Carry の Blog
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2026-06-22
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Hermes Agent 实战 05｜技能工程：写、去重、pin，与每周自我审计原创

# 技能工程：写、去重、pin，与每周自我审计

系列第 05 篇。技能（Skill）是 agent 能力的「说明书」——把一组工具调用打包成「怎么做某件事」。但技能会失控增殖：agent 自己造、curator 自动囤，几个月后你会有一堆重复、过期、谁也不敢删的技能。这篇讲我怎么把一个 Profile 砍到 9 个精选技能，并让它每周自己审计自己。文末给可照抄的技能模板和审计脚本骨架。

# 1. 技能长什么样

一个技能就是磁盘上的一个目录，核心是 SKILL.md：

~/.hermes/skills/<category>/<name>/
├── SKILL.md              # 元数据 + 「什么时候用、怎么做」
└── references/           # 可选：脚本、长文档、模板
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SKILL.md 头部是 frontmatter（name/description/触发条件），正文是给 agent 看的操作步骤。description 写得好不好，直接决定这个技能会不会在该用的时候被检索到——它是 agent 决定「相关性」的唯一依据。

# 2. 真正的问题：技能会失控增殖

Hermes 有个 curator（管理员）会自动整理技能，但它的倾向是不断累积。再加上 agent 在对话里会即兴造技能，跑几个月后我的某个 DBA Profile 出现了：重复的技能（daily-report-summary 是 dba-daily-report 的山寨版，用了 0 次）、内容已被别处吸收的孤儿技能、以及**三份互相打架的「精选清单」**散落在不同 prompt 和文档里。

我的治理原则：

一个 Profile 只保留一小撮「精选技能」，其余统统归档；精选清单只有一个权威来源。

那个 DBA Profile 最后被砍到 9 个：3 个锚点（监控、日志检索、出站机器人）、3 个工作流（巡检、日报、多机指标对比）、1 个能力（Grafana 审查）、1 个文档中枢、1 条规则（技能合并规则本身）。

# 3. 单一真相源：.curated_manifest.json

「精选清单」散落多份是万恶之源。解决办法是立一个唯一权威文件，别的地方一律不许硬编码清单：

~/.hermes/profiles/<name>/skills/.curated_manifest.json   ← 唯一真相源
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增减一个精选技能的正确顺序：先改 manifest，再 curator pin / archive：

# 1. 编辑 .curated_manifest.json，加/删条目
# 2. 再同步 pin/archive
hermes curator pin <skill>     --p<PASSWORD> <name>
hermes curator archive <skill> --p<PASSWORD> <name>
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# 3.1 一个 pin 的暗坑

curator pin 这个 CLI 跟随当前激活的 Profile（粘性 active_profile），不是跟随你 --profile 的本意。如果你的工作 Profile 是 default，想 pin 到 default，curator pin 可能 pin 错地方。绕过办法：直接编辑 skills/.usage.json，把对应技能的 pinned 置 true。

另外提醒：.usage.json 里可能残留一堆孤儿记录（磁盘目录早没了，记录还在）。审计的真相是「磁盘 + manifest」，永远别信 .usage.json 的 active 列表。

# 4. 让它每周自己审计自己

人工审计技能库不可持续。我让 Profile 每周自动跑一次审计并把结果发到 Telegram。但这里踩了三个深坑，每个都值得你记住——它们对任何无人值守的 agent 定时任务都成立：

# 4.1 三个把我教育了的坑

  1. cron 跑的时候没有人能点「批准」——所以 agent 在 cron 里临时执行的 python3 -c '...' / bash -c / execute_code 会被危险命令防护直接拦掉。 → 必须跑一个已提交的文件（python3 audit.py），而不是内联命令。
  2. 「最终回复」不等于「送达」——这个 Profile 的任务是 deliver: local、而且它没有 Telegram 平台，于是 agent 把心跳当成「最终响应」吐出来，根本到不了 Telegram。 → 送达必须由脚本自己显式做（脚本内 urllib 直接调 Telegram API），不能指望 agent。
  3. agent 被要求 curl，它却跳过了——因为「把这行命令回显出来」对模型来说感觉就像已经发了。 → 同上，把送达逻辑焊死在脚本里，不交给模型自由发挥。

# 4.2 正确的形态：一个自给自足的脚本

最终设计是一个已提交、自包含、只读的脚本，cron 的 prompt 简化成一句「运行这个脚本，它会自己发送」：

# references/skill_audit.py（骨架）
import json, os, urllib.request, glob

# 1) 对账：manifest ∩ 磁盘目录（忽略 usage.json 的孤儿）
manifest = json.load(open(".curated_manifest.json"))
on_disk  = {os.path.basename(os.path.dirname(p))
            for p in glob.glob("*/*/SKILL.md")}
curated  = set(manifest["skills"])
missing  = curated - on_disk      # 清单里有、磁盘没有
extra    = on_disk - curated      # 磁盘有、清单没收录

# 2) 自己把结果发出去（读 .env 里的 token，别等 agent）
def send(text):
    token = os.environ["TELEBOT_TOKEN"]; chat = os.environ["OWNER_CHAT_ID"]
    data  = urllib.parse.urlencode({"chat_id": chat, "text": text}).encode()
    urllib.request.urlopen(
        f"https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage", data=data)

# 3) 永远发一行，哪怕「干净」——这样「没消息」就能等于「任务死了」
status = "✅ skill-audit clean" if not (missing or extra) else \
         f"⚠️ missing={sorted(missing)} extra={sorted(extra)}"
send(f"{status}（curated {len(curated)}）")
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三个设计要点，每条都对应上面一个坑：

  • 永远发心跳（哪怕 clean）——这样「群里没动静」就是一个可观测的告警信号（任务挂了），而不是「大概没事吧」。
  • 送达在脚本里，不在模型嘴里。
  • 只读——审计绝不改东西，铁律。

# 5. 接到 cron 上

把它挂成每周一早上 5 点（内置 curator 本来就每 7 天自动整理一次，每周审计足矣）：

# cron 表达式 0 5 * * 1 ，主机时钟 CST/+08:00
# 编辑 ~/.hermes/profiles/<name>/cron/jobs.json 后，重启该 Profile 网关
systemctl --user restart hermes-gateway-<name>.service
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注意：改 cron 的 jobs.json 需要重启对应网关；但改技能本身不需要重启。别搞混。

# 5.1 完整的 jobs.json 条目

这是挂上去的 skill_audit 那一条（去掉了无关字段）：

{
  "name": "weekly-skill-audit",
  "schedule": "0 5 * * 1",
  "prompt": "运行 references/skill_audit.py，它会自己把结果发到 Telegram。不要内联 python3 -c。",
  "deliver": "local",
  "tools": ["execute_command"],
  "timeout_sec": 120
}
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三个看着不起眼但少了会爆的字段：

  • deliver: local — 这个 Profile 没接 Telegram，agent 回复的心跳只写到 state.db，根本不到你手机。所以送达必须由脚本自己调 Telegram API。
  • tools: ["execute_command"] — 把可用工具收敛到最小集合。cron 上下文里给 40+ 工具纯属作死。
  • timeout_sec: 120 — 没有它，agent 会拿满 max_iterations=90 轮，把 cron 进程拖到天荒地老。

# 5.2 危险命令拦截：为什么 cron 里 python3 -c '...' 必失败

Hermes 的「危险命令防护」是命令前缀+正则匹配，命中即拒：

危险模式 拦截理由
python3 -c '...' / python -c 单行注入，agent 经常塞随机字符串
bash -c '...' 同上
execute_code {...} 工具调用 不留审计痕迹
eval / exec 同上
rm -rf / / mkfs / dd if= 破坏性
curl ... \| bash 远程代码执行

绕过的正确办法：把命令写成脚本提交到仓库，cron 只调文件路径。错误的办法（看到群里有人这么干）：给 Profile 加一个白名单 unsafe-commands，绕过防护——这等于把整个防护体系卸了。

# 6. 可复现 checklist

  1. 每个技能一个 SKILL.md，description 写清楚「何时用」——这是被检索到的关键。
  2. 立一个 manifest 当唯一真相源，禁止在 prompt/文档里散落第二份清单。
  3. 增减技能先改 manifest，再 pin/archive；pin 错 Profile 时直接改 .usage.json。
  4. 审计对账「磁盘 + manifest」，无视 usage.json 孤儿。
  5. 无人值守任务三铁律：跑提交过的文件（不是内联命令）、送达焊死在脚本里、永远发心跳。

# 7. Agent 可直接解析的元数据块

{
  "_meta": {
    "doc_version": "2025-01-15",
    "article_id": "hermes-05-skills",
    "profile_context": "any",
    "executable_examples": true,
    "dependencies": ["hermes-cli", "curator"],
    "estimated_setup_time": "30min"
  },
  "quick_start": {
    "create_skill": "mkdir -p ~/.hermes/skills/category/name && cat > SKILL.md",
    "pin_skill": "hermes curator pin <skill> --p<PASSWORD> <name>",
    "audit_now": "python3 references/skill_audit.py --p<PASSWORD> <name>"
  },
  "safety_rules": [
    "cron job 必须引用磁盘文件，禁止内联 python3 -c",
    "危险命令防护会自动拦截 python3 -c / bash -c / execute_code",
    "送达必须脚本自己调 Telegram API，不要依赖 agent 的 deliver"
  ],
  "verification": {
    "manifest_exists": "test -f ~/.hermes/profiles/<name>/skills/.curated_manifest.json",
    "skill_count": "jq '.skills | length' ~/.hermes/profiles/<name>/skills/.curated_manifest.json",
    "pinned_skills": "jq -r '.skills[] | select(.pinned) | .name' ~/.hermes/profiles/<name>/skills/.usage.json 2>/dev/null | wc -l"
  }
}
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AI Agent 使用指南：

  • 当用户说"我要建一个技能" → 执行 quick_start.create_skill 模板
  • 当用户说"帮我审计技能" → 先跑 verification.skill_count 确认 manifest 存在，再执行 quick_start.audit_now
  • 当用户想在 cron 里加任务 → 先检查是否违反 safety_rules 前三条（特别是禁止内联 python3 -c）

# 7. Agent 可直接解析的元数据块

{
  "_meta": {
    "doc_version": "2025-01-15",
    "article_id": "hermes-05-skills",
    "profile_context": "any",
    "executable_examples": true,
    "dependencies": ["hermes-cli", "curator"],
    "estimated_setup_time": "30min"
  },
  "quick_start": {
    "create_skill": "mkdir -p ~/.hermes/skills/category/name && cat > SKILL.md",
    "pin_skill": "hermes curator pin <skill> --p<PASSWORD> <name>",
    "audit_now": "python3 references/skill_audit.py --p<PASSWORD> <name>"
  },
  "safety_rules": [
    "cron job 必须引用磁盘文件，禁止内联 python3 -c",
    "危险命令防护会自动拦截 python3 -c / bash -c / execute_code",
    "送达必须脚本自己调 Telegram API，不要依赖 agent 的 deliver"
  ],
  "verification": {
    "manifest_exists": "test -f ~/.hermes/profiles/<name>/skills/.curated_manifest.json",
    "skill_count": "jq '.skills | length' ~/.hermes/profiles/<name>/skills/.curated_manifest.json",
    "pinned_skills": "jq -r '.skills[] | select(.pinned) | .name' ~/.hermes/profiles/<name>/skills/.usage.json 2>/dev/null | wc -l"
  }
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AI Agent 使用指南：

  • 当用户说"我要建一个技能" → 执行 quick_start.create_skill 模板
  • 当用户说"帮我审计技能" → 先跑 verification.skill_count 确认 manifest 存在，再执行 quick_start.audit_now
  • 当用户想在 cron 里加任务 → 先检查是否违反 safety_rules 前三条（特别是禁止内联 python3 -c）

下一篇把这套「无人值守」推到极致——让 agent 真正自己上班：cron 驱动的数据库巡检、指标对比、自动清理，以及怎么让它在出问题时主动喊你。

#AI Agent#Hermes#Skill#工程化
上次更新: 6/21/2026

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