2026 Hermes Agent Skills 応用ガイド：
SKILL.md、Bundles、GEPA 自己進化

従来の「毎回長いプロンプトを貼り付ける」方式と比べ、Hermes Skills が解くのは手続き的知識をどう永続化し、必要なときだけ読み込み、チームで共有するかという問題です。応用ユーザーがよく直面する課題は次のとおりです。

• トークン枯渇：運用マニュアル全文をシステムプロンプトに入れ、本来のコーディング用コンテキストを圧迫してしまう。
• セッション跨ぎの非再利用：チャットを閉じるとデプロイチェックリストや PR フローが引き継がれない。
• チーム間のズレ：各自がローカルに別バージョンのプロンプトを保持し、レビューとバージョン管理のコストが膨らむ。
• ツール環境の不一致：有料 web_search が使えるのに無料代替 Skill が表示され、トークンを浪費したりエージェントを誤誘導したりする。
• スキル品質の停滞：SKILL.md を書いたきり失敗トレースから改善せず、同じミスを繰り返す。

覚えておくとよい対照：Prompt = 付箋（その場限り）；Memory = ノート（永久メモ、常に手元）；Skill = SOP マニュアル（手順書、必要なときだけ開く）。

MCP との関係：Skills は手続き的知識のドキュメント（エージェントに「やり方」を教える）、MCP はツールインターフェース（追加のツール呼び出し能力を与える）。両者は補完関係にあります。MCP でデータベースアクセスを提供し、Skill で正しい移行手順を教える、といった組み合わせが典型です。

すべての Hermes Skills は agentskills.io オープン標準に従い、Hermes、Claude Code、Cursor、OpenCode 間で移植できます。標準ディレクトリ構成は次のとおりです。

├── SKILL.md
├── references/
│   ├── api-docs.md
│   └── examples.md
├── templates/
│   └── config.yaml
└── scripts/
    └── setup.sh

Progressive Disclosure（段階的開示）はトークン制御の要です。三段階ロードの仕組みは次の表のとおりです。

執筆の要点：description は Level 0 の唯一の情報源であり、LLM はこれを見て完全なスキルを読み込むか決めます。「何であるか」より「いつ使うか」を明確に書くことが重要です。Use when... で始めることを推奨します。

---
name: my-skill
description: |
  Use when the user needs to [...].
  Handles [...] and [...].
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

スキルサイズの目安：500 行未満は SKILL.md に集約；500〜1000 行は詳細を references/ へ；1000 行超は分割を強く推奨；15KB 超は GEPA 進化の上限を超えるため必ず分割が必要です。

Skill Bundles は Hermes 2026 の新機能です。軽量 YAML で複数の関連スキルを 1 つのスラッシュコマンドにまとめ、/bundle-name 実行時に列挙されたスキルを同時ロードします。配置場所は ~/.hermes/skill-bundles/<slug>.yaml です。

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.

Bundle の優先ルール：Bundle と同名 Skill がある場合は Bundle が優先されます。列挙 Skill が未インストールの場合はエラーにせずスキップし不足を通知します。Bundle はシステムプロンプトを変更しないため、Prompt Cache を無効化しません。

CLI での迅速作成：

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

条件付きアクティベーション（Conditional Activation）は、現在のツール可用性に応じてスキルを自動表示・非表示にします。metadata.hermes 下で 4 種類のルールを設定できます。

典型例：FIRECRAWL_KEY / BRAVE_SEARCH_KEY 設定後に有料 web_search が有効になると、DuckDuckGo スキルは fallback_for_tools: [web_search] により自動非表示となりトークンを節約します。API 不可時は代替が自動で浮上します。プラットフォーム限定スキルは requires_toolsets: [messaging] と platforms: [telegram, discord] でメッセージング環境に限定できます。

公式インストール経路（リリース後は公式ドキュメントで再確認してください）：

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

Skill Tap の公開：GitHub リポジトリを Tap として作成し、チームがワンクリックで購読します。典型構成には Hub カテゴリ表示を制御する skills.sh.json が含まれます。

{
  "groupings": [
    {
      "title": "MLOps & Model Deployment",
      "skills": ["vllm-deploy", "model-benchmark"]
  }]
}

チーム展開：

hermes skills tap add github:your-org/your-skills-tap
hermes skills tap add github:your-org/private-skills --token $GH_TOKEN
cd ~/.hermes/skills && git init && git push -u origin main
git pull && hermes skills reset

動作とコマンドは Nous Research 公式ドキュメントに準拠します。リリース後は下記リンクで再確認してください。

Skills System | Hermes Agent

agentskills.io Specification

NousResearch/hermes-agent on GitHub

GEPA（Genetic-Pareto Prompt Evolution）は 2026 年 ICLR Oral 成果で、hermes-agent-self-evolution に統合されています。核心はモデル重みをファインチューニングせず、実行トレースの分析、変異生成、多目的パレート最適化により SKILL.md テキスト自体を改善することです。1 回の最適化実行は約 $2–10（純粋な API 呼び出し、GPU 不要）です。

五段階進化フロー：

1. 実行トレース収集：SQLite から全推論トレース（ツール呼び出し、分岐、エラー）を読み取ります。
2. 反省型失敗分析：LLM が「失敗した」ではなく「なぜ失敗したか」の actionable な洞察を生成します。
3. 標的変異：失敗原因に対し 10〜20 個の SKILL.md 変異体を生成します。
4. 多目的パレート評価：成功率 × トークン効率 × 速度を同時最適化します。
5. 人手 PR レビュー：最良変異体で PR を生成し、承認後に本番反映します。

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

四つの安全ガードレール（変異体はすべて通過して初めて PR 生成）：

• 全量テストスイート：pytest tests/ -q が 100% 通過必須。
• サイズ制限：Skills ≤ 15KB、ツール説明 ≤ 500 文字。
• Prompt キャッシュ互換：セッション途中でキャッシュ無効化を引き起こす変更は不可。
• 意味保持チェック：スキルの本来目的から逸脱不可。

公式五段階進化ロードマップ：Phase 1 Skill ファイル（DSPy+GEPA）✅ 実装済み；Phase 2 ツール説明、Phase 3 システムプロンプト、Phase 4 ツール実装コード、Phase 5 全自動継続改善ループは計画中です。

Plugin スキルは plugin:skill 名前空間でロードされ、デフォルトの skills_list には表示されません。ユーザーが明示的に呼び出したときのみアクティブ化され、プラグイン内スキル同士は相互参照できます。plugin.yaml で宣言します。

name: my-hermes-plugin
skills:
  - name: writing-plans
    path: skills/writing-plans/SKILL.md
  - name: editing
    path: skills/editing/SKILL.md

応用執筆の要点：

• description がアクティベーション精度を決める：「Helps with code」のような曖昧表現は避け、トリガー条件と除外シナリオを明示します。
• Pitfalls が品質の分水嶺：具体的な失敗パターン、根因分析、実行可能な修正策を書き、一般論に終始しない。
• スクリプト化：Procedure にエージェントが実行する scripts/ コマンドを明記し、失敗時は references/ で手動フォールバックを読み込む。
• skill_manage 自己保守：エージェントは skill_manage(action='patch'| 'create') でスキルを動的に保守できます。config.yaml で agent_writes_require_approval: true を設定すれば人手承認ゲートを有効化できます。

ブログワークフロー実践例——blog-workflow Bundle：

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.

Q：Skill を変更したのにエージェントが旧版を使っている？
現在のセッションでは変更は反映されません。/reset で新セッションを開くか、インストール時に --now で強制リフレッシュしてください（Prompt Cache が無効化され、より多くのトークンを消費します）。

Q：GEPA で進化したスキルは安全か？
四つのガードレール + 人手 PR レビュー + 意味ドリフト検出があります。それでも各 diff は人手で確認することを推奨します。

Q：Claude Code で Hermes Skills を再利用するには？
SKILL.md を ~/.claude/skills/ にコピーするか、kevinnft/ai-agent-skills でマルチエージェント一括インストールが可能です。

Q：Skill 本文を日本語にするとトークン効率は？
日本語 1 文字あたり約 1〜1.5 token で、英語と大差ありません。ただし description は英語または日英併記を推奨します。基盤 LLM は英語 description のマッチング精度が高い傾向があります。

参考資料（リリース後はリンクを再確認してください）：

Creating Skills 開発者ガイド

hermes-agent-self-evolution

gepa-ai/gepa

1. Hermes ベースライン確認：hermes doctor 通過を確認し、~/.hermes/skills/ が書き込み可能でバックアップ戦略に含まれていることを確認します。
2. 公式 Skill Tap インストール：hermes skills tap add でチームまたはコミュニティリポジトリを購読し、hermes skills tap update で同期を維持します。
3. 初めての SKILL.md 執筆：agentskills.io 標準に従い frontmatter + Procedure + Pitfalls + Verification を記述し、description は Use when で始めます。
4. Bundle ワークフロー作成：~/.hermes/skill-bundles/ に YAML を配置し、/bundle-name で複数スキル同時ロードを検証します。
5. 条件付きアクティベーション設定：無料 / 有料ツールペアに fallback_for_tools を設定し、トークンノイズを削減します。
6. 任意：GEPA 進化：self-evolution リポジトリをクローンし、synthetic または sessiondb で evolve_skill を実行、人手 PR レビュー後にマージします。

• Progressive Disclosure Level 0 合計：全スキルの name+description 約 3K Token（Nous ドキュメント口径）。
• GEPA 1 回あたりの最適化コスト：約 $2–10 の API 呼び出し、GPU 不要（hermes-agent-self-evolution README）。
• Skill サイズ上限（GEPA ガードレール）：≤15KB、ツール説明 ≤500 文字。
• agentskills.io：Hermes / Claude Code / Cursor / OpenCode 共通。skills-ref validate で形式検証可能。

MacBook 上で Skills を試すのは問題ありません。ただし Gateway、定期タスク、GEPA トレース蓄積にはフタを閉じても切断されず、OS 更新を制御できるホストが必要です。ラズパイは I/O とブラウザ自動化でタイムアウトしやすく、x86 Linux VPS には macOS 専用ツールチェーンが欠け、ローカル Mac のスリープはセッション跨ぎ Skill 複利を中断します。

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