2026 Hermes Agent Skills 심화 가이드:
SKILL.md, Bundles, GEPA 자기 진화

매 대화마다 긴 Prompt를 붙여넣는 방식과 달리, Hermes Skills는 절차적 지식을 지속·필요 시·공유 가능하게 다루는 문제를 해결합니다. 심화 사용자가 자주 겪는 고민은 다음과 같습니다.

• Token 소진: 전체 운영 매뉴얼을 시스템 프롬프트에 넣어 실제 코딩용 컨텍스트를 잠식합니다.
• 세션 간 재사용 불가: 대화를 닫으면 배포 체크리스트·PR 절차가 자동으로 이어지지 않습니다.
• 팀 정렬 어려움: 각자 로컬 Prompt 변형을 쓰면 리뷰·버전 관리 비용이 커집니다.
• 도구 환경 불일치: 유료 web_search가 있는데도 무료 대체 Skill이 노출되어 Token을 낭비하거나 Agent를 오도합니다.
• 스킬 품질 정체: SKILL.md를 작성만 하고 실패 궤적을 반영하지 않아 Agent가 같은 실수를 반복합니다.

핵심 암기 구문: Prompt = 포스트잇(당번 유효), Memory = 메모장(영구 메모, 항상 손에), Skill = SOP 매뉴얼(단계별 절차, 필요할 때 펼침).

MCP와의 관계: Skills는 절차적 지식 문서(Agent에게 무엇을 어떻게 할지 가르침)이고, MCP는 도구 인터페이스(Agent에 추가 도구 호출 능력을 제공)입니다. 둘은 상호 보완합니다. MCP로 DB 접근을 제공하고, Skill로 마이그레이션을 올바르게 수행하도록 가르칠 수 있습니다.

모든 Hermes Skills는 agentskills.io 오픈 표준을 따르며 Hermes, Claude Code, Cursor, OpenCode 간 이식이 가능합니다. 표준 디렉터리 구조는 다음과 같습니다.

├── SKILL.md              메인 파일, 500행 이하 권장
├── references/
│   ├── api-docs.md       필요 시 로딩
│   └── examples.md
├── templates/
│   └── config.yaml
└── scripts/
    └── setup.sh          Agent가 직접 실행 가능

Progressive Disclosure(점진적 공개)가 Token 제어의 핵심입니다. 3단계 로딩 메커니즘은 다음과 같습니다.

작성 팁: description은 Level 0의 전부이며 LLM이 전체 스킬 로딩 여부를 판단하는 근거입니다. 「무엇인지」보다 「언제 쓰는지」를 명확히 쓰는 것이 중요하며, Use when...으로 시작하는 것을 권장합니다.

---
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
1–2단락: 무엇을 하는지, 왜 존재하는지

## When to Use
Use for / Don't use for

## Procedure
1. 단계별 절차(정확한 명령 포함)

## Common Pitfalls
실패 패턴 + 근본 원인 + 수정

## Verification Checklist
- [ ] 검증 항목

스킬 크기 제어 권장: 500행 미만은 SKILL.md에 모두 배치, 500–1000행은 상세 자료를 references/로 이동, 1000행 초과는 분할을 강력 권장, 15KB 초과는 GEPA 진화 제한을 넘으므로 반드시 분할해야 합니다.

Skill Bundles는 Hermes 2026 신규 기능으로, 여러 관련 스킬을 하나의 슬래시 명령으로 묶는 경량 YAML입니다. /bundle-name 실행 시 나열된 스킬이 동시에 로딩됩니다. 파일 위치: ~/.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.

Bundle 우선순위 규칙: Bundle과 단일 Skill 이름이 같으면 Bundle이 우선합니다. 나열된 Skill이 미설치면 오류 없이 건너뛰고 누락을 알립니다. Bundle은 시스템 프롬프트를 수정하지 않아 Prompt Cache 무효화를 유발하지 않습니다.

CLI 빠른 생성:

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

조건 활성화(Conditional Activation)는 현재 도구 가용성에 따라 스킬을 자동으로 표시하거나 숨깁니다. metadata.hermes 아래 네 가지 규칙을 설정합니다.

대표 시나리오: FIRECRAWL_KEY / BRAVE_SEARCH_KEY 설정 후 유료 web_search가 활성화되면 DuckDuckGo 스킬은 fallback_for_tools: [web_search]로 자동 숨겨져 Token을 절약합니다. API 불가 시 대체 스킬이 자동으로 나타납니다. 플랫폼 인식 스킬은 requires_toolsets: [messaging]와 platforms: [telegram, discord]로 메시징 플랫폼을 한정할 수 있습니다.

공식 설치 채널(릴리스 후 공식 문서를 다시 확인하십시오):

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 배포: GitHub 저장소를 Tap으로 만들어 팀이 원클릭 구독합니다. Hub 분류 표시는 skills.sh.json으로 제어합니다.

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

팀 배포:

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

동작과 명령은 Nous Research 공식 문서를 기준으로 하며, 릴리스 후 아래 링크를 다시 확인하십시오.

Skills System | Hermes Agent

agentskills.io Specification

NousResearch/hermes-agent on GitHub

GEPA(Genetic-Pareto Prompt Evolution)는 2026 ICLR Oral 성과로 hermes-agent-self-evolution에 통합되었습니다. 핵심은 모델 가중치 미세조정 없이 실행 궤적 분석, 변형 생성, 다목적 파레토 최적화로 SKILL.md 텍스트 자체를 개선하는 것입니다. 최적화 1회당 약 $2–10(순수 API 호출, GPU 불필요)입니다.

5단계 진화 흐름:

1. 실행 궤적 수집: SQLite에서 전체 추론 궤적(도구 호출, 분기, 오류)을 읽습니다.
2. 반성적 실패 분석: LLM이 「실패했다」가 아니라 「왜 실패했는지」를 실행 가능한 정보로 생성합니다.
3. 표적 변이: 실패 원인에 맞춰 SKILL.md 변형 10–20개를 생성합니다.
4. 다목적 파레토 평가: 성공률 × Token 효율 × 속도를 동시에 최적화합니다.
5. 수동 PR 검토: 최적 변형으로 PR을 만들고 승인 후 배포합니다.

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

4대 안전 가드레일(변형이 모두 통과해야 PR 생성):

• 전체 테스트 스위트: pytest tests/ -q 100% 통과 필수.
• 크기 제한: Skills ≤ 15KB, 도구 설명 ≤ 500자.
• Prompt 캐시 호환: 세션 중간에 캐시 무효화를 유발하는 수정 금지.
• 의미 보존 검사: 스킬 원래 핵심 목적에서 벗어나면 안 됨.

공식 5단계 진화 로드맵: Phase 1 Skill 파일(DSPy+GEPA)은 구현 완료, Phase 2 도구 설명·Phase 3 시스템 프롬프트·Phase 4 도구 구현 코드·Phase 5 완전 자동 지속 개선 루프는 계획 중입니다.

Plugin 스킬은 plugin:skill 네임스페이스로 로딩되며 기본 skills_list에 나타나지 않고 사용자가 명시 호출할 때만 활성화됩니다. 플러그인 내 스킬은 서로 참조할 수 있습니다. plugin.yaml에 선언합니다.

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

심화 작성 요점:

• description이 활성화 정확도를 좌우: 「Helps with code」 같은 모호한 문구는 피하고 트리거 조건과 제외 시나리오를 명시합니다.
• Pitfalls가 품질 분기점: 구체적 실패 패턴, 근본 원인, 실행 가능한 수정을 쓰며 추상적 경고는 피합니다.
• 스크립트화: Procedure에 Agent가 실행할 scripts/ 명령을 적고, 실패 시 references/ 수동 폴백을 로딩합니다.
• skill_manage 자기 유지: Agent가 skill_manage(action='patch'| 'create')로 스킬을 동적 유지할 수 있으며, config.yaml에 agent_writes_require_approval: true로 수동 승인 게이트를 켤 수 있습니다.

블로그 워크플로 실전 — blog-workflow Bundle 예시:

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: Skill을 수정했는데 Agent가 구버전을 씁니다.
현재 세션에는 반영되지 않습니다. /reset으로 새 세션을 열거나, 설치 시 --now로 강제 새로고침(Prompt Cache 무효화로 Token 추가 소비)을 사용합니다.

Q: GEPA로 진화한 스킬은 안전합니까?
4대 가드레일 + 수동 PR 검토 + 의미 드리프트 탐지가 있습니다. 그래도 각 diff는 수동 review를 권장합니다.

Q: Claude Code에서 Hermes Skills를 재사용하려면?
SKILL.md를 ~/.claude/skills/에 복사하거나 kevinnft/ai-agent-skills로 다중 플랫폼 일괄 설치합니다.

Q: Skill 한국어 내용이 Token 효율에 영향을 줍니까?
한글 1자당 약 1–1.5 token으로 영어와 비슷합니다. 다만 description은 영어 또는 영한 병기를 권장하며, 하위 LLM은 영어 description 매칭이 더 정확합니다.

참고 자료(릴리스 후 링크 확인):

Hermes Agent 중문 문서

Creating Skills 개발자 가이드

hermes-agent-self-evolution

gepa-ai/gepa

1. Hermes 기준선 검증: hermes doctor 통과, ~/.hermes/skills/ 쓰기 가능 및 백업 정책 포함을 확인합니다.
2. 공식 Skill Tap 설치: hermes skills tap add로 팀·커뮤니티 저장소 구독, hermes skills tap update로 동기화합니다.
3. 첫 SKILL.md 작성: agentskills.io 표준으로 frontmatter + Procedure + Pitfalls + Verification을 작성하고 description은 Use when으로 시작합니다.
4. Bundle 워크플로 생성: ~/.hermes/skill-bundles/에 YAML을 작성하고 /bundle-name으로 다중 스킬 동시 로딩을 검증합니다.
5. 조건 활성화 구성: 무료/유료 도구 쌍에 fallback_for_tools를 작성해 Token 노이즈를 줄입니다.
6. 선택 GEPA 진화: self-evolution 저장소를 클론하고 synthetic 또는 sessiondb로 evolve_skill을 실행한 뒤 PR을 검토·병합합니다.

• Progressive Disclosure Level 0 합계: 전체 스킬 name+description 약 3K Token(Nous 문서 기준).
• GEPA 1회 최적화 비용: 약 $2–10 API 호출, GPU 불필요(hermes-agent-self-evolution README).
• Skill 크기 상한(GEPA 가드레일): ≤15KB, 도구 설명 ≤500자.
• agentskills.io: Hermes / Claude Code / Cursor / OpenCode 공용, skills-ref validate로 형식 검증 가능.

MacBook에서 Skills를 시험하는 것은 가능하지만 Gateway, 예약 작업, GEPA 궤적 축적에는 덮개를 닫아도 끊기지 않고 OS 업데이트를 통제할 수 있는 호스트가 필요합니다. Raspberry Pi는 IO·브라우저 자동화 타임아웃이 잦고, x86 Linux VPS는 macOS 전용 도구체인이 부족하며, 로컬 덮개 수면은 세션 간 Skill 복리를 끊습니다.

7×24 Hermes Agent 상주, Skill 궤적 안정 축적, iOS CI/CD·AI Agent 자동화가 필요한 프로덕션 환경에서는 CALMVPS Mac Mini 베어메탈 대여가 일반적으로 더 나은 선택입니다. Apple Silicon 단독 점유, launchd 상주, ~/.hermes/ SSH 백업 동기화, 월 단위 유연 주문, 약 120초 배포. 자세한 내용은 가격 페이지와 클라우드 주문 페이지를 참고하십시오.