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AI 技术笔记 · 效率工具 · 深度分析

Hermes Agent Cron Job 自动化工作流架构图

如果你运营着一个技术博客,这篇文章就是为你写的。

传统的博客运营流程是:写文章 → 配图 → 检查格式 → 部署 → 推送通知。这套流程每周走一遍,看似简单,但每一轮都会消耗认知资源——你要构思选题、要手动配图、要记得执行部署命令。更关键的是,你很难保持固定的发布节奏,一旦忙起来断更,博客就慢慢变成了”年更”状态。

Hermes Agent 的 Cron Job 系统正是为了解决这个问题而设计的。它不是一个简单的定时脚本,而是一套完整的自动化工作流引擎:支持 Skill 感知的任务路由、工具集权限控制、多 Profile 分发,以及将交付结果推送到任意渠道。

本文基于 Golook 博客(本博客)的实战运营经验,深入拆解 Cron Job 的架构设计、配置方法和最佳实践。

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Hermes Skill 编写实战概览:从需求到部署的完整流程

你已经知道 Hermes Skill 是什么了——现在来亲手写一个。

之前的文章拆解了 Hermes Skill 的机制原理——它如何自动发现、执行、改进技能。但社区里缺少一个真正手把手的教程:怎么从零开始写一条自己的 Skill?

这篇文章用三个真实场景的 Skill 案例,带你走完从需求分析到编写测试的完整流程。所有代码可直接复制使用。

一、Skill 文件结构速览

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上下文压缩插件架构概览

从零到一开发一款 Hermes Agent 插件,实现自动化的 context 压缩 + CCR 可逆存储。

一、背景:为什么需要上下文压缩

在使用 Hermes Agent 的过程中,一个反复出现的问题是——工具返回的大 JSON 烧了太多 token

典型的场景:

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这两年 AI 编程工具爆发式增长,从补全代码的插件进化到能独立完成任务的 Agent。Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Codex CLI、Aider、Hermes Agent——每一款都有自己的定位和优势。面对这么多选择,选错工具不仅浪费预算,还会拖慢团队节奏

这篇文章基于 2026 年 5 月的实际体验和官方数据,从价格、模型能力、工作流集成、适用场景四个维度对比 6 款主流方案,帮你找到最适合的那一款。

AI 编程工具全景图 2026:六款主流代码助手对比概览

一、为什么现在需要选型指南

2026 年的 AI 编程工具市场已经进入成熟期。几个关键变化:

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原文作者: Shubham Saboo(Google AI PM)
来源: LinkedIn / X @Saboo_Shubham_

有没有这样的体验:今天用 Claude Code 写了一个项目,记录了一大堆偏好设置,明天切换到 Cursor 或者 Codex,一切从头开始。每次工具变动,你的 Agent 就失忆一次。

现在这个问题被解决了。一个叫做 agentic-stack 的开源项目,让 8 种不同的编程 Agent 共享同一套记忆和技能系统。

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原文作者: Shubham Saboo(Google AI PM)
来源: LinkedIn / X @Saboo_Shubham_

你的编程 Agent 可能在骗你。它会告诉你构建通过,但从来没真正跑过构建。它会说测试通过了,但写的测试从来没被执行过

这是 Shubham Saboo 在多 Agent 编排领域最核心的观点。而他的解决方案是:用三个不同的 Agent,让它们互相制衡。

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原文作者: Shubham Saboo(Google AI PM),Mr. Ånand(Daily AI Insights)
来源整理: @Saboo_Shubham_ / Substack 「Inside Hermes Agent」

大部分 AI Agent 都像一个健忘的员工——你交代的事做完了,下次碰到类似的问题它又得从头学起。Hermes Agent 的核心不同就在于:它有一个内置的学习循环,能把经验固化为可复用的工作流。

这篇文章拆解 Hermes Agent 的 Skill 系统是如何工作的。

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