有（私有需 Token）。
4. 團隊成員訂閱：hermes skills tap add github:your-org/your-skills-tap。
5. 定期更新：hermes skills tap update 拉取最新技能。
6. 版本管理：將 ~/.hermes/skills/ 納入 Git，跨裝置 git pull && hermes skills reset 同步。

hermes skills tap add github:your-org/private-skills --token $GH_TOKEN
hermes skills tap list
hermes skills tap update

GEPA（Genetic-Pareto Prompt Evolution） 是 2026 年 ICLR Oral 成果，整合於 hermes-agent-self-evolution。核心思路：不微調模型權重，透過分析執行軌跡、產生變體、多目標帕累托優化改進技能文字。每次優化約 $2–10（純 API，無需 GPU）。

五階段進化流程：① 執行軌跡收集（SQLite）；② 反思式失敗分析（可操作側資訊）；③ 靶向變異（10–20 個 SKILL.md 變體）；④ 多目標帕累托評估（成功率 × Token 效率 × 速度）；⑤ 人工審查 PR 後上線。

export HERMES_AGENT_PATH=~/.hermes
python -m evolution.skills.evolve_skill \
    --skill github-code-review \
    --iterations 10 \
    --eval-source sessiondb

四大安全護欄：全量測試套件 100% 通過；Skills ≤ 15KB、工具描述 ≤ 500 字元；Prompt 快取相容；語意保留檢查不偏離原始目的。

Skills 遵循 agentskills.io，可將 Claude Code 或 Gemini CLI 軌跡餵給優化器：--eval-source mixed --trace-dirs ~/.claude/traces,~/.hermes/sessions。

外掛將技能打包為命名空間 plugin:skill：不出現在預設 skills_list、僅使用者明確呼叫時啟用、外掛內技能可相互引用。載入 skill_view("superpowers:writing-plans") 時會展示同外掛兄弟技能。

description 決定啟用精度：避免「Helps with code」這類模糊寫法；應寫清觸發條件與排除場景。

Pitfalls 是品質分水嶺：須含具體失敗模式、根因與修復步驟（如 CSS selector 脆弱性、GitHub API 限流、大 diff Token 溢出）。

腳本化：在 Procedure 中引用 scripts/ 下可執行腳本，失敗時 fallback 到 references/manual-extract.md。

Agent 可透過 skill_manage 動態 patch 或 create 技能；在 config.yaml 設 skills.agent_writes_require_approval: true 開啟人工審批門。

建構 blog-workflow Bundle，一鍵載入 SEO 調研、大綱產生、程式碼校驗、雙語檢查、發布技能：

name: blog-workflow
description: Full tech blog writing workflow.
skills:
  - seo-keyword-research
  - outline-generator
  - code-example-validator
  - bilingual-checker
  - publish-to-platform
instruction: |
  Always research SEO keywords before writing.
  Ensure all code examples are tested and runnable.
  Generate both Chinese and English title options.

自訂 seo-keyword-research 技能應設 requires_toolsets: [web]，流程含：識別主題 → 中文長尾（「X 怎麼用」「X 教學」）→ 英文長尾（「X tutorial」「X vs Y」）→ 交叉參考掘金/Dev.to/HN 熱榜 → 輸出 3–5 主詞 + 10–15 長尾矩陣。注意中英文受眾搜尋習慣不同，技術術語譯法需按目標平台校驗。

• Skills 和 MCP 有什麼區別？ Skills 是程序性知識文件，MCP 是工具介面；兩者互補。
• 改了 Skill 為何還用舊版？ 當前工作階段不生效，需 /reset 新工作階段，或安裝加 --now（會導致 Prompt Cache 失效）。
• GEPA 進化安全嗎？ 四大護欄 + 人工 PR 審查；仍建議 review 每個 diff。
• Claude Code 如何複用？ 複製 SKILL.md 到 ~/.claude/skills/，或用 ai-agent-skills 一鍵多端安裝。
• 中文內容影響 Token？ 中文每字約 1–1.5 token；description 建議保留英文或中英雙語，LLM 匹配更精確。

延伸閱讀：官方文件、中文文件、GEPA 演算法、DSPy 框架。

• GitHub Star：Hermes Agent 2026 年初發布，兩個月內突破 16 萬 Star。
• Level 0 Token：全部技能 name+description 合計約 3K Token/工作階段。
• GEPA 單次成本：約 $2–10，純 API 呼叫，無需 GPU。
• GEPA 大小限制：Skills ≤ 15KB，工具描述 ≤ 500 字元。
• 社群規模：kevinnft/ai-agent-skills 含 191 個技能、28 分類；hermeshub 166 Star 含安全掃描。

跑 Hermes Agent 與 GEPA 進化流水線，需要 7×24 線上、低延遲的 macOS 宿主。樹莓派記憶體不足、共享 VPS 超賣導致長連線中斷、家用頻寬抖動——這些都會讓 Skills 進化軌跡收集與 Gateway 常駐打折扣。

對於需要穩定執行 Hermes Gateway、持續收集 sessiondb 軌跡並執行 GEPA 迭代的生產環境，JEXCLOUD 多區域裸金屬 Mac 是更優解：獨占 Apple Silicon、7×24 線上、按月彈性擴縮，120 秒交付節點。具體設定與價格見 JEXCLOUD 定價頁。