sidebar_position: 9
title: "Optional Skills Catalog"
description: "Official optional skills shipped with hermes-agent — install via hermes skills install official/
Каталог дополнительных навыков
Дополнительные навыки поставляются с hermes-agent под 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 связан с отдельной страницей с его полным определением, настройкой и использованием.
Чтобы удалить:
hermes skills uninstall <skill-name>
автономные-ИИ-агенты
| Навык | Описание |
|---|---|
| blackbox | Делегируйте задачи кодирования агенту Blackbox AI CLI. Мультимодельный агент со встроенным экспертом, который пропускает задачи через несколько LLM и выбирает лучший результат. Требуется интерфейс командной строки blackbox и ключ API Blackbox AI. |
| honcho | Настройте и используйте память Honcho с Hermes — межсессионное моделирование пользователей, многопрофильная изоляция одноранговых узлов, конфигурация наблюдения, диалектическое рассуждение, сводки сеансов и соблюдение контекстного бюджета. Используйте при настройке Honcho, устранении неполадок... |
блокчейн
| Навык | Описание |
|---|---|
| base | Данные блокчейна Query Base (Ethereum L2) с ценами в долларах США — балансы кошельков, информация о токенах, детали транзакций, газовый анализ, проверка контрактов, обнаружение китов и статистика сети в реальном времени. Использует базовый RPC + CoinGecko. Ключ API не требуется. |
| solana | Запрашивайте данные блокчейна Solana с ценами в долларах США — балансы кошельков, портфели токенов со значениями, детали транзакций, NFT, обнаружение китов и статистику сети в реальном времени. Использует Solana RPC + CoinGecko. Ключ API не требуется. |
общение
| Навык | Описание |
|---|---|
| правило «один-три-один» | Структурированная структура принятия решений для технических предложений и анализа компромиссов. Когда пользователь сталкивается с выбором между несколькими подходами (архитектурные решения, выбор инструментов, стратегии рефакторинга, пути миграции), этот навык р... |
креатив
| Навык | Описание |
|---|---|
| blender-mcp | Управляйте блендером напрямую из Hermes через сокет-соединение с аддоном blender-mcp. Создавайте 3D-объекты, материалы, анимацию и запускайте произвольный код Blender Python (bpy). Используйте, когда пользователь хочет создать или изменить что-либо в Blender. |
| концептуальные диаграммы | Создавайте плоские SVG-диаграммы с минимальным учетом света и темноты в виде отдельных HTML-файлов, используя единый образовательный визуальный язык с 9 семантическими цветовыми шкалами, типографикой с регистром предложений и автоматическим темным режимом. Лучше всего подходит для образовательных и не... |
| генерация мемов | Создавайте настоящие изображения мемов, выбрав шаблон и наложив текст на подушку. Создает настоящие файлы мемов .png. |
девопс
| Навык | Описание |
|---|---|
| inference-sh-cli | Запускайте более 150 приложений искусственного интеллекта через CLI inference.sh (infsh) — генерация изображений, создание видео, LLM, поиск, 3D, социальная автоматизация. Использует инструмент терминала. Триггеры: inference.sh, infsh, приложения AI, Flux, veo, генерация изображений, генерация видео, Seedrea... |
| docker-management | Управляйте контейнерами Docker, изображениями, томами, сетями и стеками Compose — операциями жизненного цикла, отладкой, очисткой и оптимизацией Dockerfile. |
тестовая версия
| Навык | Описание |
|---|---|
| adversarial-ux-test | Сыграйте роль самого сложного и технически стойкого пользователя вашего продукта. Просмотрите приложение как этого персонажа, найдите все болевые точки UX, затем отфильтруйте жалобы через уровень прагматизма, чтобы отделить реальные проблемы от шума. Создает действенный тик... |
электронная почта
| Навык | Описание |
|---|---|
| agentmail | Предоставьте агенту собственный выделенный почтовый ящик через AgentMail. Отправляйте, получайте электронную почту и управляйте ею автономно, используя адреса электронной почты, принадлежащие агенту (например, hermes-agent@agentmail.to). |
здоровье
| Навык | Описание |
|---|---|
| фитнес-питание | Планировщик тренировок в тренажерном зале и трекер питания. Найдите более 690 упражнений по мышцам, оборудованию или категории через wger. Найдите макросы и калории для более чем 380 000 продуктов питания через USDA FoodData Central. Рассчитайте ИМТ, TDEE, одноповторный максимум, макро-сплиты и телосложение... |
| neuroskill-bci | Подключитесь к работающему экземпляру NeuroSkill и включите в ответы когнитивное и эмоциональное состояние пользователя в реальном времени (сосредоточенность, расслабление, настроение, когнитивная нагрузка, сонливость, частота сердечных сокращений, ВСР, стадию сна и более 40 полученных показателей EXG).... |
мкп
| Навык | Описание |
|---|---|
| fastmcp | Создавайте, тестируйте, проверяйте, устанавливайте и развертывайте серверы MCP с помощью FastMCP на Python. Используйте при создании нового сервера MCP, упаковке API или базы данных в качестве инструментов MCP, предоставлении ресурсов или подсказок или подготовке сервера FastMCP для Claude Code, Cur... |
| mcporter | Используйте CLI mcporter для просмотра, настройки, аутентификации и прямого вызова серверов/инструментов MCP (HTTP или stdio), включая специальные серверы, редактирование конфигурации и создание CLI/типа. |
миграция
| Навык | Описание |
|---|---|
| openclaw-migration | Перенесите область настройки OpenClaw пользователя в агент Hermes. Импортирует память, совместимую с Hermes, SOUL.md, списки разрешенных команд, навыки пользователя и выбранные ресурсы рабочего пространства из ~/.openclaw, а затем сообщает, что именно не удалось перенести... |
млопс
| Skill | Description |
|---|---|
| huggingface-accelerate | Simplest distributed training API. 4 lines to add distributed support to any PyTorch script. Unified API for DeepSpeed/FSDP/Megatron/DDP. Automatic device placement, mixed precision (FP16/BF16/FP8). Interactive config, single launch comm... |
| chroma | Open-source embedding database for AI applications. Store embeddings and metadata, perform vector and full-text search, filter by metadata. Simple 4-function API. Scales from notebooks to production clusters. Use for semantic search, RAG... |
| clip | OpenAI's model connecting vision and language. Enables zero-shot image classification, image-text matching, and cross-modal retrieval. Trained on 400M image-text pairs. Use for image search, content moderation, or vision-language tasks w... |
| faiss | Facebook's library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. Supports billions of vectors, GPU acceleration, and various index types (Flat, IVF, HNSW). Use for fast k-NN search, large-scale vector retrieval, or whe... |
| optimizing-attention-flash | Optimizes transformer attention with Flash Attention for 2-4x speedup and 10-20x memory reduction. Use when training/running transformers with long sequences (>512 tokens), encountering GPU memory issues with attention, or need faster in... |
| guidance | Control LLM output with regex and grammars, guarantee valid JSON/XML/code generation, enforce structured formats, and build multi-step workflows with Guidance - Microsoft Research's constrained generation framework |
| hermes-atropos-environments | Build, test, and debug Hermes Agent RL environments for Atropos training. Covers the HermesAgentBaseEnv interface, reward functions, agent loop integration, evaluation with tools, wandb logging, and the three CLI modes (serve/process/eva... |
| huggingface-tokenizers | Fast tokenizers optimized for research and production. Rust-based implementation tokenizes 1GB in <20 seconds. Supports BPE, WordPiece, and Unigram algorithms. Train custom vocabularies, track alignments, handle padding/truncation. Integ... |
| instructor | Extract structured data from LLM responses with Pydantic validation, retry failed extractions automatically, parse complex JSON with type safety, and stream partial results with Instructor - battle-tested structured output library |
| lambda-labs-gpu-cloud | Reserved and on-demand GPU cloud instances for ML training and inference. Use when you need dedicated GPU instances with simple SSH access, persistent filesystems, or high-performance multi-node clusters for large-scale training. |
| llava | Large Language and Vision Assistant. Enables visual instruction tuning and image-based conversations. Combines CLIP vision encoder with Vicuna/LLaMA language models. Supports multi-turn image chat, visual question answering, and instruct... |
| modal-serverless-gpu | Serverless GPU cloud platform for running ML workloads. Use when you need on-demand GPU access without infrastructure management, deploying ML models as APIs, or running batch jobs with automatic scaling. |
| nemo-curator | GPU-accelerated data curation for LLM training. Supports text/image/video/audio. Features fuzzy deduplication (16× faster), quality filtering (30+ heuristics), semantic deduplication, PII redaction, NSFW detection. Scales across GPUs wit... |
| peft-fine-tuning | Parameter-efficient fine-tuning for LLMs using LoRA, QLoRA, and 25+ methods. Use when fine-tuning large models (7B-70B) with limited GPU memory, when you need to train <1% of parameters with minimal accuracy loss, or for multi-adapter se... |
| pinecone | Managed vector database for production AI applications. Fully managed, auto-scaling, with hybrid search (dense + sparse), metadata filtering, and namespaces. Low latency (<100ms p95). Use for production RAG, recommendation systems, or se... |
| pytorch-fsdp | Expert guidance for Fully Sharded Data Parallel training with PyTorch FSDP - parameter sharding, mixed precision, CPU offloading, FSDP2 |
| pytorch-lightning | High-level PyTorch framework with Trainer class, automatic distributed training (DDP/FSDP/DeepSpeed), callbacks system, and minimal boilerplate. Scales from laptop to supercomputer with same code. Use when you want clean training loops w... |
| qdrant-vector-search | High-performance vector similarity search engine for RAG and semantic search. Use when building production RAG systems requiring fast nearest neighbor search, hybrid search with filtering, or scalable vector storage with Rust-powered per... |
| sparse-autoencoder-training | Provides guidance for training and analyzing Sparse Autoencoders (SAEs) using SAELens to decompose neural network activations into interpretable features. Use when discovering interpretable features, analyzing superposition, or studying... |
| simpo-training | Simple Preference Optimization for LLM alignment. Reference-free alternative to DPO with better performance (+6.4 points on AlpacaEval 2.0). No reference model needed, more efficient than DPO. Use for preference alignment when want simpl... |
| slime-rl-training | Provides guidance for LLM post-training with RL using slime, a Megatron+SGLang framework. Use when training GLM models, implementing custom data generation workflows, or needing tight Megatron-LM integration for RL scaling. |
| stable-diffusion-image-generation | State-of-the-art text-to-image generation with Stable Diffusion models via HuggingFace Diffusers. Use when generating images from text prompts, performing image-to-image translation, inpainting, or building custom diffusion pipelines. |
| tensorrt-llm | Optimizes LLM inference with NVIDIA TensorRT for maximum throughput and lowest latency. Use for production deployment on NVIDIA GPUs (A100/H100), when you need 10-100x faster inference than PyTorch, or for serving models with quantizatio... |
| distributed-llm-pretraining-torchtitan | Provides PyTorch-native distributed LLM pretraining using torchtitan with 4D parallelism (FSDP2, TP, PP, CP). Use when pretraining Llama 3.1, DeepSeek V3, or custom models at scale from 8 to 512+ GPUs with Float8, torch.compile, and dist... |
| whisper | OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes from tiny (39M params) to large (1550M params). Use for speech-to-text, podcast... |
производительность
| Навык | Описание |
|---|---|
| canvas | Интеграция Canvas LMS — получение зарегистрированных курсов и заданий с использованием аутентификации по токену API. |
| здесь.сейчас | Публикуйте статические сайты в «slug».here.now и храните личные файлы на облачных дисках для передачи от агента к агенту. |
| памятные карточки | Система карточек с интервальными повторениями. Создавайте карточки на основе фактов или текста, общайтесь с карточками, используя ответы в виде произвольного текста, оцененные агентом, создавайте викторины на основе транскриптов YouTube, просматривайте карточки с выполнением с помощью адаптивного планирования и экспортируйте/импортируйте... |
| shopify | Shopify Admin & Storefront API GraphQL через Curl. Товары, заказы, клиенты, инвентарь, метаполя. |
| сиюань | SiYuan Note API для поиска, чтения, создания и управления блоками и документами в локальной базе знаний через Curl. |
| телефония | Предоставьте возможности телефона Hermes без внесения изменений в основные инструменты. Предоставьте и сохраните номер Twilio, отправляйте и получайте SMS/MMS, совершайте прямые звонки и совершайте исходящие вызовы на основе искусственного интеллекта через Bland.ai или Vapi. |
исследование
| Навык | Описание |
|---|---|
| биоинформатика | Доступ к более чем 400 навыкам в области биоинформатики от bioSkills и ClawBio. Охватывает геномику, транскриптомику, одноклеточные исследования, вызов вариантов, фармакогеномику, метагеномику, структурную биологию и многое другое. Извлекает справочные материалы по конкретной предметной области на... |
| domain-intel | Пассивная разведка домена с использованием Python stdlib. Обнаружение поддоменов, проверка сертификатов SSL, поиск WHOIS, записи DNS, проверки доступности доменов и массовый анализ нескольких доменов. Ключи API не требуются. |
| открытие лекарств | Ассистент фармацевтического исследования для разработки новых лекарств. Ищите биологически активные соединения с помощью ChEMBL, рассчитывайте сходство лекарств (Lipinski Ro5, QED, TPSA, синтетическая доступность), ищите взаимодействия между лекарствами через OpenFDA, интерпретируйте ADMET... |
| duckduckgo-search | Бесплатный поиск в Интернете через DuckDuckGo — текст, новости, изображения, видео. Ключ API не требуется. Предпочитайте ddgs CLI при установке; используйте библиотеку Python DDGS только после проверки доступности ddgs в текущей среде выполнения. |
| gitnexus-explorer | Индексируйте базу кода с помощью GitNexus и предоставляйте интерактивный граф знаний через веб-интерфейс + туннель Cloudflare. |
| parallel-cli | Дополнительные навыки поставщика для Parallel CLI — собственный веб-поиск, извлечение, глубокое исследование, обогащение, FindAll и мониторинг. Предпочитайте вывод JSON и неинтерактивные потоки. |
| qmd | Выполняйте локальный поиск в базах личных знаний, заметках, документах и стенограммах встреч с помощью qmd — гибридной поисковой системы с BM25, векторным поиском и изменением рейтинга LLM. Поддерживает интеграцию CLI и MCP. |
| сборка | Парсинг веб-страниц с помощью Scrapling — HTTP-загрузка, скрытая автоматизация браузера, обход Cloudflare и сканирование «пауками» через CLI и Python. |
безопасность
| Навык | Описание |
|---|---|
| 1пароль | Настройте и используйте 1Password CLI (оп). Используйте при установке интерфейса командной строки, включая интеграцию настольных приложений, вход в систему и чтение/ввод секретов для команд. |
| oss-forensics | Расследование цепочки поставок, восстановление доказательств и судебно-медицинский анализ для репозиториев GitHub. Охватывает восстановление удаленных коммитов, обнаружение принудительной отправки, извлечение IOC, сбор доказательств из нескольких источников, формирование/проверку гипотез и... |
| шерлок | OSINT-поиск по имени пользователя в более чем 400 социальных сетях. Выслеживайте аккаунты в социальных сетях по имени пользователя. |
веб-разработка
| Навык | Описание |
|---|---|
| page-agent | Встройте Alibaba/page-agent в свое собственное веб-приложение — внутристраничный агент с графическим интерфейсом на чистом JavaScript, который поставляется в виде одного тега <script> или пакета npm и позволяет конечным пользователям вашего сайта управлять пользовательским интерфейсом на естественном языке («нажмите кнопку входа, заполните имя пользователя... |
Вклад дополнительных навыков
Чтобы добавить новый дополнительный навык в репозиторий:
- Создайте каталог под
optional-skills/<category>/<skill-name>/. - Добавьте
SKILL.mdсо стандартной заставкой (название, описание, версия, автор) - Включите все вспомогательные файлы в подкаталоги
references/,templates/илиscripts/. - Отправьте запрос на включение — навык появится в этом каталоге и получит собственную страницу документации после объединения.