Hermes Agent Skills 2026
Guide avancé

Contrairement aux prompts système jetables, Hermes traite les skills comme une mémoire procédurale standardisée, évolutive et persistante entre sessions. Pour l'installation, voir le guide pas à pas ; pour les couches de persistance, l'article sur la mémoire en trois couches. Ce billet entre directement dans le terrain avancé.

Chaque Hermes Skill suit la norme ouverte agentskills.io, portable entre Hermes, Claude Code et Cursor. Validez la conformité avec 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

Arborescence recommandée :

~/.hermes/skills/
└── my-category/
    └── my-skill/
        ├── SKILL.md              # étapes centrales, cible ≤500 lignes
        ├── references/           # docs API, chargées à la demande
        ├── templates/            # modèles réutilisables
        └── scripts/              # scripts exécutables par l'agent

Les Skill Bundles sont une fonctionnalité Hermes 2026 : des fichiers YAML légers regroupant plusieurs skills derrière une commande slash unique. Exécuter /bundle-name charge tous les skills listés simultanément. Emplacement : ~/.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.

Règles de priorité : si un Bundle et un Skill portent le même nom, le Bundle l'emporte ; les skills absents sont ignorés sans erreur ; les Bundles ne modifient pas le prompt système, le Prompt Cache reste valide. Création rapide en CLI :

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

L'activation conditionnelle affiche ou masque automatiquement les skills selon les outils disponibles dans la session. Configurez sous metadata.hermes :

Schéma classique : après configuration de FIRECRAWL_KEY ou BRAVE_SEARCH_KEY, web_search payant s'active et le skill DuckDuckGo disparaît via fallback_for_tools: [web_search]. Si l'API est indisponible, le repli réapparaît automatiquement. Exemple sensible à la plateforme : requires_toolsets: [messaging] avec platforms: [telegram, discord] — le TUI hermes skills permet d'activer ou désactiver les skills par plateforme indépendamment.

Canaux d'installation officiels :

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

Publier un Tap d'équipe : créez un dépôt GitHub, contrôlez les catégories Hub avec skills.sh.json, et faites exécuter hermes skills tap add github:your-org/your-skills-tap aux membres ; ajoutez --token $GH_TOKEN pour les dépôts privés. Versionnez ~/.hermes/skills/ dans Git pour la synchronisation multi-appareils.

Auto-évolution GEPA + DSPy (hermes-agent-self-evolution) : sans fine-tuning des poids — analyse des traces d'exécution, génération de variantes et optimisation Pareto multi-objectifs sur le texte des skills. Chaque cycle coûte environ 2–10 $ en API, sans GPU. Cinq étapes : ① collecte de traces (SQLite) ; ② analyse réflexive des échecs ; ③ mutation ciblée (10–20 variantes SKILL.md) ; ④ évaluation Pareto multi-objectifs (taux de succès × efficacité token × vitesse) ; ⑤ revue humaine des PR.

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

Quatre garde-fous de sécurité : suite pytest complète à 100 % ; Skills ≤ 15 Ko ; compatibilité Prompt Cache ; vérification de préservation sémantique. Feuille de route officielle : Phase 1 fichiers Skill (terminée) → Phase 2 descriptions d'outils → Phase 3 prompt système → Phase 4 code d'implémentation des outils → Phase 5 boucle entièrement automatisée.

Les skills plugin se chargent sous l'espace de noms plugin:skill — ils n'apparaissent pas dans skills_list par défaut et ne s'activent que sur appel explicite ; les skills plugin peuvent se référencer entre eux. Rédaction avancée : décrire les conditions de déclenchement dans description ; inclure modes d'échec concrets et correctifs dans Common Pitfalls ; scinder les gros skills dans references/ (scission recommandée au-delà de 500 lignes, >15 Ko dépasse la limite GEPA) ; l'outil skill_manage permet à l'agent de maintenir les skills dynamiquement — définissez agent_writes_require_approval: true dans config.yaml pour une validation humaine.

Construire un Bundle blog-workflow regroupant seo-keyword-research, outline-generator, code-example-validator, bilingual-checker et publish-to-platform. L'instruction du bundle exige d'abord la recherche SEO, des exemples de code exécutables et des titres bilingues. Un skill personnalisé seo-keyword-research définit requires_toolsets: [web] dans metadata.hermes ; sa Procedure couvre les requêtes longue traîne en français (« comment utiliser X », « tutoriel X ») et en anglais (how to X, X vs Y) avec recoupement sur les tendances des plateformes.

Fermer le capot du portable, héberger sur un VPS x86 sans chemins macOS natifs ou garder les skills sur disque local non versionné interrompent l'effet composé des skills et l'accumulation de traces GEPA. Pour la production — Gateway 7×24, auto-évolution des skills et synchronisation multi-appareils — la location Mac Mini M4 bare metal cloud MESHLAUNCH est le choix pragmatique : Apple Silicon dédié, daemons launchd natifs, facturation jour/semaine/mois, alignement optimal avec les chemins macOS officiels de Hermes. Consultez la page tarifs et le centre d'aide. Pour aller plus loin : documentation Hermes, algorithme GEPA, framework DSPy.