本文按类别整理 Hermes Agent 内置的全部 Skills，逐一介绍它们的用途、来源和常见使用场景。
本文内容根据 Hermes Agent 内置 Skills 目录整理。不同 Skill 可能对操作系统、外部命令、账号授权或 API 凭证有额外要求；Hermes 更新后，内置 Skills 的数量和内容也可能变化。
自治 Agent 与 Hermes claude-code
将功能开发、Bug 修复和 PR 等任务委派给 Claude Code CLI，并负责传递上下文、跟踪进度和验收结果。
这是 Hermes 对 Anthropic Claude Code 的工作流封装，重点不是简单调用另一个模型，而是管理一个独立运行的 Coding Agent。
实战案例：
1 2 3 请把这个功能交给 Claude Code 实现：新增用户登录接口，补齐测试，并在独立 Git Worktree 中工作。 让 Claude Code 修复当前分支的 CI 失败；完成后返回修改文件、测试命令和真实结果。 请让 Claude Code 审查这次跨前后端改动，只报告高风险问题，不要直接修改代码。
codex
将编码和仓库操作任务委派给 OpenAI Codex CLI。
它让 Hermes 可以把一个相对独立的开发任务交给 Codex 执行，再根据真实 Diff 和测试结果验收。
实战案例：
1 2 3 把 Issue #128 交给 Codex 修复，要求先复现问题，再提交代码并运行相关测试。 请让 Codex 为当前功能实现第二套方案，不要修改我现有的工作区，最后比较两种方案。 让 Codex 完成 src/api 下的机械性重构，保持公开接口不变并验证全部测试。
hermes-agent
介绍 Hermes Agent 的配置、模型、Provider、Gateway、Skills、MCP、Profile、Cron、扩展开发和故障排查方法。
该 Skill 由 Hermes Agent 项目维护；遇到版本差异时，以当前 CLI、源码和官方文档为准，而不是依赖模型记忆。
实战案例：
1 2 3 4 帮我给 Hermes Agent 配置一个 OpenAI 兼容的自定义模型，并用当前官方文档核对配置项。 创建一个名为 coder 的 Hermes Profile，配置独立模型、Skills 和飞书 Gateway。 Hermes Gateway 启动后收不到飞书消息，请检查服务状态、配置和日志并定位根因。 帮我给 Hermes 添加一个 stdio MCP Server，完成连接测试并列出发现的工具。
opencode
将功能开发或代码审查任务委派给 OpenCode CLI。
OpenCode 是一个开源 Coding Agent，Hermes 可以把它作为独立执行者或第二审查视角。
实战案例：
1 2 3 把当前分支的代码审查交给 OpenCode，只指出会导致 Bug、安全问题或数据丢失的改动。 请让 OpenCode 在隔离工作区实现文件上传功能，并运行项目现有测试。 让 OpenCode 和当前方案分别解决这个问题，最后根据代码复杂度和测试结果给出比较。
软件开发 hermes-agent-skill-authoring
按照 Hermes 仓库规范编写和维护 SKILL.md，检查 Front Matter、目录结构、触发条件、渐进式披露和验证标准。
这是面向 Hermes 原生 Skill 开发的规范化指南，适合把一次成功经验沉淀为可复用流程。
实战案例：
1 2 3 请为这个仓库编写一个发布 Skill，包含明确触发条件、分步操作、失败停止规则和验证标准。 审查这个 SKILL.md 是否符合 Hermes 规范，重点检查 Front Matter、渐进式披露和上下文占用。 把刚才成功解决的问题整理为仓库内 Skill，并为正向触发和负向边界补充测试案例。
node-inspect-debugger
通过 Node.js --inspect 和 Chrome DevTools Protocol 调试运行中的 JavaScript 或 TypeScript 程序。
它把断点、调用栈、变量检查和表达式求值整理成可由 Agent 执行的命令行流程。
实战案例：
1 2 3 这个 Node.js 服务只在第二次请求时报错，请用 --inspect 设置断点，检查调用栈和关键变量。 请连接到 9229 端口的 Node Inspector，在异常发生前暂停并找出哪个变量被错误修改。 不要只看日志；请通过 Chrome DevTools Protocol 复现这个异步问题并确认根因。
plan
把开发需求拆成可执行的 Markdown 计划，明确文件路径、修改步骤、测试方式和验收标准，但不直接修改代码。
它的部分规划方法借鉴了 obra 的 Superpowers 项目，强调在动手前消除关键歧义。
实战案例：
1 2 3 先不要改代码，请为用户权限重构写一份实施计划，列出准确文件路径、步骤、测试和验收标准。 把这个跨前后端需求拆成可以逐项执行的小任务，并标明任务依赖关系。 请规划一次零停机数据库迁移，包含回滚方案、兼容期和上线验证。
python-debugpy
使用 pdb 或 debugpy 调试 Python 程序，支持断点、单步执行、变量检查和远程 DAP 调试。
相比只阅读 Traceback，它更适合观察程序在特定输入下的真实控制流和状态变化。
实战案例：
1 2 3 这个 FastAPI 接口返回 500，请用 debugpy 在异常路径设置断点并检查请求参数和局部变量。 请用 pdb 单步执行这段数据处理代码，找出 DataFrame 在哪一步变成空表。 连接远程主机的 5678 调试端口，复现问题并给出真实调用栈。
requesting-code-review
在提交代码前执行安全检查、质量门禁、测试和必要的自动修复。
该流程借鉴了 Superpowers 等项目的审查实践，目标是让“完成”建立在真实检查结果上。
实战案例：
1 2 3 提交前审查当前改动，检查安全漏洞、密钥泄漏、测试、类型错误和潜在回归。 请对暂存区做一次发布前质量门禁；能安全自动修复的问题直接修复，然后重新运行检查。 检查这次依赖升级是否引入高危漏洞或破坏兼容性，并给出可验证的结论。
simplify-code
让三个并行 Agent 从代码复用、可读性和效率角度检查近期改动，再综合出安全的精简方案。
这一思路受到 Claude Code /simplify 工作流启发，重点是简化刚刚修改的代码，而不是无边界地重写整个项目。
实战案例：
1 2 3 请简化我刚改的代码，让三个 Agent 分别检查复用性、可读性和效率，最后只应用低风险改进。 检查当前 Diff 是否存在 AI 生成的过度抽象、重复包装和不必要的兼容层。 在不改变外部行为的前提下精简这次重构，并用现有测试验证。
spike
通过可丢弃的小实验验证技术方案是否可行，再决定是否进入正式开发。
Spike 是敏捷开发中的常见做法，适合用最低成本回答一个具体技术问题。
实战案例：
1 2 3 先做一个可丢弃的 Spike，验证这个 SDK 是否支持流式响应和请求取消；不要改生产代码。 用最小实验比较 Redis Streams 和 RabbitMQ 在这个消费模型下的行为，并记录真实结果。 先写几十行测试代码验证这个数据库驱动是否支持并发事务，再决定正式方案。
systematic-debugging
按理解问题、分析模式、验证假设和实施修复四个阶段定位根因，避免没有证据地反复试错。
该 Skill 的方法来自 Superpowers 系统化调试流程，强调先稳定复现，再做最小修复。
实战案例：
1 2 3 4 pytest 中这个用例偶发失败，请先稳定复现、收集证据和验证假设，找到根因后再修。 接口升级后开始返回 500，不要凭感觉修改；请比较升级前后的行为并定位最小根因。 这个网络超时只发生在 WSL，请按系统化调试流程检查 DNS、代理、路由和服务监听。 上一次修复引入了新回归，请还原因果链，补充失败测试后实施最小修复。
test-driven-development
按 RED-GREEN-REFACTOR 循环先写失败测试，再用最小实现让测试通过，最后重构代码。
该 Skill 同样借鉴了 Superpowers 的 TDD 流程，并要求真实看到测试先失败、后通过。
实战案例：
1 2 3 用 TDD 实现订单取消规则：先写失败测试给我看，再写最小实现，最后重构。 为这个已复现的 Bug 先添加回归测试，确认测试因原问题失败后再修复代码。 重构价格计算模块，但先用现有行为测试锁定边界，整个过程保持测试为绿。
GitHub 与代码协作 codebase-inspection
使用 pygount 统计代码行数、语言构成和文件比例，快速了解陌生代码库的规模。
它适合做仓库初步盘点，不负责判断代码质量。
实战案例：
1 2 3 统计这个仓库的代码行数、语言占比和主要目录，告诉我哪些模块体积最大。 用 pygount 比较重构前后 src 目录的代码规模，不要把依赖和生成文件算进去。 我刚接手这个仓库，请先做代码库规模盘点，再决定从哪些模块开始阅读。
github-auth
配置 GitHub HTTPS Token、SSH Key 和 gh CLI 登录，并排查常见认证问题。
它区分 Git、GitHub CLI 和不同服务所需的凭证，避免把一种 Token 错用于另一种接口。
实战案例：
1 2 3 帮我配置 GitHub SSH 登录，生成密钥、添加到 ssh-agent，并验证 github.com 连接。 git push 报 Permission denied (publickey)，请检查 Remote、SSH Key 和 GitHub 授权。 检查 gh CLI 当前登录账号和权限范围，但不要输出完整 Token。
github-code-review
读取 Pull Request 的提交和 Diff，并通过 gh 或 GitHub REST API 发布整体评论与行级评论。
它面向已经存在的 GitHub PR，与本地提交前使用的 requesting-code-review 分工不同。
实战案例：
1 2 3 审查 PR #42 的完整 Diff，在具体代码行留下评论，并把问题按严重程度分类。 复核 PR #42 作者刚提交的修改，确认上一轮阻塞问题是否都已解决。 只审查这个 PR 中可能导致安全漏洞、数据丢失或兼容性破坏的问题。
github-issues
创建、查询、分类、打标签、指派和维护 GitHub Issues。
它把 Issue 当作可操作的项目记录，而不只是生成一段问题描述。
实战案例：
1 2 3 根据这段错误日志创建一个 GitHub Issue，包含复现步骤、预期行为、实际行为和环境信息。 把仓库中没有标签的开放 Issues 分类并添加合适标签，先给出变更清单再执行。 查找与 OAuth 回调失败相关的重复 Issues，并建议保留哪一个作为主 Issue。
github-pr-workflow
管理分支、提交、创建 PR、检查 CI、处理 Review 和合并的完整生命周期。
该 Skill 强调保护无关未提交改动，并通过真实 CI 和远端状态确认交付结果。
实战案例：
1 2 3 为当前修改创建功能分支，只提交本次相关文件，推送后打开 PR 并等待 CI。 处理 PR #58 的 Review 意见，逐项修改、运行测试并回复对应评论。 检查 PR #58 是否满足保护规则；如果 CI 和审查都通过，就按 squash 方式合并。
github-repo-management
克隆、创建、Fork 仓库，并管理 Remote、仓库设置和 Release。
它负责仓库级操作，适合在正式编码流程之前或发布阶段使用。
实战案例：
1 2 3 Fork 这个 GitHub 仓库到我的账号，克隆到本地并配置 upstream Remote。 创建一个新的私有 GitHub 仓库，初始化 README 后验证远端推送。 为当前版本创建 GitHub Release，附上变更说明和 dist 目录中的构建产物。
LLM 与 MLOps evaluating-llms-harness
使用 EleutherAI 的 lm-eval-harness 在 MMLU、GSM8K 等标准任务上评估大语言模型。
lm-eval-harness 是常用的开源 LLM 评测框架，可以用统一参数比较不同模型和推理后端。
实战案例：
1 2 3 用 lm-eval-harness 在 MMLU 和 GSM8K 上评估这个本地模型，固定随机种子并保存完整配置。 比较原始模型和 4-bit 量化模型的评测结果，确保两次运行使用相同任务与 few-shot 设置。 复现模型卡中的 Benchmark 分数，并明确报告无法对齐的参数或数据版本。
weights-and-biases
通过 Weights & Biases 记录实验指标、运行 Sweep、比较实验并管理模型资产。
W&B 是常见的机器学习实验跟踪平台，适合保存超参数、曲线、日志和产物之间的关系。
实战案例：
1 2 3 把这次训练的超参数、Loss、学习率和模型检查点记录到 W&B 项目 llm-finetune。 创建一个 W&B Sweep，搜索学习率和 batch size，并限制最多运行 20 组实验。 比较最近五次实验，找出验证集最好的一次并注册为候选模型。
huggingface-hub
使用 Hugging Face hf CLI 搜索、下载、缓存和上传模型或数据集。
Hugging Face Hub 是开源模型生态中常用的模型与数据版本仓库。
实战案例：
1 2 3 4 从 Hugging Face 下载 Qwen/Qwen3-8B 的指定 Revision，只保留 safetensors 文件。 搜索 Apache-2.0 许可证、支持文本生成且参数量小于 10B 的模型。 把这个 LoRA 权重上传到我的私有模型仓库，并补充模型卡和基座模型信息。 检查 Hugging Face 缓存占用，列出可安全清理的旧模型但先不要删除。
llama-cpp
使用 llama.cpp 运行 GGUF 量化模型，并结合 Hugging Face Hub 查找可用模型。
llama.cpp 以轻量本地推理见长，适合 CPU、Apple Silicon 和资源有限的设备。
实战案例：
1 2 3 下载这个 GGUF 模型并用 llama.cpp 启动本地 OpenAI 兼容服务，验证一次对话请求。 比较 Q4_K_M 和 Q8_0 两个量化版本的内存、首 Token 延迟和生成速度。 根据这台机器的 CPU、内存和 GPU 情况，为 llama.cpp 选择合适的上下文长度和 GPU offload 参数。
serving-llms-vllm
使用 vLLM 部署高吞吐的大模型推理服务，并提供 OpenAI 兼容 API、量化和并发配置。
vLLM 通过 PagedAttention 等机制提高显存利用率，是常见的生产级开源推理后端。
实战案例：
1 2 3 4 用 vLLM 部署 Qwen3-32B，暴露 OpenAI 兼容 API，并用 curl 验证健康状态和聊天接口。 在两张 GPU 上配置张量并行，解决模型加载 OOM，并记录最终显存占用。 对当前 vLLM 服务做并发压测，报告吞吐、P50/P95 延迟和失败率。 加载 AWQ 量化模型并设置 32K 上下文，确认模型、Tokenizer 和量化配置兼容。
audiocraft-audio-generation
使用 Meta AudioCraft、MusicGen 和 AudioGen 根据文本生成音乐或环境声音。
它属于生成模型应用 Skill，与通用 LLM 部署流程相对独立。
实战案例：
1 2 用 MusicGen 生成一段 20 秒的轻快电子背景音乐，不要人声，并保存为 WAV。 用 AudioGen 根据‘雨夜街道与远处雷声’生成环境音效。
segment-anything-model
使用 Meta 的 Segment Anything Model，通过点、框或已有掩码完成零样本图像分割。
SAM 是通用视觉基础模型，适合生成候选区域，但输出仍需结合具体任务验证。
实战案例：
1 2 3 用 SAM 对这张图片中点击坐标附近的物体进行分割，并导出透明背景 PNG。 根据这个边界框生成目标掩码，同时保存可视化叠加图。 批量处理 images 目录，为每张图输出独立二值 Mask，并报告失败文件。
数据科学与科研 jupyter-live-kernel
通过持续运行的 Jupyter Kernel 迭代执行 Python，并在多个步骤之间保留变量和中间结果。
它基于 hamelnb 工作流，适合加载成本较高、需要反复探索的数据分析任务。
实战案例：
1 2 3 启动一个持续运行的 Jupyter Kernel，加载这个 CSV，后续分析都复用同一个 DataFrame。 在当前 Kernel 中比较三种缺失值处理方法，并保留中间变量供下一步绘图。 不要重新加载模型；继续使用刚才 Kernel 里的对象计算验证集指标。
arxiv
按关键词、作者、分类或 arXiv ID 搜索论文，并获取论文元数据。
arXiv 是计算机科学、数学、物理等领域常用的预印本平台。
实战案例：
1 2 3 搜索 2025 年以来关于 test-time scaling 的 arXiv 论文，列出标题、作者、日期、摘要和完整链接。 查询 arXiv:2401.12345 的论文元数据，并找出同一作者最近两年的相关工作。 按 cs.CL 分类检索最近一周包含 agent memory 的论文，去重后按日期排序。
blogwatcher
通过 blogwatcher-cli 订阅和监控博客、RSS 与 Atom Feed 的更新。
当前 Skill 使用 JulienTant 维护的 blogwatcher-cli，它源自 Hyaxia/blogwatcher。
实战案例：
1 2 3 订阅这三个技术博客的 RSS，每天检查更新，只报告新文章标题和链接。 检查我已订阅的 Feed 中过去 24 小时发布的新内容，并按来源分组。 把这个博客加入监控；如果没有 RSS，请先尝试发现 Atom Feed。
llm-wiki
使用 Karpathy 的 LLM Wiki 工作流构建和查询互相链接的 Markdown 知识库。
它适合把零散资料整理为本地、可搜索、可持续扩展的知识网络。
实战案例：
1 2 3 为 Transformer 推理优化建立一个 LLM Wiki，把 KV Cache、量化和 Speculative Decoding 建成互相链接的条目。 把这些论文笔记导入现有 Wiki，保留来源链接并自动建立概念间的引用。 查询 Wiki 中 vLLM、PagedAttention 和连续批处理之间的关系，并列出对应条目。
polymarket
查询 Polymarket 的预测市场、价格、订单簿和历史数据。
Polymarket 使用市场价格表达参与者对事件结果的集体预期。
实战案例：
1 2 3 查询 Polymarket 上与美国降息相关的活跃市场，返回当前概率、成交量和截止时间。 获取这个市场过去 30 天的价格历史，并标出波动最大的日期。 查看该市场当前买卖盘深度和最近成交记录。
research-paper-writing
按照 NeurIPS、ICML、ICLR 等机器学习会议的论文结构组织研究设计、实验、写作和投稿材料。
该 Skill 来自 Orchestra Research，重点是机器学习论文的完整写作流程，而不是凭空生成研究结论。
实战案例：
1 2 3 4 根据这份实验结果为 ICML 论文搭建提纲，先列出每一节要回答的问题，不要编造结论。 审查这篇论文的 Related Work，检查引用组织、与本文差异和未被证据支持的表述。 检查实验是否足以支撑主张，列出缺失的 Baseline、消融实验和统计检验。 根据审稿意见起草 Rebuttal，每条回复都引用论文中的具体实验或新增结果。
Web 测试与桌面操作 dogfood
像真实用户一样探索 Web 应用，发现功能、交互和视觉问题，并保存截图、复现步骤等证据。
名称来自软件行业术语“eat your own dog food”，意思是开发者亲自使用自己的产品。
实战案例：
1 2 3 请像新用户一样完整体验 http://localhost:3000，从注册开始自由探索，记录所有 Bug、截图和复现步骤。 重点测试这个支付页面的异常路径，包括重复提交、刷新、返回、超时和错误输入。 对这个 Web 应用做 30 分钟探索式测试，最后按严重程度输出问题清单，不要修改代码。
computer-use
通过截图、鼠标点击、键盘输入和滚动操作桌面图形界面。
它适合没有稳定 API 或 CLI 的软件；如果能通过命令或接口完成，通常应优先选择更稳定、可验证的方式。
实战案例：
1 2 3 打开桌面上的 Excel 文件，在‘汇总’工作表填入这组数据并保存为新文件。 在浏览器中完成这个没有 API 的后台表单，提交前停下来让我确认。 打开设置应用，找到网络代理页面并截图当前配置，不要修改任何选项。
hermes-desktop-plugins
为 Hermes Desktop 编写插件，增加新的 UI 面板和命令。
它面向桌面端扩展开发，而不是普通的 Hermes 配置。
实战案例：
1 2 3 为 Hermes Desktop 写一个插件，在侧边栏显示当前 Git 分支、未提交文件数和最近一次提交。 创建一个桌面插件命令，点击后打开当前会话对应的工作目录。 给这个 Hermes Desktop 插件增加设置面板和持久化配置，并验证插件能正常加载。
创意、图表与前端原型 architecture-diagram
生成深色风格的 SVG 架构图、云服务图和基础设施图，并封装为 HTML。
该 Skill 由 Cocoon AI 创建并适配到 Hermes。
实战案例：
1 2 3 为这个微服务方案生成一张深色 SVG 架构图，展示网关、服务、消息队列、数据库和调用方向。 把这份部署说明画成云基础设施图，区分公网、私网和安全边界。 生成一张训练与推理数据流图，标出每个组件的输入、输出和存储位置。
ascii-art
使用 pyfiglet、cowsay、boxes 等工具制作字符画，也能把图片转换为 ASCII。
实战案例：
1 2 3 为项目名 Hermes Lab 生成一个适合终端启动页的 ASCII Banner。 把这张 Logo 转成宽度 80 字符的黑白 ASCII Art。 用 boxes 给这段发布提示加一个简洁的终端边框。
ascii-video
把视频或音频转换为彩色 ASCII 风格的 MP4 或 GIF。
实战案例：
1 2 把这个 10 秒视频转换为彩色 ASCII 风格 MP4，保留原音频并限制宽度为 120 字符。 把这段音乐生成循环播放的 ASCII 频谱 GIF。
baoyu-infographic
把文本内容整理成信息图，可自由组合 21 种信息布局和 21 种视觉风格。
baoyu 是原作者宝玉（Jim Liu）的名字，该 Skill 来自 JimLiu/baoyu-skills，不是某种信息图格式。实战案例：
1 2 3 把这篇文章制作成 9:16 中文信息图，使用 dense-modules 布局和 morandi-journal 风格。 将这份产品对比整理成 binary-comparison 信息图，所有数据必须保持原文。 把这个五步流程制作成 16:9 手绘教育风信息图，并突出每一步的输入和输出。
claude-design
快速制作落地页、演示页面和交互原型等一次性 HTML 作品。
该 Skill 由 BadTechBandit 创建，强调直接产出可打开的设计稿。
实战案例：
1 2 3 为这个 SaaS 产品制作一个可直接打开的单文件 HTML 落地页，包含定价、FAQ 和响应式布局。 根据这份需求创建一个交互式仪表盘原型，先使用假数据，不接后端。 把这张线框图实现成高保真 HTML Demo，并保持移动端可用。
comfyui
安装、启动和管理 ComfyUI，并通过 REST 与 WebSocket API运行图片、视频和音频工作流。
ComfyUI 是节点式生成媒体工具，Skill 同时处理模型、节点和工作流参数。
实战案例：
1 2 3 启动 ComfyUI，导入这个工作流，把 Prompt 替换为以下内容并生成 4 张图片。 安装工作流缺失的自定义节点和模型，确认 ComfyUI 可以无报错加载。 批量运行这个图生图工作流，为 inputs 目录中的每张图片保存对应输出。
design-md
编写、校验和导出 Google DESIGN.md 设计令牌规范。
它适合用统一文本规范描述颜色、字体、间距和组件视觉规则。
实战案例：
1 2 3 为这个后台管理系统编写 DESIGN.md，定义颜色、字体、间距、圆角和组件状态。 校验当前 DESIGN.md 是否符合规范，列出缺失 Token 和互相冲突的定义。 把 DESIGN.md 导出为可供前端使用的 CSS Variables。
excalidraw
生成手绘风格的 Excalidraw 架构图、流程图和时序图 JSON。
输出可以继续在 Excalidraw 中手工编辑，适合快速讨论和迭代。
实战案例：
1 2 3 生成一张可编辑的 Excalidraw 时序图，展示用户登录、Token 刷新和失败重试。 把这段架构说明画成手绘风系统图，并用不同颜色区分前端、后端和存储。 为这个审批流程生成 Excalidraw JSON，包含正常路径和驳回路径。
humanizer
识别并删除常见 AI 写作腔，让博客、文档、邮件和 PR 描述更自然。
它来自 Siqi Chen 的 Humanizer 项目，并参考 Wikipedia WikiProject AI Cleanup 总结的 AI 写作痕迹。
实战案例：
1 2 3 润色这篇博客，删除 AI 腔和套话，但保留技术含义、标题结构和我的语气。 检查这份 PR 描述中明显的 ChatGPT 写作痕迹，并改得更像工程师本人写的。 参考我提供的三篇旧文章重写这段文字，匹配句长、用词和标点习惯。
manim-video
使用 Manim Community Edition 制作数学、算法和 3Blue1Brown 风格动画。
实战案例：
1 2 3 用 Manim 制作一段 30 秒动画，演示梯度下降如何沿损失曲面移动，并输出 MP4。 把二分查找过程做成逐步动画，显示左右边界和中点变化。 根据这份旁白制作 3Blue1Brown 风格的矩阵乘法讲解动画。
p5js
使用 p5.js 制作生成艺术、Shader、交互动画和 3D 浏览器作品。
实战案例：
1 2 3 用 p5.js 创建一个单文件交互 Demo，鼠标移动时粒子围绕指针形成流场。 制作一个可调参数的分形树页面，支持修改层数、角度和颜色。 用 WebGL Shader 生成随时间变化的流体噪声背景。
popular-web-designs
参考 Stripe、Linear、Vercel 等 54 套成熟设计系统生成 HTML 和 CSS。
其设计系统资料来自 VoltAgent 的 awesome-design-md，适合在明确视觉方向后快速落地。
实战案例：
1 2 3 参考 Linear 的设计语言制作一个项目管理后台，输出可运行的 HTML/CSS。 用 Stripe 风格重新设计这个定价页，保留原有内容和信息层级。 比较 Vercel、Notion 和 GitHub 三种设计系统，并为开发者工具首页各生成一个草图。
pretext
使用 @chenglou/pretext 制作字符排版、文本几何、动态文字和无 DOM 文本布局 Demo。
实战案例：
1 2 3 用 @chenglou/pretext 制作一个文字绕圆形障碍物流动的单文件 HTML Demo。 创建一个纯文本迷宫游戏，字符布局不要依赖 DOM 元素。 制作一段会沿路径变形的动态排版动画。
sketch
快速生成两到三个一次性 HTML 草图，用来比较不同设计方向。
它借鉴了 gsd-build/get-shit-done 的快速验证思路，草图用于决策，不追求直接进入生产环境。
实战案例：
1 2 3 为这个设置页面生成三种不同布局的 HTML 草图，方便我比较后再决定正式方案。 先做两个移动端首页草图：一个信息密集，一个强调留白，不要接入业务逻辑。 针对这个表单流程画三版交互原型，并说明各自取舍。
songwriting-and-ai-music
辅助歌词创作，并生成适用于 Suno 等 AI 音乐平台的提示词。
实战案例：
1 2 3 以‘深夜回家’为主题写一首中文民谣歌词，并生成适合 Suno 的风格提示词。 把这段歌词改成主歌、预副歌和副歌结构，保持押韵但不要改变故事。 为一首女声 Dream Pop 歌曲整理节奏、乐器、情绪和制作风格标签。
touchdesigner-mcp
TouchDesigner 是 Derivative 公司开发的节点式实时视觉创作平台，常用于生成艺术、舞台视觉、音频响应动画、互动装置、投影映射和 VJ 演出；创作者通过连接 TOP、CHOP、SOP、DAT 等不同类型的节点，搭建实时处理图像、声音、几何和外部数据的网络。
该 Skill 通过 twozero MCP 让 Hermes 直接控制正在运行的 TouchDesigner，可以创建节点、设置参数、连接算子、执行 Python、检查报错和性能，并对最终画面截图或录制视频。
实战案例：
1 2 3 通过 TouchDesigner MCP 创建一个音频驱动的粒子系统，并把低频映射到粒子大小。 新建 TOP/CHOP 网络，连接摄像头输入并添加实时反馈效果。 检查当前 TouchDesigner 工程的节点连接，修复断开的引用并保存项目。
文档、办公与知识管理 airtable
Airtable 是一种把电子表格和关系型数据库结合起来的在线协作工具：界面类似 Excel，但每张表可以使用附件、单选、人员、日期和关联记录等结构化字段，并通过不同 View、表单和自动化流程管理项目、内容、客户或资产数据。
该 Skill 通过 Airtable REST API 操作 Base、Table 和 Record，可以查询、筛选、新增、修改、删除和 Upsert 数据；使用前需要创建 Airtable Personal Access Token，并授权它访问目标 Base。
实战案例：
1 2 3 查询 Airtable 项目表中状态为 Blocked 的记录，并按负责人分组。 把这个 CSV 批量导入 Airtable；以任务 ID 为键执行 Upsert，避免重复记录。 将所有逾期且未完成的任务优先级更新为 High，执行前先列出匹配记录。
docx
创建、读取和编辑 Word 文档及模板。
该 Skill 源自 Anthropic 的文档处理 Skill，并由 Nous Research 适配到 Hermes。
实战案例：
1 2 3 根据这个 Word 模板生成项目周报，替换标题、日期、表格和页眉，保留原格式。 读取这份 docx，提取所有标题和表格并整理成 Markdown。 在不改变样式的前提下，把文档中的旧公司名称全部替换为新名称。
google-workspace
操作 Gmail、Calendar、Drive、Docs 和 Sheets，可通过 gws CLI 或 Python 执行。
实战案例：
1 2 3 搜索 Gmail 中过去一周主题包含 invoice 的邮件，并列出发件人、日期和附件。 在 Google Calendar 创建下周二 14:00 的项目评审，邀请这三位成员并添加会议说明。 读取这个 Google Sheet，清理重复行后把结果写入新的工作表。
maps
基于 OpenStreetMap 和 OSRM 查询地理编码、兴趣点、路线和时区。
实战案例：
1 2 3 查询上海虹桥站到浦东机场的驾车路线、距离和预计时间。 把这批地址转换为经纬度并输出 CSV，无法识别的地址单独列出。 查找这个坐标周边 2 公里内的咖啡馆，并按距离排序。
nano-pdf
通过自然语言修改 PDF 中的文字、标题和错别字。
它基于 nano-pdf CLI，更适合局部修改，而不是重新排版整份文档。
实战案例：
1 2 把这份 PDF 第三页标题中的‘2025 年度’改成‘2026 年度’，其他内容不要动。 修正 PDF 中这三个错别字，并输出一个新文件保留原件。
notion
通过 Notion API 和 ntn CLI 管理页面、数据库及 Markdown 内容。
实战案例：
1 2 3 在 Notion 项目数据库中创建一条任务，设置负责人、截止日期和优先级。 查询所有本周到期且未完成的 Notion 任务，并按项目分组。 把这篇 Markdown 导入 Notion，保留标题层级、代码块和图片链接。
ocr-and-documents
使用 PyMuPDF、marker-pdf 等工具从 PDF 或扫描件中提取文字。
实战案例：
1 2 3 对这个扫描版 PDF 做 OCR，按原页码输出 Markdown，并标记识别置信度低的段落。 提取这份报告中的所有表格为 CSV，同时保留表格所在页码。 批量识别 scans 目录中的图片，按文件名生成对应文本文件。
pdf
创建、合并、拆分、填写和加密 PDF 文件。
该 Skill 源自 Anthropic，并由 Nous Research 适配到 Hermes 工具体系。
实战案例：
1 2 3 4 把这三个 PDF 按给定顺序合并，并添加连续页码。 从这份 PDF 中提取第 5 到 12 页生成新文件。 填写这份 PDF 表单中的姓名、日期和地址字段，生成后检查字段是否正确。 给最终报告设置打开密码，并禁止复制和打印。
petdex
为 Hermes 安装和切换动态桌面宠物形象。
实战案例：
1 2 列出可用的 Petdex 宠物并预览，然后把 Hermes 桌面宠物切换成橘猫。 安装这个 Petdex 角色包并设为当前默认形象。
powerpoint
创建、读取和编辑 PPTX 幻灯片、演讲者备注及模板。
该 Skill 源自 Anthropic，并由 Nous Research 适配。
实战案例：
1 2 3 根据这份提纲生成一份 10 页 PPTX，使用现有公司模板并添加演讲者备注。 读取这份演示稿，统一标题字号和配色，但不要改正文内容。 检查 PPT 中溢出、重叠和空白页问题，修复后导出新文件。
teams-meeting-pipeline
通过 Hermes CLI 生成 Teams 会议摘要、检查处理流水线、重放任务并管理 Microsoft Graph 订阅。
实战案例：
1 2 3 总结今天的 Teams 会议，输出决策、行动项、负责人和截止日期。 检查 Teams meeting pipeline 最近失败的任务，定位原因后重放指定 Job。 查看 Microsoft Graph 会议订阅状态，并续订即将过期的 Subscription。
xlsx
创建、读取、编辑和分析 Excel 工作簿及 CSV 文件。
该 Skill 源自 Anthropic，并由 Nous Research 适配。
实战案例：
1 2 3 清洗这个 Excel：删除重复行、统一日期格式，并在新工作表生成透视表和图表。 在保留公式和样式的前提下更新 Sheet1 的价格列，并另存为新文件。 比较两个工作簿中的客户名单，输出新增、删除和字段变化。
obsidian
读取、搜索、创建和编辑 Obsidian Vault 中的 Markdown 笔记。
Obsidian 以本地文件为核心，适合离线使用和 Git 版本管理。
实战案例：
1 2 3 在我的 Obsidian Vault 中搜索所有关于 RAG 的笔记，并整理成一篇带双向链接的索引。 把这次调研结果保存为新笔记，添加 tags，并链接到已有的 LLM 与向量数据库条目。 找出 Vault 中没有入链的孤立笔记并给出整理建议。
邮件与社交平台 himalaya
通过 Himalaya CLI 使用 IMAP 和 SMTP 搜索、阅读、编写和发送邮件。
Himalaya 是开源的终端邮件客户端，使用前需要配置邮箱账号和认证。
实战案例：
1 2 3 搜索邮箱中过去 30 天来自 example.com 且带附件的邮件。 阅读未读邮件并按需要回复、待办和可归档三类整理，先不要发送或移动。 根据这封邮件起草一份简短回复，给我确认后再通过 Himalaya 发送。
xurl
通过 X/Twitter v2 API 发帖、搜索、发送私信和上传媒体。
该 Skill 基于 xdevplatform 的 xurl，并结合 OpenClaw 与 Hermes 的使用方式进行了适配。
实战案例：
1 2 3 搜索 X 上过去 24 小时关于 Hermes Agent 的英文帖子，按互动量排序。 帮我发布这段文字并附上这张图片，发送前先展示最终内容。 读取这个帖子的回复和引用，整理主要观点。
yuanbao
在腾讯元宝群中查询群组和成员信息，并 @ 指定用户。
实战案例：
1 2 查询这个元宝群的成员列表，找到张三对应的用户 ID。 在元宝群里 @张三 并发送‘请查看最新测试结果’，发送前确认目标群。
媒体与音频 gif-search
通过 Tenor 搜索并下载 GIF 动图。
实战案例：
1 2 在 Tenor 搜索 5 个表达‘任务完成’的 GIF，下载体积最小且无水印的一个。 找一个适合代码 Review 通过时回复的庆祝 GIF。
heartmula
使用 HeartMuLa 根据歌词和标签生成类似 Suno 的完整歌曲。
实战案例：
1 2 用 HeartMuLa 把这段中文歌词生成一首 90 秒的流行摇滚歌曲，女声演唱。 根据这些标签生成歌曲：city pop、温暖、120 BPM、男声，并保存音频文件。
songsee
生成音频频谱图，并提取 Mel、Chroma、MFCC 等声学特征。
该 Skill 基于 steipete 的 songsee 工具。
实战案例：
1 2 为这段音频生成 Mel 频谱图、Chroma 和 MFCC 可视化，并保存为 PNG。 比较这两个音频文件的频谱和节奏特征，指出主要差异。
youtube-content
提取 YouTube 字幕，并整理为摘要、社交帖子或博客文章。
实战案例：
1 2 3 提取这个 YouTube 视频的完整字幕，生成带时间戳的中文摘要和关键观点。 把这个两小时访谈整理成一篇博客草稿，保留原视频链接和重要时间点。 根据视频字幕生成一条 X 长帖和五条短帖，不要添加视频里没有的信息。
Apple 生态 apple-notes
通过 memo CLI 创建、搜索、编辑、移动和导出 Apple Notes，笔记可以借助 iCloud 在 Apple 设备间同步。
该 Skill 调用 macOS Notes.app，需要安装 memo 并授予终端自动化权限。
实战案例：
1 2 3 在 Apple Notes 中搜索标题或正文包含‘旅行计划’的笔记。 把下面内容保存到 Apple Notes 的 Work 文件夹，标题为‘项目复盘’。 把这篇 Apple Note 导出为 Markdown，并保留原笔记不变。
apple-reminders
通过 remindctl 创建、查询、完成和管理 Apple Reminders，包括清单、截止时间和提前提醒。
该 Skill 调用 macOS Reminders.app，生成的任务可以通过 iCloud 同步到 iPhone 和 iPad。
实战案例：
1 2 3 在 Apple Reminders 的 Personal 清单中创建‘缴电费’，明天 18:00 到期，提前 30 分钟提醒。 列出本周所有未完成和已逾期的 Apple Reminders。 把 Work 清单中名为‘提交报告’的提醒标记为完成。
findmy
通过 macOS Find My.app 查询 Apple 设备和 AirTag 的位置。
Apple 没有提供 Find My 命令行接口，因此该 Skill 使用 AppleScript、截图和视觉识别读取应用界面，也可以配合 Peekaboo 提高自动化稳定性。
实战案例：
1 2 3 打开 Find My，告诉我这台 MacBook 和 AirPods 当前显示的位置及最后更新时间。 查找名为‘钥匙’的 AirTag 在哪里，并截取包含位置信息的界面。 查看我的 iPhone 是否在线；如果位置不可用，请准确报告应用显示的状态。
imessage
通过 imsg CLI 读取 Messages.app 会话，并发送 iMessage 或 SMS 文本及附件。
该 Skill 依赖 macOS Messages.app，需要安装 imsg，并向终端授予完全磁盘访问和自动化权限。
实战案例：
1 2 3 4 列出 Messages.app 最近 10 个会话，只显示联系人和最后消息时间。 读取我和张三最近 20 条 iMessage，并总结尚未回复的问题。 给 +86xxxxxxxxxxx 发送 iMessage：‘我大约十分钟后到。’发送前先让我确认。 把这张图片通过 iMessage 发给指定联系人，并附上文字说明。
智能家居 openhue
通过 OpenHue CLI 控制 Philips Hue 灯光、房间、分组和场景。
使用前需要连接局域网中的 Hue Bridge 并完成认证。
实战案例：
1 2 3 把书房的 Philips Hue 灯切换到阅读场景，亮度设为 70%。 关闭客厅所有 Hue 灯，但不要影响卧室。 列出当前可用的 Hue 房间和场景，不要修改任何灯光。
如何查看和调用 Skills 查看 Hermes 根据当前平台和配置识别到的内置 Skills：
1 hermes skills list --source builtin
查看全部已安装 Skills：
在会话中显式加载某个 Skill：
1 /skill systematic-debugging
也可以直接把 Skill 名作为斜杠命令使用：
1 2 3 /systematic-debugging /github-pr-workflow /arxiv
Skill 主要提供领域知识和标准流程，实际执行仍然依赖对应工具、命令和凭证。Skill 已启用不代表系统已经安装 vLLM、Himalaya 或 OpenHue，也不代表 GitHub、Google Workspace 和 X 已经完成认证。
参考资料
