文章总结： Hermes默认内置81个技能覆盖操作系统、软件开发、MLOps及红队测试等19个领域，可自动触发执行任务。文章强调技能触发机制是控制token消耗的核心，不建议盲目安装过多技能。建议将高频重复任务封装为自定义skill，以平衡执行效率与成本。 综合评分： 74 文章分类： 产品介绍,AI安全,红队,安全工具

Hermes 默认装了哪些技能

原创

hyang0 hyang0

生有可恋

2026年4月20日 07:06 湖北

在小说阅读器读本章

去阅读

Hermes 默认装了 81 个 skill，19个分类，覆盖操作系统、软件开发、媒体等多个领域。

🍎 Apple (macOS 相关)

• • apple-notes: 通过 memo CLI 管理 Apple Notes
• • apple-reminders: 通过 remindctl CLI 管理 Apple Reminders
• • findmy: 通过 FindMy.app 跟踪 Apple 设备和 AirTags
• • imessage: 通过 imsg CLI 收发 iMessages/SMS

🤖 autonomous-ai-agents (智能代理编排)

• • claude-code: 委托编码任务给 Claude Code (Anthropic CLI)
• • codex: 委托编码任务给 OpenAI Codex CLI
• • hermes-agent: Hermes Agent 使用和扩展完整指南
• • opencode: 委托编码任务给 OpenCode CLI

🎨 creative (创意内容生成)

• • architecture-diagram: 生成专业深色主题系统架构图 (HTML/SVG)
• • ascii-art: 使用 pyfiglet 等工具生成 ASCII 艺术字
• • ascii-video: ASCII 艺术视频生产流程
• • excalidraw: 创建手绘风格图表 (Excalidraw 格式)
• • ideation: 通过创意约束生成项目想法
• • manim-video: 使用 Manim Community Edition 制作数学/技术动画
• • p5js: p5.js 交互式/生成式视觉艺术流程
• • popular-web-designs: 提取自真实网站的 54 个高质量设计系统
• • songwriting-and-ai-music: 歌曲创作技巧和 AI 音乐生成提示词 (Suno 重点)

📊 data-science (数据科学)

• • jupyter-live-kernel: 使用活跃 Jupyter 内核进行交互式 Python 执行

🚀 devops (开发运维)

• • webhook-subscriptions: 创建和管理 webhook 订阅用于事件驱动的代理激活

📧 email (邮件)

• • himalaya: 通过 IMAP/SMTP 的 CLI 邮件管理

🎮 gaming (游戏)

• • minecraft-modpack-server: 从 CurseForge/Modrinth 设置 modded Minecraft 服务器
• • pokemon-player: 通过无头仿真自动玩 Pokemon 游戏

🐙 github (GitHub 工作流)

• • codebase-inspection: 使用 pygount 分析代码库统计信息
• • github-auth: 为代理设置 GitHub 认证
• • github-code-review: 审查代码变更，在 PR 上留下内联评论
• • github-issues: 创建、管理、分类和关闭 GitHub issues
• • github-pr-workflow: 完整的 PR 生命周期 – 创建分支、提交变更、打开 PR、监控 CI、合并
• • github-repo-management: 克隆、创建、分支、配置和管理 GitHub 仓库

🧘 leisure (休闲)

• • find-nearby: 使用 OpenStreetMap 查找附近地点

🔌 mcp (Model Context Protocol)

• • mcporter: 使用 mcporter CLI 列出、配置、认证和调用 MCP 服务器
• • native-mcp: 内置 MCP 客户端，连接外部 MCP 服务器并发现工具

🎵 media (媒体内容)

• • gif-search: 从 Tenor 搜索下载 GIF
• • heartmula: 设置和运行开源音乐生成模型家族 HeartMuLa
• • songsee: 从音频文件生成频谱图和音频特征可视化
• • youtube-content: 获取 YouTube 视频字幕并转换为结构化内容

🧠 mlops (机器学习运维)

• • audiocraft-audio-generation: PyTorch 音频生成库 (MusicGen/AudioGen)
• • axolotl: 使用 Axolotl 微调 LLM 的专家指南
• • clip: OpenAI 视觉语言连接模型
• • dspy: 使用 DSPy 构建复杂 AI 系统
• • evaluating-llms-harness: 在 60+ 学术基准上评估 LLM
• • fine-tuning-with-trl: 使用 TRL 对 LLM 进行强化学习微调 (RLHF/DPO/GRPO)
• • gguf-quantization: GGUF 格式和 llama.cpp 量化
• • grpo-rl-training: GRPO/RL 微调专家指南
• • guidance: 使用正则和语法控制 LLM 输出
• • huggingface-hub: Hugging Face Hub CLI
• • llama-cpp: 在 CPU/Apple Silicon/消费级 GPU 上运行 LLM 推理
• • modal-serverless-gpu: Serverless GPU 云平台运行 ML 工作负载
• • obliteratus: 从开放权重 LLM 中移除拒绝行为
• • outlines: 保证生成过程中有效的 JSON/XML/代码结构
• • peft-fine-tuning: 使用 LoRA/QLoRA 的参数高效微调
• • pytorch-fsdp: PyTorch FSDP 完全分片数据并行训练专家指南
• • segment-anything-model: 图像分割基础模型
• • serving-llms-vllm: 使用 vLLM 高吞吐量提供 LLM 服务
• • stable-diffusion-image-generation: 通过 HuggingFace Diffusers 的 Stable Diffusion 文本到图像生成
• • unsloth: 使用 Unsloth 快速微调
• • weights-and-biases: 使用 W&B 跟踪 ML 实验
• • whisper: OpenAI 通用语音识别模型

📝 note-taking (笔记)

• • obsidian: 读取、搜索和创建 Obsidian  vault 中的笔记

📥 openclaw-imports

• • find-skills: 最高优先级技能发现流程，当用户要求查找/安装技能时必须触发
• • skillhub-preference: 优先使用 skillhub 进行技能发现/安装/更新

⚡ productivity (生产力)

• • google-workspace: Gmail、Calendar、Drive、Contacts、Sheets、Docs 集成
• • linear: 通过 GraphQL API 管理 Linear issues
• • nano-pdf: 使用自然语言指令编辑 PDF
• • notion: Notion API 创建和管理页面、数据库和块
• • ocr-and-documents: 从 PDF 和扫描文档提取文本
• • powerpoint: 任何 .pptx 文件相关操作处理

🔴 red-teaming (红队测试)

• • godmode: 使用 G0DM0D3 技术越狱 API 服务的 LLM

🔬 research (研究)

• • arxiv: 使用免费 REST API 搜索和检索 arxiv 学术论文
• • blogwatcher: 使用 blogwatcher-cli 监控博客和 RSS/Atom 订阅更新
• • llm-wiki: Karpathy 的 LLM Wiki – 构建和维护持久的互联 markdown 知识库
• • polymarket: 查询 Polymarket 预测市场数据
• • research-paper-writing: ML/AI 研究论文端到端写作流程

🏠 smart-home (智能家居)

• • openhue: 通过 OpenHue CLI 控制 Philips Hue 灯、房间和场景

📱 social-media (社交媒体)

• • xitter: 通过 x-cli 终端客户端与 X/Twitter 交互

💻 software-development (软件开发)

• • plan: Hermes 计划模式 – 检查上下文，写入计划文件，不执行工作
• • requesting-code-review: 提交前验证流水线 – 安全扫描+独立评审
• • subagent-driven-development: 执行实现计划时使用，为每个独立任务分派新的子代理
• • systematic-debugging: 遇到任何 bug/测试失败/意外行为时使用的 4 阶段根因调查
• • test-driven-development: 在实现任何功能或 bug 修复之前使用，强制 RED-GREEN-REFACTOR 循环
• • writing-plans: 当有规范或需求时创建全面的实现计划，包含小任务、确切文件路径和完整代码示例

这些都是 Hermes 内置的技能，在合适的场景下会自动触发。目前技能的触发机制是非常重要的，不让会导致 token 消耗极速增长。这也是很多人不推荐安装太多 skill 的原因。

如果是你需要经常执行的任务，可以任务做成一个 skill。比如我需要经常需要查一些热门电视剧给家里老人参考。第一次 agent 可能会写一个爬虫，后续可以封装成个人使用的 skill，让 agent 推荐一下热门电视剧，它自己就会调之前写的脚本。

全文完。

免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

任何单位或个人未经授权，将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的，由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任，均由行为人独立承担，本站不承担任何连带责任。

本站内容均为技术交流与知识分享目的发布，若存在版权侵权或其他异议，请通过邮件联系处理，具体联系方式可点击页面上方的联系我。

本文转载自：生有可恋 hyang0 hyang0《Hermes 默认装了哪些技能》