Каталог опциональных навыков
Опциональные навыки поставляются с hermes-agent в директории optional-skills/, но не активны по умолчанию. Установите их явно:
hermes skills install official/<category>/<skill>
Например:
hermes skills install official/blockchain/solana
hermes skills install official/mlops/flash-attention
Каждый навык ниже ведёт на отдельную страницу с полным описанием, настройкой и использованием.
Чтобы удалить:
hermes skills uninstall <skill-name>
autonomous-ai-agents
| Навык | Описание |
|---|---|
| blackbox | Делегируйте задачи по программированию AI CLI-агенту Blackbox. Мульти-модельный агент со встроенным судьёй, который запускает задачи через несколько LLM и выбирает лучший результат. Требует CLI Blackbox и API-ключ Blackbox AI. |
| honcho | Настройка и использование памяти Honcho с Hermes — межсессионное моделирование пользователей, изоляция профилей, конфигурация наблюдений, диалектическое рассуждение, сводки сессий и контроль бюджета контекста. Используйте при настройке Honcho, устранении неполадок... |
blockchain
| Навык | Описание |
|---|---|
| base | Запрос данных блокчейна Base (Ethereum L2) с ценами в USD — балансы кошельков, информация о токенах, детали транзакций, анализ газа, проверка контрактов, обнаружение китов и статистика сети в реальном времени. Использует Base RPC + CoinGecko. API-ключ не требуется. |
| solana | Запрос данных блокчейна Solana с ценами в USD — балансы кошельков, портфели токенов со стоимостью, детали транзакций, NFT, обнаружение китов и статистика сети в реальном времени. Использует Solana RPC + CoinGecko. API-ключ не требуется. |
communication
| Навык | Описание |
|---|---|
| one-three-one-rule | Фреймворк структурированного принятия решений для технических предложений и анализа компромиссов. Когда пользователь стоит перед выбором между несколькими подходами (архитектурные решения, выбор инструментов, стратегии рефакторинга, пути миграции), этот навык п... |
creative
| Навык | Описание |
|---|---|
| blender-mcp | Управляйте Blender напрямую из Hermes через сокет-подключение к аддону blender-mcp. Создавайте 3D-объекты, материалы, анимации и выполняйте произвольный код Blender Python (bpy). Используйте, когда пользователь хочет создать или изменить что-либо в Blender. |
| concept-diagrams | Генерация плоских минималистичных SVG-диаграмм с поддержкой светлой/тёмной темы в виде отдельных HTML-файлов, используя единый образовательный визуальный язык с 9 семантическими цветовыми шкалами, типографикой в стиле предложений и автоматическим тёмным режимом. Лучше всего подходит для образовательных и н... |
| hyperframes | Создание HTML-видеокомпозиций, анимированных титров, социальных оверлеев, видео с говорящей головой и субтитрами, аудио-реактивной визуализации и шейдерных переходов с помощью HyperFrames. HTML является источником истины для видео. Используйте, когда пользователь хочет... |
| kanban-video-orchestrator | Планирование, настройка и мониторинг мульти-агентного конвейера видеопроизводства на основе Hermes Kanban. Используйте, когда пользователь хочет создать ЛЮБОЕ видео — нарративный фильм, продукт/маркетинг, музыкальное видео, объясняющее видео, ASCII/терминальное искусство, абстрактное/генеративное ло... |
| meme-generation | Генерация настоящих мем-изображений путём выбора шаблона и наложения текста с помощью Pillow. Создаёт реальные .png файлы мемов. |
devops
| Навык | Описание |
|---|---|
| inference-sh-cli | Запуск 150+ AI-приложений через CLI inference.sh (infsh) — генерация изображений, создание видео, LLM, поиск, 3D, социальная автоматизация. Использует инструмент терминала. Триггеры: inference.sh, infsh, ai apps, flux, veo, image generation, video generation, seedrea... |
| docker-management | Управление контейнерами, образами, томами, сетями и стеками Docker Compose — операции жизненного цикла, отладка, очистка и оптимизация Dockerfile. |
| watchers | Опрос RSS, JSON API и GitHub с дедупликацией по watermark. |
dogfood
| Навык | Описание |
|---|---|
| adversarial-ux-test | Сыграйте роль самого сложного, технически-устойчивого пользователя вашего продукта. Просматривайте приложение как этот персонаж, находите все болевые точки UX, затем фильтруйте жалобы через слой прагматизма, чтобы отделить реальные проблемы от шума. Создаёт действенные тике... |
| Навык | Описание |
|---|---|
| agentmail | Предоставьте агенту собственный выделенный почтовый ящик через AgentMail. Отправляйте, получайте и управляйте электронной почтой автономно, используя почтовые адреса, принадлежащие агенту (например, hermes-agent@agentmail.to). |
finance
| Навык | Описание |
|---|---|
| 3-statement-model | Создание полностью интегрированных трёхотчётных моделей (IS, BS, CF) в Excel с графиками оборотного капитала, свертками D&A, графиком долга и связующими элементами, которые обеспечивают соответствие денежных средств и нераспределённой прибыли. Работает в паре с excel-author. |
| comps-analysis | Создание анализа сопоставимых компаний в Excel — операционные метрики, мультипликаторы оценки, статистическое бенчмаркинг против групп аналогов. Работает в паре с excel-author. Используйте для оценки публичных компаний, ценообразования IPO, отраслевого бенчмаркинга или обнаружения выбросов. |
| dcf-model | Создание DCF-моделей оценки институционального качества в Excel — прогнозы выручки, построение FCF, WACC, терминальная стоимость, сценарии Bear/Base/Bull, таблицы чувствительности 5x5. Работает в паре с excel-author. Используйте для анализа собственного капитала по внутренней стоимости. |
| excel-author | Создание проверяемых Excel-книг без головы с помощью openpyxl — соглашения о синих/чёрных/зелёных ячейках, формулы вместо жёстко заданных значений, именованные диапазоны, проверки баланса, таблицы чувствительности. Используйте для финансовых моделей, аудиторских отчётов, сверок. |
| lbo-model | Создание моделей выкупа с использованием заёмных средств (LBO) в Excel — источники и использование, график долга, cash sweep, выходной мультипликатор, чувствительность IRR/MOIC. Работает в паре с excel-author. Используйте для PE-скрининга, оценки спонсорских кейсов или иллюстративного LBO в презентации. |
| merger-model | Создание моделей аккреции/дилюции (слияний) в Excel — проформа P&L, синергии, структура финансирования, влияние на EPS. Работает в паре с excel-author. Используйте для M&A-презентаций, материалов для совета директоров или оценки сделок. |
| pptx-author | Создание PowerPoint-презентаций без головы с помощью python-pptx. Работает в паре с excel-author для презентаций, основанных на моделях, где каждое число ведёт к ячейке книги. Используйте для питч-деков, IC-меморандумов, записей о доходах. |
health
| Навык | Описание |
|---|---|
| fitness-nutrition | Планировщик тренировок в зале и трекер питания. Поиск 690+ упражнений по мышцам, оборудованию или категориям через wger. Просмотр макросов и калорий для 380 000+ продуктов через USDA FoodData Central. Расчёт BMI, TDEE, максимума в одном повторении, распределения макронутриентов и те... |
| neuroskill-bci | Подключение к работающему экземпляру NeuroSkill и включение реального когнитивного и эмоционального состояния пользователя (фокус, расслабление, настроение, когнитивная нагрузка, сонливость, частота сердечных сокращений, HRV, стадии сна и 40+ производных EXG-показателей) в ответы... |
mcp
| Навык | Описание |
|---|---|
| fastmcp | Создание, тестирование, проверка, установка и развёртывание MCP-серверов с FastMCP на Python. Используйте при создании нового MCP-сервера, обёртывании API или базы данных как MCP-инструментов, предоставлении ресурсов или промптов, или подготовке FastMCP-сервера для Claude Code, Cur... |
| mcporter | Использование CLI mcporter для вывода списка, настройки, аутентификации и вызова MCP-серверов/инструментов напрямую (HTTP или stdio), включая ad-hoc серверы, редактирование конфигурации и генерацию CLI/типов. |
migration
| Навык | Описание |
|---|---|
| openclaw-migration | Миграция пользовательских настроек OpenClaw в Hermes Agent. Импортирует совместимые с Hermes воспоминания, SOUL.md, белые списки команд, пользовательские навыки и выбранные активы рабочей области из ~/.openclaw, затем сообщает, что именно не удалось мигрировать... |
mlops
| Навык | Описание |
|---|---|
| huggingface-accelerate | Простейший API распределённого обучения. 4 строки для добавления поддержки распределённости в любой PyTorch-скрипт. Единый API для DeepSpeed/FSDP/Megatron/DDP. Автоматическое размещение устройств, смешанная точность (FP16/BF16/FP8). Интерактивная конфигурация, единая команда зап... |
| axolotl | Axolotl: YAML-тонкая настройка LLM (LoRA, DPO, GRPO). |
| chroma | Open-source база данных эмбеддингов для AI-приложений. Хранение эмбеддингов и метаданных, выполнение векторного и полнотекстового поиска, фильтрация по метаданным. Простой API из 4 функций. Масштабируется от ноутбуков до производственных кластеров. Используйте для семантического поиска, RAG... |
| clip | Модель OpenAI, соединяющая зрение и язык. Обеспечивает zero-shot классификацию изображений, сопоставление изображений с текстом и кросс-модальный поиск. Обучена на 400M парах изображение-текст. Используйте для поиска изображений, модерации контента или задач зрения-языка с... |
| faiss | Библиотека Facebook для эффективного поиска сходства и кластеризации плотных векторов. Поддерживает миллиарды векторов, GPU-ускорение и различные типы индексов (Flat, IVF, HNSW). Используйте для быстрого k-NN поиска, крупномасштабного векторного поиска или когда... |
| optimizing-attention-flash | Оптимизация внимания трансформеров с Flash Attention для ускорения в 2-4 раза и сокращения памяти в 10-20 раз. Используйте при обучении/запуске трансформеров с длинными последовательностями (>512 токенов), при проблемах с GPU-памятью при использовании внимания или когда нужно более быстрое ин... |
| guidance | Управление выводом LLM с помощью regex и грамматик, гарантия генерации валидного JSON/XML/кода, обеспечение структурированных форматов и создание многошаговых рабочих процессов с Guidance — фреймворком ограниченной генерации от Microsoft Research |
| hermes-atropos-environments | Создание, тестирование и отладка RL-сред Hermes Agent для обучения Atropos. Охватывает интерфейс HermesAgentBaseEnv, функции вознаграждения, интеграцию цикла агента, оценку с инструментами, wandb-логирование и три режима CLI (serve/process/eva... |
| huggingface-tokenizers | Быстрые токенизаторы, оптимизированные для исследований и производства. Rust-реализация токенизирует 1GB менее чем за 20 секунд. Поддерживает алгоритмы BPE, WordPiece и Unigram. Обучение пользовательских словарей, отслеживание выравниваний, обработка паддинга/усечения. Интег... |
| instructor | Извлечение структурированных данных из ответов LLM с Pydantic-валидацией, автоматический повтор неудачных извлечений, парсинг сложного JSON с типобезопасностью и потоковая передача частичных результатов с Instructor — проверенная в боях библиотека структурированного вывода |
| lambda-labs-gpu-cloud | Резервируемые и по требованию GPU-облачные инстансы для ML-обучения и инференса. Используйте, когда вам нужны выделенные GPU-инстансы с простым SSH-доступом, постоянными файловыми системами или высокопроизводительными многоузловыми кластерами для крупномасштабного обучения. |
| llava | Large Language and Vision Assistant (LLaVA). Обеспечивает визуальную настройку инструкций и диалоги на основе изображений. Комбинирует CLIP-кодировщик зрения с языковыми моделями Vicuna/LLaMA. Поддерживает многошаговый чат с изображениями, ответы на визуальные вопросы и инструк... |
| modal-serverless-gpu | Serverless GPU-облачная платформа для выполнения ML-нагрузок. Используйте, когда вам нужен доступ к GPU по требованию без управления инфраструктурой, развёртывание ML-моделей как API или выполнение пакетных задач с автоматическим масштабированием. |
| nemo-curator | Курирование данных с GPU-ускорением для обучения LLM. Поддерживает текст/изображения/видео/аудио. Возможности: нечёткая дедупликация (в 16× быстрее), фильтрация качества (30+ эвристик), семантическая дедупликация, редактирование PII, обнаружение NSFW. Масштабируется на нескольких GPU с... |
| outlines | Outlines: структурированная генерация LLM с JSON/regex/Pydantic. |
| peft-fine-tuning | Параметро-эффективная тонкая настройка LLM с использованием LoRA, QLoRA и 25+ методов. Используйте при тонкой настройке больших моделей (7B-70B) с ограниченной GPU-памятью, когда нужно обучить <1% параметров с минимальной потерей точности или для multi-adapter се... |
| pinecone | Управляемая векторная база данных для производственных AI-приложений. Полностью управляемая, с авто-масштабированием, гибридным поиском (плотный + разрежённый), фильтрацией по метаданным и пространствами имён. Низкая задержка (<100ms p95). Используйте для production RAG, рекомендательных систем или се... |
| pytorch-fsdp | Экспертное руководство по Fully Sharded Data Parallel обучению с PyTorch FSDP — шардирование параметров, смешанная точность, выгрузка на CPU, FSDP2 |
| pytorch-lightning | Высокоуровневый PyTorch-фреймворк с классом Trainer, автоматическим распределённым обучением (DDP/FSDP/DeepSpeed), системой коллбэков и минимальным шаблонным кодом. Масштабируется от ноутбука до суперкомпьютера с одним и тем же кодом. Используйте, когда нужны чистые циклы обучения с... |
| qdrant-vector-search | Высокопроизводительный движок поиска векторного сходства для RAG и семантического поиска. Используйте при создании production RAG-систем, требующих быстрого поиска ближайших соседей, гибридного поиска с фильтрацией или масштабируемого векторного хранения с Rust-производительностью... |
| sparse-autoencoder-training | Предоставляет руководство по обучению и анализу разрежённых автоэнкодеров (SAE) с использованием SAELens для разложения активаций нейронных сетей на интерпретируемые признаки. Используйте при обнаружении интерпретируемых признаков, анализе суперпозиции или изучении... |
| simpo-training | Простая оптимизация предпочтений (SimPO) для выравнивания LLM. Альтернатива DPO без эталонной модели с лучшей производительностью (+6.4 балла на AlpacaEval 2.0). Не требует эталонной модели, более эффективна, чем DPO. Используйте для выравнивания по предпочтениям, когда нужна прост... |
| slime-rl-training | Предоставляет руководство по пост-обучению LLM с RL с использованием slime, фреймворка Megatron+SGLang. Используйте при обучении GLM-моделей, реализации пользовательских рабочих процессов генерации данных или при необходимости тесной интеграции с Megatron-LM для масштабирования RL. |
| stable-diffusion-image-generation | Современная генерация изображений из текста с моделями Stable Diffusion через HuggingFace Diffusers. Используйте при генерации изображений из текстовых промптов, выполнении image-to-image перевода, инпейнтинга или создании пользовательских диффузионных пайплайнов. |
| tensorrt-llm | Оптимизация LLM-инференса с NVIDIA TensorRT для максимальной пропускной способности и минимальной задержки. Используйте для production-развёртывания на NVIDIA GPU (A100/H100), когда нужно в 10-100 раз более быстрый инференс, чем в PyTorch, или для обслуживания моделей с квантовани... |
| distributed-llm-pretraining-torchtitan | Предоставляет нативное PyTorch-распределённое предобучение LLM с использованием torchtitan и 4D-параллелизма (FSDP2, TP, PP, CP). Используйте при предобучении Llama 3.1, DeepSeek V3 или пользовательских моделей в масштабе от 8 до 512+ GPU с Float8, torch.compile и расп... |
| fine-tuning-with-trl | TRL: SFT, DPO, PPO, GRPO, моделирование вознаграждения для RLHF LLM. |
| unsloth | Unsloth: в 2-5 раз более быстрая тонкая настройка LoRA/QLoRA, меньше VRAM. |
| whisper | Универсальная модель распознавания речи от OpenAI. Поддерживает 99 языков, транскрипцию, перевод на английский и определение языка. Шесть размеров модели от tiny (39M параметров) до large (1550M параметров). Используйте для преобразования речи в текст, подкас... |
productivity
| Навык | Описание |
|---|---|
| canvas | Интеграция с Canvas LMS — получение записанных курсов и заданий с использованием аутентификации по API-токену. |
| here.now | Публикация статических сайтов на {slug}.here.now и хранение приватных файлов в облачных дисках для передачи между агентами. |
| memento-flashcards | Система флеш-карточек с интервальными повторениями. Создание карточек из фактов или текста, чат с флеш-карточками с ответами в свободной форме, оцениваемыми агентом, генерация викторин из YouTube-транскриптов, повторение просроченных карточек с адаптивным планированием и экспорт/имп... |
| shop-app | Shop.app: поиск товаров, отслеживание заказов, возвраты, повторный заказ. |
| shopify | Shopify Admin и Storefront GraphQL API через curl. Товары, заказы, клиенты, инвентарь, метаполя. |
| siyuan | API SiYuan Note для поиска, чтения, создания и управления блоками и документами в самостоятельно размещённой базе знаний через curl. |
| telephony | Предоставление Hermes телефонных возможностей без изменения основных инструментов. Выделение и сохранение номера Twilio, отправка и получение SMS/MMS, совершение прямых звонков и AI-управляемых исходящих звонков через Bland.ai или Vapi. |
research
| Навык | Описание |
|---|---|
| bioinformatics | Шлюз к 400+ навыкам биоинформатики из bioSkills и ClawBio. Охватывает геномику, транскриптомику, одиночные клетки, поиск вариантов, фармакогеномику, метагеномику, структурную биологию и многое другое. Получает домен-специфичные справочные материалы по... |
| domain-intel | Пассивная разведка доменов с использованием Python stdlib. Обнаружение поддоменов, проверка SSL-сертификатов, WHOIS-запросы, DNS-записи, проверка доступности доменов и массовый multi-domain анализ. API-ключи не требуются. |
| drug-discovery | Ассистент фармацевтических исследований для рабочих процессов открытия лекарств. Поиск биоактивных соединений в ChEMBL, расчёт лекарственноподобия (Lipinski Ro5, QED, TPSA, синтетическая доступность), поиск лекарственных взаимодействий через OpenFDA, интерпретация ADMET... |
| duckduckgo-search | Бесплатный веб-поиск через DuckDuckGo — текст, новости, изображения, видео. API-ключ не требуется. Предпочитайте CLI ddgs при установке; используйте библиотеку Python DDGS только после проверки, что ddgs доступен в текущей среде выполнения. |
| gitnexus-explorer | Индексация кодовой базы с GitNexus и предоставление интерактивного графа знаний через веб-интерфейс + Cloudflare tunnel. |
| parallel-cli | Опциональный вендорский навык для Parallel CLI — нативный для агента веб-поиск, извлечение, глубокое исследование, обогащение, FindAll и мониторинг. Предпочитайте JSON-вывод и неинтерактивные потоки. |
| qmd | Локальный поиск по личным базам знаний, заметкам, документам и стенограммам встреч с помощью qmd — гибридного поискового движка с BM25, векторным поиском и LLM-реранкингом. Поддерживает интеграцию с CLI и MCP. |
| scrapling | Веб-скрапинг с Scrapling — HTTP-загрузка, скрытая автоматизация браузера, обход Cloudflare и краулинг через CLI и Python. |
| searxng-search | Бесплатный мета-поиск через SearXNG — агрегирует результаты из 70+ поисковых систем. Самостоятельно размещённый или публичный экземпляр. API-ключ не требуется. Автоматически переключается, когда набор инструментов веб-поиска недоступен. |
security
| Навык | Описание |
|---|---|
| 1password | Настройка и использование CLI 1Password (op). Используйте при установке CLI, включении интеграции с десктопным приложением, входе в систему и чтении/внедрении секретов для команд. |
| oss-forensics | Расследование цепочек поставок, восстановление улик и криминалистический анализ GitHub-репозиториев. Охватывает восстановление удалённых коммитов, обнаружение force-push, извлечение IOC, сбор улик из нескольких источников, формирование/проверку гипотез и ст... |
| sherlock | OSINT-поиск имени пользователя по 400+ социальным сетям. Поиск аккаунтов в социальных сетях по имени пользователя. |
web-development
| Навык | Описание |
|---|---|
| page-agent | Встраивание alibaba/page-agent в ваше веб-приложение — чисто JavaScript внутристраничный GUI-агент, который поставляется как один тег <script> или npm-пакет и позволяет конечным пользователям вашего сайта управлять интерфейсом на естественном языке ("нажми логин, заполни имя пользователя... |
Вклад в опциональные навыки
Чтобы добавить новый опциональный навык в репозиторий:
-
Создайте директорию в
optional-skills/<category>/<skill-name>/ -
Добавьте
SKILL.mdсо стандартным frontmatter (name, description, version, author) -
Включите любые вспомогательные файлы в поддиректории
references/,templates/илиscripts/ -
Отправьте pull request — навык появится в этом каталоге и получит собственную страницу документации после слияния