2026 Hermes Agent Skills 進階全攻略：
SKILL.md、Bundles 與 GEPA 自我進化

與傳統「每次對話貼上長 Prompt」相比，Hermes Skills 解決的是程序性知識如何持久、按需、可共享的問題。進階使用者常遇到這些痛點：

• Token 被占滿：把整本維運手冊塞進系統提示，擠占真正寫程式碼的上下文。
• 跨工作階段無法複用：關閉對話後，部署 checklist、PR 流程不會自動繼承。
• 團隊對齊難：每人本地一份提示詞變體，審查與版本管理成本高。
• 工具環境不一致：有付費 web_search 時仍顯示免費備選 Skill，浪費 Token 或誤導 Agent。
• 技能品質停滯：寫了 SKILL.md 卻從不根據失敗軌跡迭代，Agent 重複犯同樣錯誤。

核心記憶口訣：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）。

與 MCP 的關係：Skills 是程序性知識文件（教 Agent 怎麼做某事），MCP 是工具介面（給 Agent 額外工具呼叫能力）。二者互補：可有 MCP 提供資料庫存取，再用 Skill 教 Agent 如何正確執行遷移。

所有 Hermes Skills 遵循 agentskills.io 開放標準，可在 Hermes、Claude Code、Cursor、OpenCode 間跨平台移植。標準目錄結構如下：

├── SKILL.md              # 主檔案，建議 ≤500 行
├── references/
│   ├── api-docs.md       # 按需載入
│   └── examples.md
├── templates/
│   └── config.yaml
└── scripts/
    └── setup.sh          # Agent 可直接執行

Progressive Disclosure（漸進披露）是 Token 控制的核心——三級載入機制：

撰寫建議：description 是 Level 0 的全部資訊，LLM 靠它決定是否載入完整技能。寫清「什麼時候用」比「是什麼」更重要，建議以 Use when... 開頭。

---
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
1-2 段：做什麼、為何存在

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

## Procedure
1. 步驟一（含精確命令）

## Common Pitfalls
失敗模式 + 根因 + 修復

## Verification Checklist
- [ ] 驗證點

技能大小控制建議：<500 行全部放 SKILL.md；500–1000 行將詳細資料移至 references/；>1000 行強烈建議拆分；>15KB 超過 GEPA 進化限制，必須拆分。

Skill Bundles 是 Hermes 2026 新增特性：輕量 YAML 把多個相關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.

Bundle 優先順序規則：Bundle 與單個 Skill 同名時 Bundle 優先；列出的 Skill 未安裝時跳過而不報錯並提示缺失；Bundle 不修改系統提示，不會導致 Prompt Cache 失效。

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"

條件啟用（Conditional Activation）讓技能根據當前工具可用性自動顯示或隱藏。在 metadata.hermes 下設定四種規則：

經典場景：設定 FIRECRAWL_KEY / BRAVE_SEARCH_KEY 後付費 web_search 啟用，DuckDuckGo 技能透過 fallback_for_tools: [web_search] 自動隱藏，節省 Token；API 不可用時備選自動浮現。平台感知技能可用 requires_toolsets: [messaging] 與 platforms: [telegram, discord] 限定訊息平台。

官方安裝渠道（發版後請核對官方文件）：

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

發布 Skill Tap：建立 GitHub 倉庫作為 Tap，團隊一鍵訂閱。典型結構含 skills.sh.json 控制 Hub 分類展示：

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

團隊部署：

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

行為與命令以 Nous Research 官方文件為準；發版後請再次開啟下列連結核對。

Skills System | Hermes Agent

agentskills.io Specification

NousResearch/hermes-agent on GitHub

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、多目標帕累托最佳化來改進 SKILL.md 文字本身。每次最佳化執行約 $2–10（純 API 呼叫，無需 GPU）。

五階段進化流程：

1. 執行軌跡收集：從 SQLite 讀取全量推理軌跡（工具呼叫、分支、錯誤）。
2. 反思式失敗分析：LLM 產生可操作側資訊——不是「失敗了」，而是「為什麼失敗」。
3. 靶向變異：針對失敗原因，產生 10–20 個 SKILL.md 變體。
4. 多目標帕累托評估：同時最佳化成功率 × Token 效率 × 速度。
5. 人工審查 PR：最優變體產生 PR，人工核准後上線。

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（變體須全部通過才產生 PR）：

• 全量測試套件：pytest tests/ -q 必須 100% 通過。
• 大小限制：Skills ≤ 15KB，工具描述 ≤ 500 字元。
• Prompt 快取相容性：不能在工作階段中途修改導致快取失效。
• 語意保留檢查：不能偏離技能原始核心目的。

官方五階段進化路線圖：Phase 1 Skill 檔案（DSPy+GEPA）✅ 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 全自動持續改進循環均為計劃中。

Plugin 技能以命名空間 plugin:skill 載入，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。在 plugin.yaml 中宣告：

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

進階撰寫要點：

• description 決定啟用精度：避免「Helps with code」這類模糊描述；明確觸發條件與排除場景。
• Pitfalls 是品質分水嶺：寫具體失敗模式、根因分析與可操作修復，而非泛泛而談。
• 腳本化：在 Procedure 中寫明 Agent 將執行的 scripts/ 命令，失敗時載入 references/ 手動回退。
• skill_manage 自我維護：Agent 可透過 skill_manage(action='patch'| 'create') 動態維護技能；在 config.yaml 設 agent_writes_require_approval: true 開啟人工審批門。

部落格工作流實戰案例——blog-workflow Bundle 範例：

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 改了但 Agent 還在用舊版？
修改在當前工作階段不生效，需 /reset 開新工作階段，或安裝時加 --now 強制刷新（會導致 Prompt Cache 失效，消耗更多 Token）。

Q：GEPA 進化出的技能安全嗎？
四大護欄 + 人工 PR 審查 + 語意漂移偵測；仍建議人工 review 每個 diff。

Q：如何在 Claude Code 中複用 Hermes Skills？
複製 SKILL.md 到 ~/.claude/skills/，或使用 kevinnft/ai-agent-skills 一鍵多端安裝。

Q：Skill 中文內容影響 Token 效率嗎？
中文字元約 1–1.5 token/字，與英文相近；但 description 建議保留英文或中英雙語，底層 LLM 對英文 description 匹配更精確。

延伸閱讀（發版後請核對連結）：

Hermes Agent 中文文件

Creating Skills 開發者指南

hermes-agent-self-evolution

gepa-ai/gepa

1. 驗收 Hermes 基線：確認 hermes doctor 通過，~/.hermes/skills/ 目錄可寫且已納入備份策略。
2. 安裝官方技能 Tap：執行 hermes skills tap add 訂閱團隊或社群倉庫，hermes skills tap update 保持同步。
3. 撰寫首個 SKILL.md：按 agentskills.io 標準寫 frontmatter + Procedure + Pitfalls + Verification，description 以 Use when 開頭。
4. 建立 Bundle 工作流：在 ~/.hermes/skill-bundles/ 寫 YAML，用 /bundle-name 驗證多技能同時載入。
5. 設定條件啟用：為免費/付費工具對撰寫 fallback_for_tools，減少 Token 雜訊。
6. 可選 GEPA 進化：複製 self-evolution 倉庫，用 synthetic 或 sessiondb 跑 evolve_skill，人工審查 PR 後合併。

• Progressive Disclosure Level 0 合計：全部技能 name+description 約 3K Token（Nous 文件口徑）。
• GEPA 單次最佳化成本：約 $2–10 API 呼叫，無需 GPU（hermes-agent-self-evolution README）。
• Skill 大小上限（GEPA 護欄）：≤15KB，工具描述 ≤500 字元。
• agentskills.io：跨 Hermes / Claude Code / Cursor / OpenCode 通用，可用 skills-ref validate 校驗格式。

在 MacBook 上試玩 Skills 可以，但 Gateway、定時任務與 GEPA 軌跡累積需要闔蓋不斷、系統更新可控的宿主。樹莓派 IO 與瀏覽器自動化易逾時；x86 Linux VPS 缺 macOS 專屬工具鏈；本地闔蓋睡眠會導致跨工作階段 Skill 複利中斷。

對於需要 7×24 常駐 Hermes Agent、穩定累積 Skill 軌跡、跑 iOS CI/CD 與 AI Agent 自動化 的生產環境，CALMVPS 的 Mac Mini 裸金屬租賃通常是更優解：獨占 Apple Silicon、launchd 常駐、~/.hermes/ 可 SSH 備份同步，按月彈性下單，約 120 秒交付。詳見 定價頁。