SKILL.md 格式 · Skill Bundles · 條件啟用 · GEPA 自進化 · Tap 發布 · agentskills.io 開放標準
已跑通 Hermes Agent 安裝卻仍在每次對話裡重複貼上 Prompt？2026 年初 Nous Research 發布的 Hermes 兩個月內 GitHub Star 突破 16 萬，核心賣點不是更大模型，而是 「the agent that grows with you」——底層正是可標準化、可進化、跨工作階段持久的 Skills 技能系統。本文跳過入門，涵蓋 SKILL.md 格式、Progressive Disclosure Token 控制、Skill Bundles、條件啟用、Tap 發布、GEPA + DSPy 自進化 與社群生態，附概念對比表、六步 Runbook 與 FAQ。
與傳統「一次性 Prompt」不同，Hermes 的 Skills 是一套遵循 agentskills.io 開放標準的程序性記憶：跨工作階段持久、按需載入、可發布為社群 Tap，且能在 Hermes、Claude Code、Cursor 之間移植。若你已安裝 Hermes，可對照安裝教學與三層記憶架構；本文專講 Skills 層。
把 Prompt 當 Skill 用：每次工作階段全量注入，Token 隨對話線性膨脹，無法跨 Session 複用程序性步驟。
混淆 Memory 與 Skill：Memory 存使用者偏好與事實；Skill 存「如何做某事」的 SOP，載入時機與維護方式完全不同。
忽略 description 欄位：Level 0 僅靠 name + description 路由，寫「是什麼」而非「什麼時候用」導致誤啟用或永不載入。
單 Skill 堆全文：超過 500 行仍塞在 SKILL.md，GEPA 進化有 15KB 上限，且 Level 1 載入成本過高。
宿主不穩定：Skill 複利依賴 7×24 在線；筆電合蓋或 VPS 無 macOS 路徑會中斷 Skill 累積與 GEPA 軌跡收集。
Prompt = 便利貼；Memory = 便簽本；Skill = SOP 手冊——需要時翻閱，啟用前零 Token 消耗。
| 維度 | 普通 Prompt | Memory（記憶） | Skills（技能） |
|---|---|---|---|
| 持久性 | 當前對話 | 跨工作階段，永久 | 跨工作階段，永久 |
| 載入時機 | 每次都在上下文中 | 每次工作階段自動注入 | 按需載入 |
| Token 成本 | 每次消耗 | 小而穩定 | 啟用前零消耗 |
| 內容類型 | 任意意圖描述 | 使用者偏好/事實 | 程序性步驟 |
| 維護者 | 使用者手動 | Agent 自動 | 使用者 + Agent 均可 |
| 可共享性 | 不方便 | 私有 | 可發布為社群 Tap |
所有 Hermes Skills 遵循 agentskills.io 標準。frontmatter 必填 name（小寫+連字號，≤64 字元）與 description（≤1024 字元，建議以「Use when...」開頭）；推薦填寫 version、license、compatibility、實驗性 allowed-tools。正文須含 Overview、When to Use、Procedure、Common Pitfalls、Verification Checklist。
---
name: my-skill
description: |
Use when the user needs to [...].
Handles [...] and [...].
version: 1.0.0
license: MIT
compatibility: Requires git, docker
metadata:
hermes:
tags: [devops, automation]
requires_toolsets: [terminal]
fallback_for_toolsets: [web]
---
推薦目錄結構：~/.hermes/skills/my-category/my-skill/ 下含 SKILL.md（核心步驟，建議 ≤500 行）、references/（API 文件按需載入）、templates/、scripts/（Agent 可直接執行）。
| 載入層級 | 內容 | 觸發時機 | Token 成本 |
|---|---|---|---|
| Level 0 | name + description | 每次工作階段開始，所有技能 | 全部技能合計約 ~3K |
| Level 1 | 完整 SKILL.md 正文 | 使用者 /skill-name 或 LLM 判斷需要 | 取決於檔案長度 |
| Level 2 | references/ scripts/ 檔案 | LLM 執行時判斷需要 | 按需，單檔案 |
Bundle 是輕量 YAML（~/.hermes/skill-bundles/<slug>.yaml），執行 /bundle-name 時列出的技能同時載入。Bundle 與同名 Skill 衝突時 Bundle 優先；未安裝的 Skill 跳過不報錯；Bundle 不修改系統提示，Token 友好。
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.
CLI 快速建立：hermes bundles create backend-dev --skills github-code-review,test-driven-development,github-pr-workflow --instruction "Always write failing tests first"。進階場景包括 AI 研究員 Bundle（arxiv + deep-research + plan + excalidraw）與 MLOps 部署 Bundle（vllm + llama-cpp + github-pr-workflow + systematic-debugging）。
在 metadata.hermes 下設定四種規則，讓技能根據工具可用性自動顯示或隱藏：
經典場景：DuckDuckGo 搜尋 Skill 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 自動從提示詞消失；API 不可用時備選浮現。平台感知範例：requires_toolsets: [messaging] + platforms: [telegram, discord]，TUI 可為 CLI/Telegram/Discord 獨立開關。
建立目錄：在 ~/.hermes/skills/<category>/<skill-name>/ 新建 SKILL.md，frontmatter 寫清「Use when...」觸發條件。
拆分 references：超過 500 行將 API 文件移入 references/；超過 15KB 必須拆分以滿足 GEPA 護欄。
驗證格式：執行 skills-ref validate ./my-skill 確保 agentskills.io 合規。
測試啟用：新工作階段中 /my-skill 或描述匹配場景，確認 Level 1 載入與 Procedure 執行。
打包 Bundle（可選）：hermes bundles create <name> --skills a,b,c 將相關工作流一鍵觸發。
發布 Tap：GitHub 倉庫 + hermes skills tap add github:your-org/your-skills-tap，團隊 tap update 同步。
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 hermes skills tap update hermes skills tap list
| 倉庫 | 描述 | 亮點 |
|---|---|---|
| ChuckSRQ/awesome-hermes-skills | 精選生產級技能合集 | Deep Research、MLOps、Apple 整合；23 技能整合 GitHub Copilot |
| amanning3390/hermeshub | 社群技能註冊中心 | 安全掃描認證、API 與市場、提示注入偵測 |
| kevinnft/ai-agent-skills | 191 個技能，28 分類 | 支援 Hermes/Claude Code/Cursor 一鍵安裝 |
| NousResearch/hermes-agent | 官方主倉庫 | 權威來源，含所有內建 Skills 與編寫規範 |
Tap 倉庫含分類目錄（如 mlops/、research/），可選 skills.sh.json 控制 Hub 展示分組。私有倉庫：hermes skills tap add github:your-org/private-skills --token $GH_TOKEN。建議將 ~/.hermes/skills/ 納入 Git：cd ~/.hermes/skills && git init && git push，跨裝置 git pull && hermes skills reset 同步後重建內建技能。
外掛將技能打包為 plugin:skill 格式：不出現在預設 skills_list（減少雜訊）、僅使用者明確呼叫時啟用（Opt-in）、外掛內技能可相互引用。載入範例：skill_view("superpowers:writing-plans")，Agent 會自動展示同外掛兄弟技能。外掛開發者在 plugin.yaml 中宣告 skills 路徑即可。
跨平台複用：agentskills.io 標準意味著同一 SKILL.md 可在 Hermes、Claude Code、Cursor、OpenCode 使用；Claude Code 使用者可複製到 ~/.claude/skills/ 或使用 kevinnft/ai-agent-skills 多端安裝腳本。
GEPA（Genetic-Pareto Prompt Evolution） 是 2026 ICLR Oral 成果，整合於 hermes-agent-self-evolution。核心思路：分析執行軌跡 → 反思式失敗分析 → 靶向產生 10–20 個 SKILL.md 變體 → 多目標帕累托評估（成功率 × Token 效率 × 速度）→ 最優變體產生 PR 人工審查。每次優化約 $2–10（純 API，無需 GPU）。
git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent-self-evolution
cd hermes-agent-self-evolution && pip install -r requirements.txt
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
四大安全護欄：① pytest 全量測試 100% 通過；② Skills ≤15KB、工具描述 ≤500 字元；③ 不破壞 Prompt Cache；④ 語意保留檢查不偏離原始目的。官方五階段路線圖：Phase 1 Skill 檔案（已實現）→ Phase 2 工具描述 → Phase 3 系統提示 → Phase 4 工具實作程式碼 → Phase 5 全自動持續改進。
agent_writes_require_approval: true 開啟人工審批門建構博客寫作輔助體系：blog-workflow Bundle 打包 seo-keyword-research、outline-generator、code-example-validator、bilingual-checker、publish-to-platform；instruction 要求先調研 SEO、測試程式碼範例、產生中英雙語標題。seo-keyword-research Skill 的 description 明確「規劃技術博客時使用」，Procedure 含中英長尾詞矩陣輸出與平台趨勢交叉驗證。
筆電與 x86 VPS 能跑 Hermes CLI，卻在 Skill 複利、GEPA 軌跡持續收集與 macOS 瀏覽器類 Skill 上受限；樹莓派 I/O 瓶頸難扛長任務進化。對要把 Skills 當「越用越強」生產資產的團隊，Mac Mini M4 月租 把 7×24 uptime、UMA 與 launchd 守護打包成可預期 OpEx——GEPA 需要穩定 sessiondb，Tap 同步需要可靠 Git 環境。
若你已完成 Skills 體系搭建並需要生產級常駐節點，VpsMesh 提供 Mac Mini M4 雲端租賃：SSH 交付、可備份整個 ~/.hermes/ 目錄。套餐見 Mac Mini M4 租賃價格，部署見 幫助中心，線上下單見 訂購頁。
Skills 是程序性知識文件（教 Agent 怎麼做某事），MCP 是工具介面（給 Agent 額外的工具呼叫能力）。兩者互補：MCP 提供資料庫存取，Skill 教 Agent 如何正確執行資料庫遷移。MCP 開發可參考本站MCP Server 從零開發教學。
Skill 修改在當前工作階段不生效，需要 /reset 開啟新工作階段，或安裝時加 --now 參數強制刷新（會導致 Prompt Cache 失效，消耗更多 Token）。
透過四大護欄：全量測試 100% 通過、Skills ≤15KB、Prompt Cache 相容、語意保留檢查；最優變體產生 PR 需人工審查 diff 後才上線。仍建議逐 PR review，防止語意漂移。
複製 SKILL.md 到 ~/.claude/skills/ 或 Cursor 的 skills 目錄；或使用 kevinnft/ai-agent-skills 一鍵安裝腳本。agentskills.io 標準確保跨 Agent 格式一致。Cursor Skills 入門見本站Cursor Agent Skills 指南。
純 API + CLI 模式 x86 VPS 可用；需要 GEPA sessiondb 持續累積、macOS 瀏覽器 Skill 或 Tap Git 同步時，Mac Mini M4 月租 uptime 更穩。不確定可先租 1 個月，套餐見 價格頁。