SKILL.md · Skill Bundles · 条件付きアクティベーション · Tap 公開 · GEPA + DSPy · リモート Mac 検収
こんな方に向けた記事です。Hermes インストールガイドは読んだのに、毎回デプロイ・PR・監査手順を貼り付け続けている——Token は尽き、Agent は「どうやるか」を覚えない。結論：Nous Research の Hermes Agent は GitHub スター 16 万超（2026 年 6 月時点）を記録し、核心は "the agent that grows with you"、すなわち標準化・進化可能・セッション横断で残る Skills スキル体系にあります。構成：概念対比 → SKILL.md と段階的ロード → Skill Bundles → 条件付きアクティベーション → オープンソースと Tap 公開 → GEPA 五段進化 → Plugin と執筆テクニック → ブログワークフロー事例 → FAQ。macOS スクリプト検収には VNCMac リモート Mac のグラフィカルセッションも併用できます。
2026 年初頭、Nous Research が Hermes Agent を公開し、AI Agent 分野で最も急成長したオープンソースの一つになりました。従来の「使い捨て Prompt」と異なり、Hermes の Skill 体系は標準化・進化可能・セッション横断で残る手続き記憶層です。Agent に「何か事実を覚える」のではなく「あることをどう実行するか」を教えます。
本記事は入門を飛ばし、次の進階領域に直接入ります。
段階的開示（Progressive Disclosure）：有効化前は Token ゼロ、必要時だけ SKILL.md 全文を展開する方法。
条件付きアクティベーション（Conditional Activation）：ツール可用性に応じて Skill を自動表示/非表示。無料 API と有料 API の賢い切替。
Skill Bundles：スラッシュコマンド一発で複数 Skill を同時ロード。複雑ワークフローを一括起動。
DSPy + GEPA：モデル重みに触れず Skill テキストを自動進化。回を重ねるほど改善（1 回あたり API コスト約 $2–10）。
オープンソースエコシステム：awesome-hermes-skills、hermeshub、kevinnft/ai-agent-skills など Tap 購読可能。
この三つを混同するのが初心者の最大の落とし穴です。覚え方：Prompt = 付箋（その場限り）；Memory = ノート（永久メモ、常に手元）；Skill = SOP マニュアル（手順化フロー、必要時に参照）。
| 次元 | 通常 Prompt | Memory（記憶） | Skills（スキル） |
|---|---|---|---|
| 永続性 | 現在の会話 | セッション横断・永久 | セッション横断・永久 |
| ロードタイミング | 毎回コンテキスト内 | 毎セッション自動注入 | オンデマンド |
| Token コスト | 毎回消費 | 小さく安定 | 有効化前はゼロ |
| 内容タイプ | 任意の意図記述 | ユーザー嗜好/事実 | 手続きステップ |
| 保守主体 | ユーザー手動 | Agent 自動 | ユーザー + Agent 双方 |
| 共有可能性 | 不便 | プライベート | Tap として公開可能 |
すべての Hermes Skills は agentskills.io オープン標準に従い、Hermes・Claude Code・Cursor 間で移植できます。
---
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 Checklistmy-category/my-skill/ ├── SKILL.md # 核心手順、500 行以下推奨 ├── references/ # API 参照、オンデマンドロード ├── templates/ # 再利用テンプレート └── scripts/ # Agent が直接実行するスクリプト
| レイヤ | 内容 | トリガー | Token コスト |
|---|---|---|---|
| Level 0 | name + description | 各セッション開始時、全 Skill | ~3K（全 Skill 合計） |
| Level 1 | SKILL.md 全文 | /skill-name または LLM 判断 | ファイル長に依存 |
| Level 2 | references/ scripts/ | 実行時 LLM 判断 | オンデマンド、単ファイル |
執筆のコツ：description は Level 0 の唯一の情報源です。LLM はこれを見て Skill 全文をロードするか決めます。「何か」より「いつ使うか」を明記してください。Use when... で始め、1024 文字以内が目安です。
Skill Bundles は Hermes 2026 の新機能で、最も過小評価されている機能の一つです。Bundle は軽量 YAML で複数 Skill をパッケージ化し、/bundle-name 実行時に列挙 Skill を同時ロードします。
配置場所：~/.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.
応用例：AI 研究ワークフローは arxiv + deep-research + plan + excalidraw；MLOps デプロイは vllm + llama-cpp + github-pr-workflow + systematic-debugging を束ねられます。
| ルール | 挙動 |
|---|---|
| 同名競合 | Bundle が単体 Skill より優先 |
| 未インストール Skill | エラーにせずスキップ、ロード時に欠落を通知 |
| Prompt Cache | Bundle はシステムプロンプトを変更しないため Token 効率が良い |
hermes bundles create backend-dev \ --skills github-code-review,test-driven-development,github-pr-workflow \ --instruction "Always write failing tests first"
metadata.hermes 下で四種類の有効化ルールを設定し、セッションのツール可用性に応じて Skill を自動表示/非表示できます。
| フィールド | ロジック |
|---|---|
| requires_toolsets | 列挙ツールセットが存在しない場合、この Skill を非表示 |
| requires_tools | 列挙ツールが存在しない場合、この Skill を非表示 |
| fallback_for_toolsets | 列挙ツールセットが存在する場合、非表示（フォールバックとして） |
| fallback_for_tools | 列挙ツールが存在する場合、非表示（フォールバックとして） |
典型例——無料/有料ツールの賢い切替：FIRECRAWL_KEY / BRAVE_SEARCH_KEY 設定時、有料 web_search が有効化され DuckDuckGo Skill はプロンプトから消え Token を節約します。API 不可時はフォールバックが自動表示されます。
metadata:
hermes:
fallback_for_tools: [web_search] # 有料 web_search があると自動非表示hermes skills TUI では CLI・Telegram・Discord などプラットフォーム別に Skill の ON/OFF も設定できます。
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
| リポジトリ | ハイライト | Stars |
|---|---|---|
| awesome-hermes-skills | 本番向け合集、Deep Research・MLOps・Apple 連携 | 67 |
| hermeshub | コミュニティレジストリ、セキュリティスキャン認証 | 166 |
| ai-agent-skills | 191 Skill、28 カテゴリ、Hermes/Claude/Cursor 横断 | 10 |
| hermes-agent | 公式リポジトリ、権威ある仕様と執筆規約 | — |
agentskills.io オープン標準により Skill 資産は単一プラットフォームに縛られません。skills-ref validate ./my-skill でフォーマット準拠を検証できます。
GitHub リポジトリを Tap として作成し、チームやコミュニティが Skill セットを購読できるようにします。
my-skills-tap/ ├── skills.sh.json ├── mlops/vllm-deploy/SKILL.md └── research/paper-summarizer/SKILL.md # チームメンバーが一発購読 hermes skills tap add github:your-org/your-skills-tap hermes skills tap add github:your-org/private-skills --token $GH_TOKEN hermes skills tap update hermes skills tap list
バージョン管理の推奨：~/.hermes/skills/ を Git 管理し、デバイス間で git pull && hermes skills reset 同期後に組み込み Skill を再構築します。
GEPA（Genetic-Pareto Prompt Evolution） は 2026 年 ICLR Oral 成果で、hermes-agent-self-evolution に統合されています。モデル重みを触らず、実行トレース分析・変異生成・多目的パレート最適化で Skill テキスト自体を改善します。1 回の最適化は API コスト約 $2–10（GPU 不要）。
実行トレース収集：SQLite から全推論トレース（ツール呼び出し・分岐・エラー）を読み取ります。
反省型失敗分析：LLM が「失敗した」ではなく「なぜ失敗したか」の actionable な side information を生成します。
標的型変異：失敗原因に対し 10–20 個の SKILL.md 変異体を生成します。
多目的パレート評価：成功率 × Token 効率 × 速度を同時最適化します。
人工 PR レビュー：最良変異体 → PR 生成 → 承認後に本番反映します。
git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent-self-evolution
cd hermes-agent-self-evolution && pip install -r requirements.txt
export HERMES_AGENT_PATH=~/.hermes
# 合成データ入門
python -m evolution.skills.evolve_skill \
--skill github-code-review --iterations 10 --eval-source synthetic
# 実セッションデータ（効果が高い）
python -m evolution.skills.evolve_skill \
--skill github-code-review --iterations 10 --eval-source sessiondb全量テスト pytest tests/ -q が 100% パス必須
サイズ制限：Skill ≤ 15KB、ツール説明 ≤ 500 文字
Prompt キャッシュ互換：セッション途中の変更でキャッシュ無効化を起こさない
意味保持チェック：Skill の本来目的から逸脱しない
| フェーズ | 最適化対象 | エンジン | 状態 |
|---|---|---|---|
| Phase 1 | Skill ファイル（SKILL.md） | DSPy + GEPA | ✅ 実装済み |
| Phase 2 | ツール説明 | DSPy + GEPA | 🔲 計画中 |
| Phase 3 | システムプロンプト断片 | DSPy + GEPA | 🔲 計画中 |
| Phase 4 | ツール実装コード | Darwinian Evolver | 🔲 計画中 |
| Phase 5 | 継続改善ループ | 自動化パイプライン | 🔲 計画中 |
Skills は agentskills.io 標準に従うため、Claude Code や Gemini CLI の実行トレースも GEPA に投入できます：--eval-source mixed --trace-dirs ~/.claude/traces,~/.hermes/sessions
Plugin は Skill を名前空間（plugin:skill）にパッケージ化します。デフォルト skills_list には出ず（ノイズ削減）、ユーザーが明示呼び出し時のみ有効化（Opt-in）。Plugin 内 Skill は相互参照可能です。
name: my-hermes-plugin
skills:
- name: writing-plans
path: skills/writing-plans/SKILL.md
- name: editing
path: skills/editing/SKILL.md
# ロード：skill_view("superpowers:writing-plans")description が有効化精度を決める：Helps with code. のような曖昧表現は避け、トリガー条件・処理範囲・除外シーン（Do NOT use for...）を明記してください。
Pitfalls が品質の分水嶺：各失敗パターンに根因分析と actionable な修正手順を含め、泛泛とした記述は避けます。
| Skill サイズ | 推奨 |
|---|---|
| < 500 行 | すべて SKILL.md に |
| 500–1000 行 | 詳細資料を references/ へ |
| > 1000 行 | 分割を強く推奨；二つの Skill か検討 |
| > 15KB | GEPA サイズ上限超過、分割必須 |
skill_manage で Agent が Skill を自己保守：patch / create アクション対応。config.yaml で skills.agent_writes_require_approval: true を設定すると人工承認ゲートを有効化できます。
blog-workflow Bundle を構築し、SEO 調査・アウトライン生成・コード検証・多言語チェック・公開 Skill を束ねます。
name: blog-workflow description: Full tech blog writing workflow. skills: - seo-keyword-research - outline-generator - code-example-validator - bilingual-checker - publish-to-platform instruction: | Always research SEO keywords before writing. Ensure all code examples are tested and runnable. Generate both Chinese and English title options.
カスタム seo-keyword-research Skill の Procedure 例：日本語ロングテールは「X 使い方」「X チュートリアル」；英語は「X tutorial」「how to X」「X vs Y」；Zenn トレンドと Dev.to trending を参照し、主キーワード 3–5 個 + ロングテール 10–15 個のマトリクスを出力します。
Hermes Agent は 7×24 常駐とローカルトレース蓄積が GEPA 進化の前提です（三層メモリ記事参照）。Windows/Linux 主力機で Skill を書き、macOS 専用 scripts/ と Telegram Gateway 検収はリモート Mac で行うのが現実的です。
| シーン | SSH のみ | SSH + VNC | 推奨 |
|---|---|---|---|
| SKILL.md / Bundle YAML 編集 | ✅ | ✅ | SSH で十分 |
| bash スクリプト検収 | ✅ | ✅ | SSH で十分 |
| Telegram / Discord QR ペアリング | ❌ | ✅ | VNC 必須 |
| GEPA 進化 + 人工 PR レビュー | ✅ | 任意 | SSH + ローカル diff 確認 |
| macOS キーチェーン / TCC 権限 | ❌ | ✅ | VNC 必須 |
Mac Mini M4 月額ノードを契約し、SSH で Hermes をインストール（インストールガイド参照）。
~/.hermes/skills/ に最初の SKILL.md を作成し、skills-ref validate でフォーマット検証します。
Skill Bundle を作成し、/bundle-name で複数 Skill 同時ロードを確認します。
VNC セッションで Telegram Gateway QR ペアリングと hermes doctor ヘルスチェックを完了します。
セッショントレース蓄積後、リモートノードで GEPA evolve_skill を実行し、生成 PR をレビューします。
権威ある公式リファレンス。
読む →hermes-agent-self-evolution リポジトリ。
読む →Cursor / Claude Code 共通 SKILL.md 仕様。
読む →Skills は手続き知識ドキュメント（Agent に「どうやるか」を教える）です。MCP はツールインターフェース（Agent に追加ツール呼び出し能力を与える）です。両者は補完関係：MCP が DB アクセスを提供し、Skill が DB マイグレーションの正しい手順を教えます。
Skill 変更は現在のセッションに反映されません。/reset で新セッションを開始するか、インストール時に --now で強制更新してください（Prompt Cache が無効化され Token 消費が増えます）。
四つのガードレール（全量テスト、サイズ制限、意味保持、人工 PR レビュー）で制約され、意味ドリフト検出で Skill が本来目的から逸脱しないよう設計されています。それでも各 PR diff は人手で確認することを推奨します。
SKILL.md を ~/.claude/skills/ にコピーするか、kevinnft/ai-agent-skills などマルチ Agent 対応インストールスクリプトで一括導入できます。
日本語文字は多くの tokenizer で 1 文字あたり約 1–1.5 token で、英語と近い水準です。ただし description フィールドは英語（または日英併記）を推奨します。LLM のマッチ精度が高くなります。
Hermes Agent Skills は「使うほど強くなる」をスローガンからエンジニアリング可能な道筋に変えます。agentskills.io 標準がクロスプラットフォーム移植を保証し、Progressive Disclosure が Token を制御し、Bundles と条件付きアクティベーション が複雑ワークフローを編成し、GEPA が Skill テキスト自体を持続進化させます——前提は 7×24 オンラインでセッショントレースを蓄積できる実行環境です。
Windows/Linux 主力機で Skill を書くのは問題ありません。ただし Telegram QR、macOS 権限ダイアログ、長期トレース蓄積は「常時稼働 Mac がない」ことで止まりがちです。自前 Mac mini は減価と電気代がかかり、VPS では Hermes Gateway のネイティブツールチェーンが完結しにくい——VNCMac の Mac Mini M4 月額レンタルなら稼働率とベースイメージをプロに任せ、Skill 執筆と GEPA 進化に集中し、VNC でグラフィカル検収を完了できます。
Hermes を「入れた」から「Skill 体系化」へ進めるなら、下のボタンからリモート Mac ノードを開通し、本記事第 12 節の五段検収リストと 選定記事、インストールガイドを組み合わせて実装してください。