2026 Hermes Agent Skills
Fortgeschrittenen-Guide

Anders als einmalige Prompts ist das Hermes-Skillsystem prozedurales Gedächtnis mit Standard, Evolution und Persistenz. Installation: Installations-Guide; Speicherarchitektur: Drei-Ebenen-Memory. Dieser Artikel geht direkt in die Fortgeschrittenenzone.

Alle Hermes Skills folgen dem offenen Standard agentskills.io — portabel zwischen Hermes, Claude Code und Cursor. Validierung: skills-ref validate ./my-skill.

---
name: my-skill
description: |
  Use when the user needs to [...].
  Handles [...] and [...].
version: 1.0.0
license: MIT
compatibility: Requires git, docker
allowed-tools: Bash(git:*) Read
metadata:
  hermes:
    tags: [devops, automation]
    category: software-development
    related_skills: [github-pr-workflow, test-driven-development]
    requires_toolsets: [terminal]
    fallback_for_toolsets: [web]
---

# My Skill Title

## Overview
## When to Use
## Procedure
## Common Pitfalls
## Verification Checklist

Empfohlene Verzeichnisstruktur:

~/.hermes/skills/
└── my-category/
    └── my-skill/
        ├── SKILL.md              # Kernschritte, empfohlen ≤500 Zeilen
        ├── references/           # API-Referenz, On-Demand
        ├── templates/            # Wiederverwendbare Vorlagen
        └── scripts/              # Vom Agent ausführbare Skripte

Skill Bundles (Hermes 2026): leichtes YAML bündelt mehrere Skills zu einem Slash-Befehl. Bei /bundle-name werden alle gelisteten Skills gleichzeitig geladen. Pfad: ~/.hermes/skill-bundles/<slug>.yaml.

name: backend-dev
description: |
  Full backend feature workflow — code review, TDD, and PR management.
skills:
  - github-code-review
  - test-driven-development
  - github-pr-workflow
instruction: |
  Always write failing tests first before implementation.
  Never push directly to main.

Prioritätsregeln: Bundle schlägt gleichnamigen Einzel-Skill; fehlende Skills werden übersprungen; Bundles ändern den System-Prompt nicht und invalidieren keinen Prompt Cache. CLI-Erstellung:

hermes bundles create backend-dev \
  --skills github-code-review,test-driven-development,github-pr-workflow \
  --instruction "Always write failing tests first"

Bedingte Aktivierung (Conditional Activation) zeigt oder verbirgt Skills je nach verfügbaren Tools in der Sitzung. Konfiguration unter metadata.hermes:

Klassisches Szenario: Mit FIRECRAWL_KEY / BRAVE_SEARCH_KEY aktiviert sich bezahltes web_search; DuckDuckGo-Skill verschwindet via fallback_for_tools: [web_search]. Fällt die API aus, taucht der Fallback automatisch auf. Plattform-Beispiel: requires_toolsets: [messaging] + platforms: [telegram, discord] — per hermes skills TUI Skills pro Plattform schaltbar.

Offizielle Installationskanäle:

hermes skills install official/research/arxiv
hermes skills install https://example.com/SKILL.md --name my-skill
hermes skills install github:openai/skills/k8s
hermes skills tap add github:my-org/my-skills
hermes skills tap update
hermes skills tap list

Team-Tap veröffentlichen: GitHub-Repository anlegen, skills.sh.json für Hub-Kategorien; Teammitglieder: hermes skills tap add github:your-org/your-skills-tap; private Repos mit --token $GH_TOKEN. Empfehlung: ~/.hermes/skills/ unter Git-Versionierung für geräteübergreifende Sync.

GEPA + DSPy Selbstevolution (hermes-agent-self-evolution): ohne Modell-Fine-Tuning — Ausführungstraces analysieren, Varianten erzeugen, multiobjektive Pareto-Optimierung. Kosten pro Lauf ca. $2–10 (reine API, keine GPU). Fünf Phasen: ① Trace-Sammlung (SQLite); ② reflektive Fehleranalyse; ③ gezielte Mutation (10–20 SKILL.md-Varianten); ④ multiobjektive Pareto-Bewertung (Erfolgsrate × Token-Effizienz × Geschwindigkeit); ⑤ manuelle PR-Prüfung.

export HERMES_AGENT_PATH=~/.hermes
python -m evolution.skills.evolve_skill \
    --skill github-code-review \
    --iterations 10 \
    --eval-source sessiondb

python -m evolution.skills.evolve_skill \
    --skill github-code-review \
    --iterations 10 \
    --eval-source mixed \
    --trace-dirs ~/.claude/traces,~/.hermes/sessions

Vier Sicherheits-Schutzmechanismen: vollständige pytest-Suite 100 % grün; Skills ≤ 15KB; Prompt-Cache-Kompatibilität; semantische Erhaltungsprüfung. Offizielle Roadmap: Phase 1 Skill-Dateien (implementiert) → Phase 2 Tool-Beschreibungen → Phase 3 System-Prompt → Phase 4 Tool-Implementierung → Phase 5 vollautomatischer Loop.

Plugin-Skills laden über Namespace plugin:skill, erscheinen nicht in skills_list, aktivieren nur bei explizitem Aufruf; Plugin-interne Skills können sich gegenseitig referenzieren. Authoring: description mit klaren Triggern; Common Pitfalls mit konkreten Fehlermustern; große Skills nach references/ splitten (>500 Zeilen splitten, >15KB überschreitet GEPA-Limit); skill_manage erlaubt dem Agent dynamische Skill-Pflege — in config.yaml mit agent_writes_require_approval: true Freigabe-Gate setzen.

Beispiel blog-workflow-Bundle: bündelt seo-keyword-research, outline-generator, code-example-validator, bilingual-checker, publish-to-platform. Instruction: zuerst SEO-Keywords recherchieren, Code ausführbar halten, zweisprachige Titel erzeugen. Custom-Skill seo-keyword-research mit requires_toolsets: [web]; Procedure deckt deutsche Long-Tails („X Anleitung", „X Tutorial") und englische („how to X", „X vs Y") plus Plattform-Trends ab.

Laptop-Zuklappen, x86-VPS ohne macOS-Pfade, natives Xcode oder Metal, lokale Platte ohne Versionskontrolle — all das bricht Skill-Zinseszins und GEPA-Trace-Akkumulation. Für 7×24-Gateway, Skill-Evolution und geräteübergreifende Sync ist MESHLAUNCH Mac Mini M4 Cloud-Bare-Metal-Miete oft die bessere Wahl: dediziertes Apple Silicon, launchd-native Daemons, Tages-/Wochen-/Monatsflexibilität, optimaler Hermes-macOS-Pfad. Für DSGVO-relevante Workloads: Session-Traces und Prompt-Inhalte auf dedizierter EU-Instanz halten, Datenminimierung in Skills, AVV mit Cloud-Anbieter prüfen. Weiterlesen: Hermes-Dokumentation, GEPA-Algorithmus, DSPy-Framework.