SKILL.md フォーマット · Skill Bundles · 条件付きアクティベーション · GEPA 進化 · Tap 公開 · agentskills.io
すでに Hermes Agent を動かしているのに、毎セッション同じプロンプトを貼り付けていませんか。Nous Research は 2026 年初頭に Hermes をリリースし、2 か月で GitHub 16 万スターを記録しました。核心はより大きなモデルではなく、「一緒に成長するエージェント」です。そのエンジンが Skills システム——標準化され、進化可能で、セッションを跨いだ手順記憶です。本記事では SKILL.md、Progressive Disclosure、Skill Bundles、条件付きアクティベーション、Tap 公開、GEPA + DSPy 自己進化、オープンソースエコシステムを、比較表・六ステップ Runbook・FAQ とともに解説します。
ワンショットプロンプトと異なり、Hermes Skills は agentskills.io オープン標準に準拠します。セッションを跨いで永続化され、必要時にのみロードされ、コミュニティ Tap として公開でき、Claude Code や Cursor にも移植可能です。Hermes の導入済みの方は、インストールガイドとメモリアーキテクチャ解説もご参照ください。本記事は Skills レイヤーに特化しています。
プロンプトを Skill 化していない：毎セッション全文注入のためトークンが線形増加し、手順のセッション間再利用ができません。
Memory と Skills を混同している：Memory は好みと事実を保存し、Skills は「やり方」の SOP を保存します。ロードタイミングとメンテナンス方法が異なります。
description フィールドが弱い：Level 0 ルーティングは name + description のみを参照します。「何であるか」ではなく「いつ使うか」を書かないと誤発火または未ロードになります。
SKILL.md がモノリシック：1 ファイル 500 行超は GEPA の 15KB 上限に抵触し、Level 1 のトークンコストも膨らみます。
ホストが不安定：Skill の複利効果には 7×24 uptime が必要です。ノート PC のスリープは GEPA 用 sessiondb 収集を中断します。
プロンプトは付箋、Memory はノート、Skill は SOP マニュアル——アクティベーション前はトークンコストゼロです。
| 比較軸 | プロンプト | Memory | Skills |
|---|---|---|---|
| 永続性 | 現在のチャットのみ | セッション跨ぎ、永続 | セッション跨ぎ、永続 |
| ロードタイミング | 常にコンテキスト内 | 各セッション開始時に自動注入 | オンデマンド |
| トークンコスト | 毎ターン | 小さく安定 | アクティベーション前はゼロ |
| コンテンツ種別 | 任意の意図 | 好み・事実 | 手順ステップ |
| メンテナー | ユーザー手動 | エージェント自動 | ユーザー + エージェント |
| 共有可能 | 困難 | プライベート | コミュニティ Tap |
必須 frontmatter は name（小文字 + ハイフン、最大 64 文字）と description（最大 1024 文字、「Use when...」で始める）です。推奨項目は version、license、compatibility、experimental allowed-tools です。本文セクションは Overview、When to Use、Procedure、Common Pitfalls、Verification Checklist です。
---
name: my-skill
description: |
Use when the user needs to [...].
Handles [...] and [...].
version: 1.0.0
metadata:
hermes:
requires_toolsets: [terminal]
fallback_for_toolsets: [web]
---
~/.hermes/skills/my-category/my-skill/ 配下のディレクトリ構成は次のとおりです。SKILL.md（コア、最大約 500 行）、references/（API ドキュメント）、templates/、scripts/（エージェント実行可能）です。
| レベル | 内容 | トリガー | トークンコスト |
|---|---|---|---|
| Level 0 | name + description | セッション開始、全 Skill | 合計約 3K |
| Level 1 | SKILL.md 全文 | /skill-name または LLM マッチ | ファイル長に依存 |
| Level 2 | references/ scripts/ | 実行中に LLM が判断 | ファイルごと |
Bundle は ~/.hermes/skill-bundles/<slug>.yaml に置く軽量 YAML です。/bundle-name を実行すると、列挙された Skill を一括ロードします。同名 Skill より Bundle が優先され、欠落 Skill は静かにスキップされ、Bundle はシステムプロンプトを変更しません（トークン効率に有利です）。
name: backend-dev description: Full backend feature workflow. skills: - github-code-review - test-driven-development - github-pr-workflow instruction: | Always write failing tests first. Never push directly to main.
CLI 例：hermes bundles create backend-dev --skills github-code-review,test-driven-development,github-pr-workflow。上級 Bundle には research-session（arxiv + deep-research + plan + excalidraw）と mlops-deploy（vllm + llama-cpp + github-pr-workflow + systematic-debugging）があります。
metadata.hermes 配下で設定します。requires_toolsets/tools は指定ツールが欠落しているとき Skill を非表示にし、fallback_for_toolsets/tools は指定ツールが存在するとき非表示にします（フォールバック経路）。例：DuckDuckGo 検索 Skill に fallback_for_tools: [web_search] を設定すると、FIRECRAWL_KEY や BRAVE_SEARCH_KEY により有料 web_search が有効なとき DuckDuckGo はプロンプトから消え、API 障害時にはフォールバックとして再表示されます。
ディレクトリ作成：~/.hermes/skills/<category>/<skill-name>/ 配下に SKILL.md を追加し、明確な「Use when...」トリガーを記述します。
references へ分割：500 行超えたら API ドキュメントを references/ へ移動します。GEPA ガードレールのため 15KB 以内に収めます。
フォーマット検証：skills-ref validate ./my-skill で agentskills.io 準拠を確認します。
アクティベーション確認：新セッションで /my-skill または description マッチを試し、Level 1 ロードと Procedure 実行を確認します。
Bundle（任意）：hermes bundles create <name> --skills a,b,c でワンショットワークフローを構築します。
Tap 公開：GitHub リポジトリを用意し hermes skills tap add github:your-org/your-skills-tap を実行します。チームは tap update で同期します。
hermes skills install official/research/arxiv hermes skills install github:openai/skills/k8s hermes skills tap add github:my-org/my-skills hermes skills tap update hermes skills tap list
| リポジトリ | 説明 | ハイライト |
|---|---|---|
| ChuckSRQ/awesome-hermes-skills | 本番向け Skill 厳選 | Deep Research、MLOps、Apple 連携 |
| amanning3390/hermeshub | コミュニティレジストリ | セキュリティスキャン、マーケットプレイス、インジェクション検出 |
| kevinnft/ai-agent-skills | 191 Skill、28 カテゴリ | Hermes / Claude Code / Cursor ワンクリック導入 |
| NousResearch/hermes-agent | 公式リポジトリ | 組み込み Skill と Authoring 仕様 |
Tap リポジトリはカテゴリフォルダ（mlops/、research/）を使い、任意で skills.sh.json により Hub グルーピングを行います。プライベートリポジトリは hermes skills tap add github:your-org/private-skills --token $GH_TOKEN で追加します。~/.hermes/skills/ を Git でバージョン管理し、git pull && hermes skills reset でデバイス間同期します。
プラグインは Skill を plugin:skill 形式でパッケージします。デフォルトの skills_list からは非表示で、オプトインのみ、プラグイン内の兄弟 Skill 同士が相互参照できます。skill_view("superpowers:writing-plans") でロードし、plugin.yaml にパスを宣言します。
クロスプラットフォーム：同一 SKILL.md が Hermes、Claude Code、Cursor、OpenCode で動作します。~/.claude/skills/ へコピーするか、kevinnft/ai-agent-skills のインストールスクリプトを利用してください。
GEPA（Genetic-Pareto Prompt Evolution） は ICLR 2026 Oral 論文で、hermes-agent-self-evolution に統合されています。パイプラインは実行トレース収集 → 失敗の反射的分析 → 10〜20 個の SKILL.md バリアント生成 → 多目的 Pareto 評価（成功率 × トークン効率 × 速度）→ 最良バリアントが PR を作成し人間レビューを待ちます。コストは 1 回あたり約 $2〜10、API のみ、GPU 不要です。
export HERMES_AGENT_PATH=~/.hermes
python -m evolution.skills.evolve_skill \
--skill github-code-review --iterations 10 --eval-source synthetic
python -m evolution.skills.evolve_skill \
--skill github-code-review --iterations 10 --eval-source sessiondb
python -m evolution.skills.evolve_skill \
--skill github-code-review --iterations 10 --eval-source mixed \
--trace-dirs ~/.claude/traces,~/.hermes/sessions
四つのガードレール：全 pytest 合格、Skill は 15KB 以下・ツール description は 500 文字以下、Prompt Cache 安全、意味的保全。ロードマップは Phase 1 Skill ファイル（完了）→ ツール description → システムプロンプト → ツールコード → 完全自動ループです。
agent_writes_require_approval: true を設定seo-keyword-research、outline-generator、code-example-validator、bilingual-checker、publish-to-platform をパッケージします。Instruction では SEO 調査を先に行い、コード例をテストし、二言語タイトルを生成します。seo-keyword-research の description はブログ企画向けに設計し、Procedure は日英ロングテールクエリのキーワードマトリクスを出力します。
ノート PC や x86 VPS でも Hermes CLI は動きますが、Skill の複利効果、GEPA sessiondb 収集、macOS ブラウザ Skill が途切れます。Skills を時間とともに強くなる本番資産として扱うチームには、Mac Mini M4 クラウドレンタルが 7×24 uptime、UMA、launchd を予測可能な OpEx にまとめます。
Skills スタックの準備が整い本番ホストが必要になったら、VpsMesh の Mac Mini M4 クラウドレンタルは SSH 納品と ~/.hermes/ フルバックアップに対応しています。レンタル料金、ヘルプセンター、注文ページをご覧ください。
Skills は手順ドキュメント、MCP はツールインターフェースです。補完関係にあり、MCP がデータベースアクセスを提供し、Skill が正しいマイグレーション手順を教えます。MCP Server 開発ガイドもご参照ください。
編集は現在のセッションには反映されません。/reset で新セッションを開始するか、--now 付きインストールで強制リフレッシュしてください（Prompt Cache が無効化され、トークンコストが増加します）。
四つのガードレールがあります。全テスト合格、15KB 上限、Prompt Cache 安全、意味的チェック。最良バリアントは PR を作成し、マージ前に人間レビューが必要です。
SKILL.md を ~/.claude/skills/ または Cursor の skills ディレクトリへコピーするか、kevinnft/ai-agent-skills を利用します。agentskills.io によりフォーマットはエージェント間で一貫しています。
API のみ CLI なら x86 VPS で足ります。GEPA sessiondb、macOS ブラウザ Skill、Tap Git 同期には Mac Mini M4 クラウドレンタルの方が安定します。レンタル料金をご覧ください。