Hermes四步搭建可复用工作流
很多人把 Hermes Agent 装起来，接上飞书，问了几轮问题，然后就停在这里，
如果你觉得 Hermes Agent 用起来还没有想象中高效，问题通常不在模型，
而在于你只把它当成了聊天框，没有把记忆、可复用流程和定时执行接成一条线，
真正的差距，不在于你有没有把 Hermes Agent 装起来，而在于它能不能记住、复用并自动执行你已经验证过的工作方式，
能聊天，能调用工具，看起来已经比普通聊天机器人强很多，
但第二天重新打开以后，它又像一个刚认识你的陌生人，业务背景要重新讲，文件位置要重新说，之前确认过的流程还得再教一遍，
这不是 Hermes Agent 不够强，而是你只打开了它最表面的一层，
真正让 Agent 开始积累的，不是再换一个模型，而是把 Memory、Skills 和 Cron 接起来，
Memory 让它记住你的环境和偏好，Skills 让它把做过一次的流程变成可以重复调用的能力，Cron 则让它在你不打开聊天框的时候也能按时工作，
这篇文章把这套用法完整拆开，最后还会用一个真实的内容生产案例，把这三层怎么连起来跑一遍，
装好 Hermes，只是起点
普通 Agent 的使用方式是：给它一个任务，等它回答，关掉窗口，下一次从头开始，
Hermes 更适合被当成一个会积累的工作系统，前提是你不能只把它当成聊天框，
Memory 和 Skills 才是把 Hermes 从“用一次就结束的工具”变成“越用越顺手的 Agent”的两个入口。
但 Memory 和 Skills 不是一回事，混在一起用，后面一定会乱，
两个 Markdown 文件，负责记住不同的东西
Hermes 的内置记忆主要放在两个普通文本文件里：
MEMORY.md USER.md
MEMORY.md 更像 Agent 对工作环境的长期笔记，里面可以放：
- ✓你的项目和文件结构
- ✓常用工具和运行方式
- ✓过去任务里确认过的经验
- ✓已经验证过的注意事项
- ✓某些工作流为什么这样做
USER.md 记录的是“你是谁”，包括：
- ✓你的角色和工作方向
- ✓你喜欢什么样的输出
- ✓哪些表达方式需要避免
- ✓你的写作风格和判断偏好
你希望 Agent 如何和你协作
- ✓一个简单的区分方式是：
MEMORY.md = Agent 记住了什么 USER.md = Agent 需要怎样理解你
这两个文件会在每次新会话开始时被读取，所以它们应该像便利贴，不应该写成一本几万字的工作日志，
如果什么都往里面塞，每次会话都会把大量历史重新注入上下文，Token 会增加，真正重要的信息反而容易被淹没，
记忆越多，Agent 不一定越聪明
这是很多人第一次搭 Memory 时最容易犯的错误，觉得 Agent 记得越多越好，
实际上，膨胀的 MEMORY.md 和 USER.md 会带来三个问题：
第一，每次会话都要重复读取，消耗上下文和 Token，
第二，旧规则、临时决定和长期偏好混在一起，Agent 更难判断什么才重要，
第三，错误经验也会被反复带入，最后变成“它一直记得，但一直记错”，
所以记忆系统不是资料仓库，更像一层长期有效的工作上下文，
建议定期打开这两个文件看一遍，把已经过期的内容删掉，把重复的内容合并，把真正会影响后续工作的规则留下来，
如果你不确定应该记什么，可以让 Hermes 先采访你：
请通过一轮简短但有结构的问题，帮我建立 USER.md 和 MEMORY.md 的初始版本， 重点了解： 1，我的工作角色和主要项目 2，我希望你如何输出结果 3，我反感哪些表达和工作方式 4，哪些流程会被我反复使用 5，哪些事实值得跨会话保留 不要把临时任务和一次性信息写进长期记忆，完成后先给我预览，等我确认再写入文件
如果你不想让 Hermes 自动修改这些文件，也可以打开 approval mode，让它每次更新记忆或创建 Skill 前先询问，
这个开关很有用，尤其是在你刚开始建立长期记忆的时候，先观察它想记什么，再决定哪些内容值得留下，
Memory 负责记住信息，Skill 负责记住做法
- ✓这两个概念最好尽早分开，
Memory = 记住事实和偏好 Skill = 记住一套可复用的流程
- ✓比如：
“我的产品主要面向海外 SaaS 用户” → Memory “每周一如何整理竞品变化并输出机会判断” → Skill
Skill 本质上是一份可以重复调用的工作方法，里面可以写：
- ✓什么时候触发
- ✓需要读取哪些资料
- ✓操作应该按什么顺序执行
- ✓产出应该长什么样
- ✓如何检查结果
- ✓失败以后怎么恢复
如果你每周都要做一次客户反馈整理、销售线索筛选、竞品追踪或内容复盘，就不应该每次重新解释一遍，
先用 Hermes 手动做出一版，确认流程确实有效，再执行：
/learn
把这次已经跑通的过程沉淀成一个可复用 Skill，
- ✓也可以直接这样说：
请把刚才完成的流程整理成一个可复用 Skill， 要求包含：触发条件、输入资料、执行步骤、输出格式、验证方式和常见失败处理， 不要把这次任务里的临时数据写死在 Skill 里
以后遇到同类任务，Hermes 先调用这个流程，再根据当前输入调整细节，而不是每次从空白开始猜，
Skill 不会一次写完
一套 Skill 的第一版通常不会特别好，
因为你只有真正用过以后，才会发现：哪一步太慢，哪一个输入经常缺失，哪种输出不适合直接交付，哪一个判断条件写得太模糊，
所以不要把它当成一次性文档，而是当成会迭代的工作接口。
第一版先解决“能不能重复跑”，第二版再解决“跑得是否稳定”，第三版才开始补异常处理、边界条件和质量检查，
如果 Skill 里教给 Hermes 的流程本身很乱，Hermes 只会更稳定地重复这份混乱，
多个 Skill 可以组成一条工作链
当一个任务变大以后，不一定要让一个 Agent 从头做到尾，
可以把不同阶段拆成不同 Skill，再通过组合或 Sub-agent 分工：
资料收集 Skill → 研究分析 Skill → 内容生成 Skill → 事实核查 Skill → 交付检查 Skill
大任务也可以拆给多个 Sub-agent 并行处理，最后由一个主 Agent 汇总和复核，
但刚开始不建议把所有工作拆成十几个 Agent，先把一个完整流程跑通，再看哪一步真的值得拆出去。
Cron 让 Agent 按时上班
当一个 Skill 已经稳定以后，就可以通过 Cron 让它定时运行，
Skill = 它知道怎么做 Cron = 它知道什么时候做
- ✓比如：
- ✓每天早上整理行业变化
- ✓每周一生成销售线索摘要
- ✓每晚检查服务器和任务状态
- ✓每周三处理最新会议记录
每月回顾哪些 Skill 还在使用
如果 Hermes 运行在本地电脑上，电脑关机以后 Cron 自然不会执行，
想让它在后台长期运行，就需要把 Hermes 部署到一台持续在线的服务器或 VPS 上，
Hermes 可以部署在持续在线的 VPS 上，通过飞书继续访问。
VPS 只是实现 24 小时在线的一种方式，不是 Hermes 唯一的运行方式，桌面端同样可以作为本地入口，
一个完整案例：会议结束三十分钟后，内容卡片自动发到手机
这里是最值得看的地方，把 Memory、Skills、Cron 和自我检查放进了同一条工作流，
案例的输入是一场导师交流或客户会议，会议通过 Granola 录音并转成文字，
- ✓旧流程是：
人工打开转录 → 自己找选题 → 写几个 Hook → 检查是否符合录制规则 → 再整理成短视频卡片
- ✓新流程变成：
会议结束 → Granola 生成转录 → Cron 延迟三十分钟触发 → Hermes 读取最新转录 → Skill 按固定提取规则找选题 → 生成三张 talk card → 按规则自检 → 合格内容追加到笔记文件 → 通过 飞书 发到手机
每张内容卡片不是只输出一句标题，而是固定成一个结构：
Spoken Hook Proof Tension Close
这样做的好处是，输出不再是“给几个灵感”，而是已经带着下一步拍摄需要的结构。
真正重要的不是 Cron 自动启动了 Hermes，而是前面的 Memory 和 Skill 已经把这套工作方式教给了它，
Cron 只是负责让流程按时发生，
自动化之前，先检查它到底创建了什么
这类自动化最容易出现的问题，不是 Cron 不运行，而是它运行了错误的流程，
第一次创建 Cron 时加载了错误的 Skills，后来通过让 Hermes 总结自己创建了什么，才发现了问题，
- ✓所以第一次配置以后，不要只问：
任务创建成功了吗
- ✓还要问：
请总结你刚刚创建的 Cron： 1，任务名称 2，执行时间和时区 3，实际调用了哪些 Skill 4，输入文件来自哪里 5，输出会写到哪里 6，失败时会留下什么记录
先人工检查一次，确认无误以后再让它长期运行，
自动化最怕的不是偶尔失败，而是每天稳定地产出错误结果，
Self-verification：让 Agent 先检查，再交付
如果一个 Agent 只负责生成，不负责检查，Cron 只会把低质量内容按时送到你面前，
这里的 Self-verification 很重要，
比如做内容提取时，可以要求 Hermes 在交付前检查：
Hook 是否有具体的人、数字或事件
是否只是换了一种说法重复原文
- ✓是否符合既定格式
- ✓是否缺少证据或上下文
- ✓是否出现空泛的结论
一个可复制的检查 Prompt 可以这样写：
请在交付前按下面规则审查结果： 1，Hook 必须包含具体对象、事实或场景 2，不能只写抽象观点 3，Proof 必须能在原始转录中找到依据 4，Tension 要说明冲突或读者为什么关心 5，Close 必须能自然引导下一步 6，任何不满足条件的卡片都不要交付，并说明被丢弃的原因
这里的重点不是让 Agent 自己说一句“已检查”，而是给它一组可以判断的规则，
Curator 负责清理不再使用的 Skill
Skill 越积越多以后，也会出现另一个问题，
你安装了很多 Skill，但半年没用过，触发规则互相重叠，Agent 每次都要在一堆旧流程里找，
Hermes 的 Curator 可以帮助维护 Skill 库，把长期不使用的 Skill 归档，
但如果某个 Skill 只是偶尔使用，却非常重要，就应该把它 Pin 住，避免被自动清理，
这层机制的价值不是“让 Skill 数量越来越多”，而是让真正活跃的流程更容易被找到，
/journey：看见 Agent 是不是在变好
很多人说 Agent 会越用越好，但如果没有记录，你其实很难知道它到底有没有变好，
Hermes 的 /journey 可以把长期变化展示出来，包括：
- ✓创建过哪些 Skill
- ✓更新过哪些记忆文件
有哪些 Cron 正在运行
哪些工作流是在什么时间沉淀下来的
这不是一个简单的日志页面，而是用来检查 Agent 是否真的形成了积累，
如果几周以后，Memory 没有任何有效更新，Skill 没有沉淀，Cron 也没有稳定运行，那就说明你只是偶尔和它聊天，并没有真正建立长期工作流，
外部知识库应该放在哪里
内置 Memory 适合放短小、长期有效的上下文，不适合塞入完整业务知识库，
更大的资料应该进入文件系统或外部知识库，这里使用的是 Obsidian，
- ✓这个定位很合理：Obsidian 不需要被神化成“第二大脑”，它首先是一个容易被 Agent 读取的文件系统。
你可以把 SOP、客户资料、项目笔记、内容草稿、历史报告按目录组织起来，然后让 Hermes 按需读取，
- ✓比如：
请读取 Obsidian 中 会议 文件夹下最近一次内容记录， 找出当时保存的 Hook、Proof、Tension 和 Close， 不要读取其他文件夹，也不要把完整文件内容复制出来，只返回与这次任务相关的部分
这样，MEMORY.md 和 USER.md 保持轻量，完整资料放在外部文件系统，Agent 需要时再读取，
如果以后确实需要更强的跨应用记忆，再考虑 Honcho 或其他外部 Memory Provider，不要一开始就把所有东西都塞到一个系统里，
你可以今天就开始的最小版本
不需要先搭一个复杂的 AI 员工系统，先做下面四步：
第一步，检查 MEMORY.md 和 USER.md，删掉临时信息，只留下真正会影响长期工作的内容，
第二步，挑一个你每周至少重复一次的流程，先手动跑通，再用 /learn 做成 Skill，
第三步，给这个 Skill 加一条 Cron，但第一次运行以后必须让 Hermes 输出任务摘要，检查时间、输入、Skill 和输出位置，
第四步，给输出加一个独立的 Self-verification，让 Agent 在交付前先检查结果，而不是把第一版直接发给你，
可以直接把下面这段 Prompt 交给 Hermes：
请帮我把一个重复工作变成长期可运行的流程， 先采访我，确认这个任务的输入、步骤、输出、质量标准和失败处理， 然后先手动执行一遍，等我确认结果以后再用 /learn 创建 Skill， 接着设计一条 Cron，但先不要启动，先告诉我任务名称、时间、时区、调用的 Skill、输入来源和输出位置， 最后给出一份 Self-verification 清单，确保自动化不会稳定地产出错误结果
核心判断
很多人把 Hermes Agent 的能力理解成“它能不能完成一个任务”，但真正拉开差距的是：这个任务结束以后，系统有没有留下可以复用的东西，
一次回答不会让 Agent 变成长期助手，
一条 Memory 让它少问几遍，
一个 Skill 让它少教几遍，
一条 Cron 让它按时出现，
一套 Self-verification 让它不至于稳定地产出垃圾，
Memory、Skills 和 Cron 接起来以后，Hermes 才不再只是回答问题，而是开始积累一套可以反复调用的工作系统，
这几层接起来以后，Hermes 才开始从聊天窗口变成一个会积累的工作系统，
但也不要一开始就把所有知识、所有工具、所有自动化全部打开，先选一个重复任务，建立一条最小闭环，
确认它真的比手工更省时间，再逐步增加更多 Skill 和 Cron，
否则你最后得到的不是一个更强的 Agent，而是一堆自己也不知道什么时候会触发的自动化，
感谢你的阅读和支持，我们下篇文章见！
