hermes agent用什么剪辑

借助 hermes agent 的 接入，剪映剪辑轻松实现视频时长变速，还能加特色 logo、 炫酷特效以及贴合氛围的 bgm。 接下来让我们欣赏精彩成果吧！

大家好，我是麦冬。今天我们来聊一个很多人问过的问题， promise 能不能对接 obsidian？ 答案是可以的，而且配置非常简单。在正式开始之前，我们先简单介绍一下 obsidian。 obsidian 是 一个本地流行的 markdown 笔记软件， 所有笔记都是以 dmd 文件的形式存在你的电脑上，不依赖云端。它最大的特点呢是双向链接，你可以把笔记之间相互关联起来，形成自己的知识网络。很多人用它来做读书笔记、项目管理以及个人的知识库。 因为数据全在本地，所以天然适合跟 harmless 这种本地 a 境的进行对接。并且呢， harmless 安装好了之后，自带了 obsidian 的 skill， 你 不需要装任何 obsidian 的 插件，你只需要告诉 harmless 你 的 void 在 哪，它就能直接读写你的笔记，读笔记，搜笔记，建笔记，改笔记，它全部都能做。 那么具体怎么配呢？首先第一步，你需要找到你的 obsidian void 的 路径， void 就是 obsidian 里面笔记库的意思， 其实它就是你电脑上的一个文件夹，所有笔记都存在里面。在你第一次安装 obsidian 的 时候，它会让你配置这么一个文件夹作为它的笔记库。如果你不确定你的 word 在 哪也没关系，我们打开 obsidian， 将鼠标移动到左下角，稍等片刻，它就会悬浮显示出你当前的笔记库路径。比如我的就是在 d 盘下的 obsidian 文件夹。好，下面我们打开 hermes， 给大家演示一下如何让 hermes 连接上你本地的 obsidian。 我们打开 harmony 的 聊天界面，只需要跟他说一句话，帮我把 opposite void pass 设置成杠 m n t 杠 d 杠 abc， 写到你的点音频文件里面。这边有一点需要注意，因为今天演示是以 windows 电脑为例给大家做讲解的。 windows 电脑上有一点需要注意一下，大多数情况下，我们的 harmony 是 跑在 w s l 里面的，它是没有办法直接识别 windows 的 路径的，所以我们需要将 windows 的 路径转换成 w s l 的 格式， 就是把盘符改成斜杠 m n t 斜杠盘符的小写，比如说我的地盘 obsidian， 对 应过来就是斜杠 m n t 斜杠 d， 再斜杠 obsidian， 好， 直接按下回车， hermes 会自动打开它的环境变量文件，并且把这行配置加进去，你不需要自己去找文件，手动编辑让它自己去搞定就可以了。配置完成之后， ctrl 加 c， 关闭当前绘画，然后重新运行。 hermes 打开一个新绘画就可以测试了。 我们先来试一下，我们跟 hermes 说帮我搜一下 word 里面关于 document 的 笔记， 可以看到它直接列出了所有包含 docker 关键词的笔记、文件名和匹配内容。这个搜索是基于文件内容的权威搜索，并不仅仅是文件名，所以搜索还是相对比较准确的。下面我们再试一个帮我写一篇 docker fire 编辑指南的笔记，存到 void 里面 好了， hermes 跟我们说已经写好了，下面我们打开 ocd 看一下， 可以看到这边已经多了一篇 docker fire 编辑指南，并且 hermes 自动帮我们将它跟之前的两篇笔记关联到了一起，点开关系图谱也可以看到。 好了，今天的演示到这边就要结束了，最后还有一个小 tips 要提醒一下大家， hermes 操作 obsidian， 它是不需要 obsidian 本身在运行的，因为它是直接读写文件系统的，跟 obsidian 的 app 是 没有关系的，所以你关注 obsidian 也完全没有任何问题。 大家平时都在用什么工具管理自己的知识体系呢？欢迎在评论区聊聊。工具会变，但方法更重要。我是麦冬，下期继续。

你们看，这是我亲手用 hermes 打造的一个短剧导演 agent， 你 要做的仅仅是塞给他一本小说，他会自动帮你出人设模板、分镜草稿，这些设定图，还有每个镜头视频都是他给我生成的。先来看看成片效果，然后告诉你怎么做。我不知道那天晚上为什么会走那条路，雨下的很大，我以为这只是一个普通的雨 夜。 想要你的 agent 能做到这些，主要用到了这个开源的 live tv skill， 从小说到剧本、角色设定、分镜设定，它都能自动帮你做好，而且这还是帮你控制 agent 完成高质量视频生成的 skill。 有 了它，你的 agent 就 能连上 live tv， 使用最强的图片及视频生成模型，如最近刚出的 g p t image 二和 sedance 二点零。像我这样用微信连接 hermes 后， 我可以随时随地的给他布置任务，让他拿到小说后，首先帮我生成角色训练卡，接着让他生成镜头描述及镜头参考图。到了这一步，其实已经可以生成视频片段了，如果你不放心，可以让我们的导演把提示词发给我，对不满意的提示进行 修。最后就是视频生成好后，他会把所有的片段用微信发给我，接下来按照你的想法进行配乐和剪辑就可以了。当然， live tv skills 还有更强大的功能，比如生成电影、 mv、 动漫等，还有无线画布，让你可以操控整个视频生成工作流，而且价格优惠力度比较大，绝对是视频创造者值得的选择。如果觉得视频有帮助，还请一键三连，感谢大家观看！

最近爆火的爱马仕智能体 hermes agent， 它并非完全开箱即用，你需要学习一些进阶配置才能让它达到完美状态。 本视频会带你完成五大维度的配置，从身份、人格、感知能力、表达能力、到头肯成本管控和生态资源入口，我们直接开始。第一步，编辑，搜点 md 来定义人格。 你可以直接用 agency agents， 这个库里面有两百一十一个中文角色模板，还有四十六个针对中国市场开发的原创智能体。这些角色按工程、设计、金融等十八个部门分类，每个都是独立的 m b 文件， 你只需要在对话时告诉 christmas 要激活哪个角色，就能直接上手，后续还能根据需求随时优化。第二步，把内置的 m e m o i 换成 hindsight。 内置记忆有个硬伤，它只有在 ai 觉得重要时才会写，而且有两千两百字幅的上线，很难实现真正的长期记忆。 而 hindsight 会自动从每轮对话里提取实体事实关系和时间戳，构建成知识图谱。最关键的是，它会在每次调用模型前自动把相关的记忆注入到 system prompt 里，实现真正的跨绘画长期记忆。 具体操作很简单，首先运行官方的安装向导，输入 set up 命令并选择 hindsight， 它会自动帮你搞定依赖。接着去 hindsight 的 官网页面注册并生成一个 api key， 免费额度完全够用。 最后，通过 status 命令检查状态，只要看到 bank id 和 auto recall 这些状态显示正常，就说明 handset 已经激活成功了。 第三步，配置内容抓取工具。我们要实现对互联网信息的深度感知，对于单页抓取，推荐用 genome reader。 如果是大规模的批量抓取，用 cross 四 ai 这两个工具建议通过 skill 方式集成。而对于反爬绕过和隐身浏览器需求，可以直接通过 p p 安装 scrambling 和 camel fox， 这两个是官方原生支持的技能。第四步，配置搜索与文档处理工具。 安装完这些， hermes 的 搜索能力会直接升级。我们把 tiffany 作为主力，他每月提供一千次免费的 ai 专用搜索，再用 dark dark go 做，零成本都抵。同时配合 panda 和 mark， hermes 的 文档处理能力也会起飞，支持任意格式互转，尤其是 pdf 转 markdown， 精度非常高。 第五步，配置表达能力工具链。我们要让 hermes 从只能读文字变成能说能话。语音方面，集成 whisper， 实现九十九多种语言的识别，配合 h t t s 搞定免费的语音合成。视觉方面，通过 files ai 和 l l u x skill， 直接给 hermes 加上高质量的出图能力。 第六步的第一项是实现 token 的 精细管控。首先是 talk scale， 这是一个专门为 ai 助手设计的监控工具，你可以直接用 npx 命令快速启动。通过它的交互界面，你可以实时看到局域的 token 消耗，也可以专门过滤出 hermes 的 数据， 甚至能查看过去一周的消耗趋势，或者把数据导出成 json 控脚本使用。如果你需要更专业的成本分析，就用 home studio， 它比官方的 dashboard 强大得多。通过 git clone 并运行安装脚本，你就能在浏览器里打开一个实时监控面板， 它能把多肯消耗细化到每一个模型、每一个组件，甚至是每一次工具调用。它提供了十四个不同的监控维度，能让你彻底看清钱都花在哪了。 接下来是真正的干货， r t k。 这是用 r s。 写的工具，专门用来解决 ai 调用终端命令时 token 爆炸的问题。通过全局集成命令，它会自动重写所有的设备调用。 比如你让 ai 看目录或者看 get 状态， r t k 会自动精简掉那些没用的信息，直接把 token 消耗压掉百分之六十到百分之九十。对于 coco test 的 这种输出极长的命令，它甚至能帮你省掉百分之九十的 token。 最后，如果你想让你的 agent 具备自我净化能力，可以配置这个 self evolution 工具。它利用了 dsp 和遗传算法，能自动去优化你的 skill system prompt 以及工具描述。 你只需要克隆仓库并配置好 hermes 的 原马路景，它就能通过遗传算法自动寻找最优的提示词和行为模式，让 agent 越用越聪明。 按照这个顺序配置完你的 hermes 就 真正满配了。如果你还需要更多资源，可以去查看 awesome hermes agent 汇总，或者通过 hermes ecosystem 查看那八十多个工具的格式化地图。配置完成，现在就开始享受满配版 hermes 的 强大能力吧！

hello， 大家好，之前我分享过爱马仕 a 政策一个视频，那当时还没有来得及投入工作的使用当中，那最近一段时间我也进行了使用，而且有一些感受， 那我感觉他就像那种经常会自我复盘，自我 pua 的 员工，他非常会讨老板的喜欢。他这个 openclown 呢，他不会进行自我反思，也不会自己深层相应的 skills。 爱马仕就和它相反，会积极地进行复盘并生成相应的 skills。 那 我也会用实际的案例来给大家进行演示一下。先给大家看一下这爱马仕 agent 交流的一个场景，那可以看到它一直处于一个自我反省， 然后查找解决办法的一个过程，并且它自己会生成相应的 skills。 啊，你可以看到我鼠标圈圈的这部分，它就会自我形成一个 skill。 那我们再来看一下 openclaw， 它就很容易会出现记忆混乱。那你需要跟它强调下载什么 skills， 要用什么 skills？ 比如我去，我要这个分析小红书账号， 那其实我之前明明给他安装过相应的 skills， 就是 db skills， 但他却找不到啊？还有一些，呃， mini max 自带的一些 skills， 因为我的 openclaw 连接的是 mini max 这个大模型， 那这就很耽误我的这个时间，而且他也可很有可能深深的结果不是自己想要的。可以看到这部分，他明明我有跟他下载过这个 skills， 跟他自己调用不出来，我还得跟他截图说我下载过这个 skills。 那 以上都是我自己的使用感受，而且我觉得用自己的实际工作案例来给大家演示的话，能够更加通俗易懂，但不管怎么说，我觉得只要自己用的舒服，能够提升自己的工作效率， 不管用什么 ai 工具都是可以的。如果大家还有其他感兴趣的，可以私聊或者评论我们大家可以一起探讨探讨，共同进步。

大家好，最近很火的爱马仕我已经部署上了，接的是 deepsea v 四的模型，先看下效果，我让他介绍一下自己出来了，这个终端对话正常， 再让他讲个冷笑话， ok， 输出了，虽然不好笑，确实有点冷，哈哈，飞叔也接入了，看下效果，还是简单测试一下，正常没问题，然后和大家分享下我的部署调试过程。 我自己是个技术小白，很白的那种，在网上看到很多叫爱马仕部署的，但是我想现在 ai 这么火，就想着自己尝试下， 整个过程下来还是比较顺利的。整个部署过程，我用的豆包和 deepsea， 让 ai 直接出教程，带着我部署。总的来说就是，一、从网上把爱马仕的项目下载下来。二、跟着 ai 的 指导一步一步执行命令。 三、中间要万安装很多依赖程序，不过这都不是事，遇到问题我就直接把报错丢给 ai， 让 ai 看看原因怎么解决。 四、部署之后要做一些配置，配置里有很多模型厂商，像阿里、腾讯还有国外的，这里也不用担心， ai 会指导你配置的步骤。五、配模型，这里 我让 ai 教我连 deep seek 六，最后就是让 ai 告诉你怎么启动爱马仕七，然后就可以用终端测试了，说几个坑吧。一、我一开始让 ai 出教程，应该是我的问题， 我说出部署教程，然后 ai 给的方案是本地部署，就是要下个模型到本地运行，这快折腾了很久，一直各种有问题， ai 给的解决方案也都各种失败，所以最开始就告诉他本地部署连外部的大模型。二、 部署过程要装很多依赖，特别是和开放相关的，我一开始有很多依赖，安装不上，最后发现是被 win 十一的安全中心策略拦截，这里要把安全中心先关了，怎么操作稳 ai 就 行。三、 第三个就是最后又个配置文件，配置文件的格式千万别错，就是那种数结构，两个空格就是一层，我在这里也折腾了很久。五、最后是在配模型的 ipad 的 时候，命令窗口是不显示的， 我一开始以为没贴过来，然后玩命 c t r l v， 然后就尬了，基本上我遇到的坑就这些。折腾了一下午，还是顺利部署好了， 我感觉 ai 的 时代确实来了，这种操作以前我是不敢想的，自己决搞不定，但是在 ai 的 帮助下，我一个纯白 一下午就部署好了，这可能就是所谓的技术平权吧。最后希望大家在 ai 时代都能有所收获。好了，大家有什么问题欢迎评论区交流，我把总结放到最后了。

你有没有发现你的 agent 每次做完任务就会出现失忆的情况，所以我给我的 hermes 装了欧本斯蒂安长期知识库。 那这个系列我会用四条视频把 agent 的 写回路库规则，搜索、关联和复盘读取完整的分享一遍。首先 app 西蒂安可以从官网直接下载，就不多说了， 下载之后打开应用程序就应该是这个页面啊。点击这个，打开本地仓库，直接打开，选择到你 hermes 下面，或者你的 agent 下面的关那个项目文件，直接打开就可以了。好，那打开之后就应该是我现在这个页面了， 那现在我们只要回到 hermes， 把我们现在这个 word 目录给到 hermes 就 好了。就是这里我们可以直接跟 hermes 说我的阿贝西丹 word 目录是哪，然后告诉他以后把什么样的东西沉淀起来， 他就会帮你操作。那接下来我们就演示一下啊，召回的功能，这里直接跟他说请帮我做一个什么的复盘， 可以告诉他文件在哪沉淀到 abstain 的 数据库。我这里提前做了一个输入，但是可以看到它的时间五点十九开始，写到完成已经过了六分钟，在没有数据库之前，这个是非常慢的。 那我这里给他输入，帮我看一下之前的一万风格，好，可以看见瞬间搜索出来， 一分钟都不到。这就是第一步，让 agent 的 输出不再停留在聊天框，而是记录了一，记录了一个长期的知识库。那我们下期视频就讲这个阿布西德安最关键的一步是哪些内容该进知识库，哪些内容千万别乱塞。我们本期视频就到这里，我们下期再见。

我刚调教好 openclaw， 就 要被 hermit isn't 淘汰了，这是我朋友今天一早给我发来的消息。 hermit isn't 热度最高的 ai isn't 被称为 openclaw 的 升级版，目前全球 top 位加号排名第二，直逼第一名的 openclaw。 什么是 hermit isn't？ 和 openclaw 有 什么区别？我们应该选择哪一个？怎么能够一次安装成功呢？今天一期视频带大家搞清楚。 hermit isn't 被网友戏称为年轻人的第一个。爱马仕 和龙虾一样，是一个能够在电脑端自主完成系统级任务的 ai 助手，同时也可以接入飞书、微信等聊天软件，后面我会介绍如何进行接入。之所以被称为龙虾的升级版，最大的升级在于它的闭环学习能力，它可以在你的日常使用过程中 自动提炼对话内容，记住你的使用习惯，长期使用会越来越懂你。你可能会说，这听起来和龙虾不是一样吗？ 没错，开个玩笑啊，还是不一样的。用过龙虾的朋友应该深有体会，他有时候会记不住你说过的话或者执行过的任务，用的时间越长，间接性失忆的症状也就越明显。 爱马仕在我使用的这段时间里是没有出现过这种情况的，因为龙虾的记忆系统是相对静态的，他是将信息被动的写入本地的记事本模式，时间一长，面对被机械切碎且互相矛盾的海量文本， 他根本就抓不住终点，从而导致失忆。爱马仕的记忆在于他构建了一个包含多级解锁和动态用户画像的结构化数据库，能够像大脑一样进行自动分拣，深度理解并精准的提取核心信息。 另外一个很直观的变化就是爱马仕会自动生成 skill。 以往我们使用龙虾执行一些简单任务时，会通过 skill 市场来进行安装处理。我们工作生活中的复杂任务都是通过定制 skill 来完成的，但是有些朋友并不知道怎么写或者提炼 skill， 爱马仕就可以很好的弥补这一点。得益于他的记忆系统， 他会统计平时执行过的重复任务和复杂任务，自动把这个任务创建成一个 skill， 并且在后续执行类似的任务时候， 它会继续优化沉淀这个 skill， 所以 在你持续使用的过程中，它自然的就会创建和完善很多 skill。 这也就是为什么很多人感觉爱马仕比龙虾更聪明的一个原因。 说了这么多，我们到底应该选择龙虾还是爱马仕呢？其实龙虾就像是一个工具人，你交代任务，他执行结果稳定可控，而且现在多 n 智能系统做的确实要比爱马仕更好。所以如果你需要建立严格的 sop， 有 多平台的集成需求，或者有一套成熟的 opencloud 的 使用方案， 建议你还是继续使用龙虾。爱马仕则更像是一个懂你的助理，能够在日常使用过程中自动提炼出你的习惯和偏好。 所以说，如果你需求是快速搭建一个适配个人习惯的自动化的工作流，并且不想浪费时间精力去维护或者编辑 skill， 爱马仕也许更适合你。我目前的用法是两个工具同时搭配使用，有的时候我会通过爱马仕来调用龙虾执行一些任务。最后我们来讲一下如何安装并接入聊天软件 windows 系统。在安装前，我们需要先做一下环境准备。 首先在系统中搜索 windows powershell， 鼠标右键点击以管理员身份运行，然后输入这个命令回车。正常情况下，这个命令会配置好 wsl 的 运行环境， 并自动安装好 bug 图。但是由于大家的电脑环境不同，中途或者安装完成后可能会提示你重启电脑，你就直接跟着提示重启就可以了。重启回来后，我们再次以管理员身份打开 powershell， 如果刚才还没有装完就重启了，我们就再输入一遍这个命令，继续把它装完。如果是全部装完才重启的，那就直接输入 wsl 敲回车就可以了。加了会提示设置用户名和密码，输入用户名回车，然后输入密码， 这里要注意，我们在终端里输入的密码是不会显示出来的，你就正常输入就可以了。输入完成后回车，再输入一遍相同的密码回车，然后我们输入这个命令回车，待输入密码，回车， 等待进程完成，然后输入这个命令回车，等待基础依赖安装完成。到这一步，我们就完成了 windows 环境准备，现在 mac 系统可以跟着一起操作了。 在系统中搜索终端并打开，然后让我们输入这段命令回车，现在开始安装 hermes isn't， 等待安装完成。接下来麦克和 windows 系统的操作基本一致，所以我们就放到一起来讲。 安装完成后，我们就进入到了配置界面，我们点击回车，现在需要选择你接入的模型，这里我以 mini max 为例，输入序号，点击回车，然后需要输入 a p r k。 我 们来到 mini max 官网 复制 api， 然后粘贴到命令窗口，粘贴过来的 api 依然是不显示的，点击回车确认即可， 然后输入序号，选择模型回车，这里如果没有提示让你选择模型，大概率是 api 你 没有粘贴成功。没有关系，我们先不要管，继续下一步操作，下面我们开始配置聊天软件回车，继续现在需要选择接入的聊天软件，这里我以微信为例， 输入序号并回车确认，继续点击回车。接下来我们输入外回车或者直接回车都可以，正常情况下这里会生成一个二维码，但是如果没有生成二维码的话，我们就把出现的链接复制到浏览器中打开，然后再使用微信进行扫码就可以了。 扫码连接后，我们返回命令窗口，之后出现的提示，我们一直点击回车确认就可以了。来到这里我们就算是配置完成了，现在提示让我们输入这段命令，重新加载一下，然后我们输入启动命令， hermes， 回车确认就会启动 hermes isn't 了。 现在我们可以在对话框里输入自然语言，测试一下，可以正常回复就证明安装成功了。最后我来说一下大家可能会遇到的两个问题，第一是前面配置模型的时候，如果 a p r k 没有粘贴成功该怎么办？ 另外就是接入微信后发送消息没有回应该怎么操作？首先和之前一样，打开 windows powershell， 然后输入 wsl 回车，进入优班图的环境，再输入这个命令回车。我们重复之前的操作，根据引导选择模型并正确的粘贴 api k 就 可以了。 另外在微信 cloud bot 中发送消息没有回应的问题，虽然他没有回复你的消息，但是你会收到一个配对码，你就直接把配对码粘贴到命令行窗口，完成配对就可以了。接下来我们使用一个启动更简单的工具来进行演示，我们在系统中搜索右关图， 鼠标右键点击管理员身份运行，这样我们就不再需要输入 wsl 命令，就直接进入右关的环境了。然后我们复制微信 cloud bot 中的这段配对码， 粘贴过来回车确认。最后我们来测试一下，能够正常回复消息就可以了。好了，以上就是本期视频的全部内容了，如果你感觉对你有帮助，欢迎点赞收藏关注我是冰河，我们下次再见！

最近 up 主也从 opencloud 转入了 hermes agent 阵营，但是 hermes 的 官方 u i 一 直用不惯，所以今天介绍一款全中文的 hermes agent 前端可视化看板，告别复杂的命令行，轻松管理你的智能体。 全中文界面一键安装纯 c l i 让人头疼，插入文字很不方便。而官方前端 u i 界面的复古奢华风界面，看着就怪，二级菜单经常大写英文，脑子慢点就转不过来，实在无法接受。 最近 up 主在 github 上发现一款热门 hermes 前端 ui， hermes web 杠 ui， 全中文操作，现代科技风，简单直观，瞬间上手。清爽的现代看板，信息层次清晰，一目了然。 关键核心功能亮点满满，内置 web 终端，完整的终端功能，浏览器内直接操作命令行远程文件管理，可识化浏览器下载，简单直观。以前 up 主经常是开着 vsgo 加前端 ui， 两边还要来回切换，现在集成在前端非常方便，同时支持模型自由切换，灵活切换不同 ai 模型，按需使用 cron 定时任务，一目了然，自动化调度监控非常顺手， 同时多绘画管理，交互友好，操作流畅，谁用谁喜欢。安装更是简单到爆，一行命令局，一键安装，然后启动，就这么简单，告别繁琐，让你的智能体进化，免费开源，立即下载，当然现在还有很多功能需要完成，希望开发者越做越好！

在迷你主机上部署哈密斯做器灵是什么体验呢？那就是偷啃，跟零食一样，消耗的真的猛。之前 我有一次猪脑过载在纳斯上的刀，可目录下手动执行彻底删除的操作，大半的容器文件被删除了。人都这样了，那 ai 肯定也危险。所以我索性直接再找一台空的吉默克 k 九，刷一个 u 奔驰，让哈密斯在里面玩。没有数据随便造， 但你说我消耗了这么多头，肯有没有做出什么东西呢？我只能说，以我的水平，我只能把这套东西当成玩具。不过吧，虽然生产力不大，但确实还是很好玩的。 我的本意是让 hymes 接管整个主机，当成主机的辅助驾驶来用，实际用起来确实也还可以，平时看服务查日期计环境就不说了，都是基本操作，一些繁琐的部署容器的活也可以交给他，还能自检自修，确实给我省力了不少。那么稍微有一点实际的呢，主要是做视频和 ppt。 之前我做视频，尤其是古法手搓图表，动画需要 excel 表格做表， ps 做分层素材， a e 加各种生长动画，再回 pr 剪辑一个十秒左右的片段，需要做半个多小时。现在通过 hermes 直接生成视频更加方便，纯文字跟他沟通就可以，等收获。它的 原理就是用 html 负责页面结构，用 css 负责视觉样式，用 g s a p 负责动画时间轴，再通过 hyperframes 把整个网页及画面主帧渲染成视频，最后由 f f mpeg 输出成 mp 四成片。 这个 happy friends 的 skill 真的 推荐大家用一用，平时应急做个展示也好，精细报告也好，都能用。它的优势在于可调整、可服用。但也要明确一个点，它是有能力边界的，不能用来做炫酷特效或视觉表现力要求极高的宣传大片。 ppt 上我用的是 ppt master 这个 skill， 它的路线跟之前自动生成 ppt 的 工具不太一样，先生成高质量的 svg 页面，再把这些 svg 页面转换为原声可编辑的桌面 ml 形状， 最后导出成真正可编辑的 pptx。 这条路线的意义在于，它尽量兼顾了版式自由度和可编辑性。它的工作流可以简单理解为接收需求，结构化整理内容，规划页面，并制定设计规范，生成 svg 页面，进行质量检查和后处理，最后导出 pptx， 交付到指定渠道。 当然，理论上整个链条很科学，但实际生产出来的内容肯定还有一些奇奇怪怪的问题，元素没对齐啊，句子太长啊，都是有可能出现的。但是好就好在可以手动调整嘛，做作业或者汇报的时候，这工具还是很能提高效率的。 总的来说， html 视频和 ppt 这两个技能底层逻辑还是类似的，就是把内容生成这件事，从零散的手工劳动变得结构化、标准化、模块化和可复用。当然，如果你想持续稳定高质量的输出，那肯定还是需要磨合一下，可以在有空的时候精调几个模板，设定好规范，适应不同的主题。 回到 hermes 本身，本意我是希望他接管我的服务器，帮我运维和开发嘛，所以我也让他给我做了一些工具，比如 took 消耗面板，每天都挂着，看看花了多少，提供一点情绪价值，还有视频播放，数据的抓取等等，这些偏简单。 然后我又复刻了一个之前的 ai 智能收藏夹，因为在 nas 上被我误删了嘛。这次我联动了主机上的 o c 点自动同步文件，并总结归纳，支持向量搜索和 ig 问答。当然，因为本地是 o 叉五幺二五 h 的 处理器，所以处理速度还是偏慢的。 这里还有个好玩的事，之前用的是千问三点五九 b 大 模型，速度很慢，问答响应需要两分钟，然后我就好奇换加马斯意思 b 会不会快一些，用 gpu 加速会怎样？ 我就让赫米斯给我测试，然后生成报告，因为他可以读运行日记，所以预填充解码的数据都比较方便获取。最后生成的报告也很直观，他自己就按照报告换了意思 b， 但视觉模型就没有换过去，因为精度不如迷你 cpm。 一 同样的，我在手机上想测试模型，也可以让它连接后直接接管，最后输出报告，这点确实比真人要方便。 说到开发，我还给 hermes 连了一个已经入手的手机，想让它彻底接管，然后做一些 apphermes， 确实可以自己编辑安卓应用，并且在手机上运行列录没有问题。可是我确实不懂开发，也没有加过能力，只是一个技术仙人，所以花了好几亿。 tokyo 最后出来的都是很糙的应用细节，我自己完全没法修改，比如海拔相机里面的海拔水印，我就没法做的很好看， 体验都很糙啊。总的来说，用一个闲置的机器运行 hermes 还是很有意思的，有没有用就因人而异了，但同样的，如果要用来开发，那 token 的 消耗速度也是很惊人的，尤其是搞纸智能体去分工，协助主控计划开发质检，一套下来跟开闸泄洪一样夸张， 大家还是根据自己的需要去玩吧。好了，以上就是本期视频的全部内容了，感谢观看，下期继续整这些没用的活。

大家好，今天我想跟你们聊一件有点意思的事。您看到的这份 ppt， 从第一页到最后一页，没有一个人工参与，全是赫尔默斯智能体自动生成的。我知道你们在想什么，这不就是个套模板的工具吗？不是，我想让你们看清楚这背后到底发生了什么。 好，我们先从结果倒退一份 ppt， 从你跟我说帮我做一份 ppt 开始，到最后你收到文件中间发生了什么？ 第一步，加载技能。系统会自动读取一个叫 powerpoint 的 技能文件，里面封装了所有的设计规范、配色方案、字体搭配、布局模板、设计原则。这不是临时写的，这是一套经过反复打磨的知识体系， 六位设计大师的理论，五套配色方案全部预装在里面。第二步，编辑脚本。主控模型会根据你的需求生成一份完整的代码脚本，每一页放什么元素，用什么颜色，字号，多少，位置在哪，全部精确到像素级别。 这不是拖拽出来的，这是代码写出来的。第三步，执行生成脚本丢给终端， ppt 生成引擎，翻译输出 pptx 文件，然后转成 pdf， 再转成 png 图片，为下一步做准备。 那背后用到了什么呢？两个模型在协助，主控模型负责理解需求、规划结构、编辑代码。它是大脑视觉审查模型，负责看图、做质检，它是眼睛，各司其职。 技能系统是整个流程的基石。 powerpoint 主技能四百八十六行，定义了完整的生成规范，再加上设计大师理论库和设计原则文档，构成了一个完整的设计知识体系。每次生成 ppt 都会先加载这些知识，确保风格一致。 第四步，视觉质检。这一步很关键，系统会把每一页转成图片，然后交给另一个 ai 模型来做视觉审查， 他会检查文字有没有重叠，有没有被截断，对其是否正确，然后给出一个一到十分的评分。刚才那份 ppt 抽检了三页，分别是八分、九分、九分。第五步，如果发现问题，自动修复。 比如上一版第三页的零一零二零三，数字被挤成了两行。视觉质检发现了，系统马上修改脚本，加宽文本框，重新生成，直到通过。第六步，交付。通过飞书接口，原声 pptx 文件直接上传到聊天， 你收到就能用，不需要任何格式转换。整个过程不到一分钟，没有任何人工干预。我想强调一点，效率，人工做一份像样的 ppt， 两到八小时，赫尔默斯不到一分钟，而且是全套流程生成，质检、修复、交付全自动。 最后说一个事实，你们正在看的这份 ppt， 关于赫尔默斯如何生成 ppt 的 ppt， 它本身就是赫尔默斯生成的，用智能体的方式展示智能体的能力，这就是现在的状态。

大家好，我是麦东。 hermes 零点一四版本终于带来了一个大家期待了很久的更新， hermes engine 终于原生支持在 windows 上安装了。 之前想在 windows 上用 hermes， 我 们必须先通过 wsl 搞一个 linux 子系统，对于很多技术小白来说，这个门槛儿就把它们给挡住了。 现在零点一四版本开始，我们通过 cmd 或者是 power xl 运行一条命令就可以直接安装 harms 了，不再需要 wsl 了。而且这次还多了一个更简单的安装方式，通过 pip 命令即可安装，对于本地已经有拍摄环境的朋友来说还是非常友好的好。下面我们来看一下具体怎么安装。 首先第一种方式，通过 power 线安装脚板，我们只需要打开 power 线，运行如下这条命令即可，这个脚板会自动帮你装好所有的依赖，包括 uv 包管理器， python， node js， rip group， ffm pack 等等。如果你电脑上没有 get， 它还会自动去下载一个。 这是第一种方式，通过一键脚本进行安装。第二种方式，我们还可以通过 p i p 安装，如果你电脑上已经有拍摄环境，那么我们直接运行 p i p install harmony engine 即可完成安装。 安装完成之后，所有的 harmony meaning 跟之前都是一样的，这个方式呢，更加简洁，适合本地已经有拍摄开发环境的同学。好，下面我们打开发校给大家演示一下完整流程。 我们还是使用官方的一键安装脚板进行安装，直接将一键安装脚板粘贴至发光效果，按下回车可以看到它在检测系统环境，然后依次安装各个依赖。这边需要注意的是，如果你的网络环境不太好，可能需要稍微多等一会， 只要安装脚板没有报错结束，那么就不用管它，耐心等待即可。 安装脚本自动帮我们启动了触式外的配置。首先第一步依然还是会检测你当前电脑上有没有装过 openclaw， 如果有，它会提示你是否需要导入 openclaw 相关的配置， 我们可以输入 y 确定导入。 ok， 接下来开始配置 harmony， 这边我们直接按下回车，选择 quick setup， 到了选择模型这一步了， 本次演示我们就以大家用的比较多的 dsp 为例，这边需要注意一下，之前我们无论是在 wsl、 macos 或者是 linux 安装在这一步配置模型的时候，我们都是可以通过方向键上下切换模型进行选择的，但是 windows 原声安装的时候目前是不支持这样设置的， 我们需要手动输入模型供应商前面的编号，再按下回车。可以看到 dsp 这边前面的编号是十七，我们输入十七 按下回车。接下来输入 deepsea 的 api key， 这边要注意一下，之前很多朋友在配置 api key 的 时候都会搞错，在 power 七二里面粘贴的动作不是通过 ctrl 加 v 完成的，而是通过鼠标右键， 鼠标右键一定也不要多点，点一下就行了，然后按下回车。接下来第二步配置 v c u r l 这个一般是不需要改的，直接按下回车。第三步就会让你选择默认模型了，我们这边选择 deepsea vs flush， 按下回车 ok， 模型就配置完成了。这一步是让你选择在哪里执行，后端我们直接默认回车即可在本地执行。 下一步就是配置消息对接平台了，这一步我们在本次视频里面就不做演示了，国内主流的消息平台对接我们在之前的视频里都有讲过，大家可以回过头去翻一下我前面的视频，我们选择二，暂时不配置消息平台，按下回车， ok， 配置完成。下面我们最好关闭当前的 power 界面，重新开启一个新的 power， 输入 harmony， 按下回车，打开对话界面，下面我们跟 harmony 打个招呼， ok， 可以 看到 harmony 已经给我们响应了，到这边我们的基础配置就已经完成了。需要注意的是，目前 harmony 的 原声 windows 安装还是处在早期 beta 阶段，可能还是会遇到一些小问题。官方在这个版本里面也修了四十多个 windows 相关的 bug， 但是呢，毕竟是第一个正式支持的版本， 遇到一些问题我们也可以去 github 上给官方提一些英雄。好了，本期视频到这边就要结束了，最后总结一下，如果你之前因为 wsl 的 门槛没用上哈密斯，那么现在可以去试一试了， 只需要通过一条命令即可完成安装。如果你本地有派生开发环境的话，通过 p i p 的 方式安装会更加的方便，不需要你再去折腾 linux 环境了。大家如果有在 windows 上已经安装了的，可以在评论区反馈一下体验怎么样？工具会变，但方法更重要，我是麦冬，下一条继续。

真的灵感就是转瞬即逝，要用最快的速度去抓住它。先录一个视频啊，他想到了就把它录出来了。关于这个大模型以及知识库，还有这个 agent 一 起怎么用？ 突然就是自己摸索出来一套方式，当然我我没有到网上到抖音上去看别人有没有摸索出这套方式，但是我自己是把这个方式已经搭建出来了，如果你没看过的话，你可以把它看完，看看能不能识别到你。 呃，我是用这个 hermes agent， 呃，再加上这个 obsidian 这个知识库，呃，把把这样的一个用 agent 的 操作知识库的方式已经搭建出来了，我现在很快速的去沉淀我些想法啊，我直接就拿出手机，然后我在飞书的这个端口上打开了这个呃文，呃，语音转文字这个功能，直接就把我 这个诊断刚刚想的一个想法直接输入进去，输入进去之后他直接就帮我沉淀到我的知识库里面了。像刚刚我我我是突然想到一个什么事啊？就是我在这个我们这个短视频的这个，呃客户互动类的这个素材怎么去提效？呃去快速的去让我的减脂消化这个，嗯， 原素材的这个这个事情上突然想到一个办法，然后我就很快速的就很快速输出，直接把这个东西就输出出来，然后就先让这个 以及 agent 帮我记下来，然后同时沉淀进去，然后他这个知识库呢？再会结合我之前的知识内容，他就帮我呃把这个关于剪辑方面的一个优化点或者一个优化工作流的东西就沉淀进去，所以这个方式的话就是，呃，我觉得很好的，嗯， 帮我去节省了很多时间，你像比如说我突然迸发出这个灵感，我可能，嗯，没办法马上拿拿笔或者是拿这个手机打字记下来，但是我用语音的方式快速就录入给了这个， 然后他能理解我的意思，而且他有我这种过往的整个背景情况的了解，他就能快速的识别，然后把这个内容沉淀进我的知识系统里面， 然后我哪怕我晚上回到家哎，有时间能坐下来了，我就都可以在电脑上，也可以在 hermes agent 上，在飞书上快速的去把我的这个东西再去做进一步的生化，做深，更进一步的沉淀。所以推荐大家用这样的一个工作方式去沉淀自己知识内容啊，就是真的灵感 就是转瞬即逝，要用最快的速度去抓住他。今天录制，今天录制的这个画质糙啊，现在天已经黑了，在回家路上，所以画质有点糙，但是东西是好东西。

大家好，我是麦东，今天来聊 hermes 零点一三版本的一个重磅新功能叫看版，对的，你没有看错，就是看版的中文拼音。这个功能简单来讲就是你可以让多个 engineer 像一个团队一样协助干活。你只需要说一句话， hermes 自动拆任务分配角色，设置好先后顺序， 剩下的全自动调度，干完一个自动启动下一个，他的核心思路是异步协助。你把任务丢到看板上，多个 agent 各自领取各自干，互不阻涩，就像你把活贴到白板上，团队成员自己认领一样。 这个功能适合什么场景呢？第一个场景，你有多个不同角色的 agent， 比如研究员携手，程序员需要流水线协助。第二，任务之间有依赖关系， a 做完了， b 才能开始。 第三，你希望任务是持久化的，哪怕 hermes 重启了，任务还在，不会丢。好，下面我们来实操一下。本次演示，我们还是以之前讲解多智能地协助的时候创建了三个 an 键的角色为例，给大家做演示。三个角色大家还记得不？ code 负责写代码， writer 负责写文章， analyst 负责做需求调研分析，每个 agent 都有自己的能力范围，负责做好自己的那部分事情。好，下面我们就正式开始。首先第一步，我们需要部署化看板，打开终端三条命令就可以搞定。首先第一条命令， hermis 看板 innit 创建看板数据库。 接下来第二步， hermes getaway start， 启动消息网关。接下来第三步， hermes dashboard， 打开 hermes 自带的可伸弯面板， 面板打开后，在左侧的菜单栏我们往下滚动，可以看到插件这边有一个看板菜单，点击看板菜单，你会看到这边有六种状态的任务，分别是待分类、待办、就绪、进行中、阻滞以及已完成。这个就是你的任务看板了。 好， command 完成之后，后面的操作你就不需要记任何命令了，我们直接在 hermes 里面给它下达任务就可以了。 下面我们回到 hermis 的 对话界面，我们跟 hermis 说帮我在看板上创建一个任务，让 analyst 调研一下二零二六年主流的 ai 编程工具有哪些，并且给我做个横向对比。 可以看到 hermis 已经自动帮我创建了一个任务，指定 analyst 来执行。下面我们回到 dashboard， dashboard 上已经能够看到这个任务了，在就绪列， 现在我手动点一下这个触发调度器按钮，手动触发一次调度，正常情况下这个调度器是每六十秒自动扫一次的。在演示的时候我们就不等了， endless 已经被启动了，任务移到了进行中， 他现在在后台自动干活，搜索信息，整理数据。干完之后呢会自动提交总结，任务也会移到当那边去。我们点击这条任务，也可以看到他当前的执行情况。 ok， 这个任务就放在这边，让他自己跑着。我们接下来给大家演示一个一句话，搭建安静的流水线的场景，这个是看板最强的地方，假设我现在要做一个完整的内容生产流水线，我需要把调研、写文章、验证数据三步都串起来。下面我们来给大家做一个演示。回到 hermes 的 对话界面， 我们跟 hermes 说，帮我安排一个内容流水线，先让 analyst 调研目前主流的 ai 编程工具有哪些，调研完了，让 writer 根据结果写一篇对比评测文章。最后让 coach 写个脚本，把文章里提到的工具信息整理成一张表格。 可以看到 hermes 已经自动帮我拆成了三个任务，并且设置好了依赖关系。我们回到 dashboard 看一下， 可以看到除了调研任务在进行中，写文章和验证都在代办理。这个意思就是只有调研做完了，写文章才会自动启动，而当文章做完了验证才会启动全自动流转。并且当 analyst 完成任务的时候，他提交的总结和关键数据会自动传递给下游的 writer， writer 启动后就能直接看到 any list 的 产出，不需要自己再去翻文件，这个信息传递是系统自动完成的，也不会丢失。如果你不想使用对话方式，我们也可以直接在 dashboard 上通过点击面板这边的加号， 手动创建任务。比如我现在想让 writer 帮我写一篇周报标题，填写一篇本周工作周报， 规范制定者填 writer， 优先级填零就可以了，其他都不用动点 create 搞定，就是这么简单。这个创建面板从上到下我们快速过一下。首先第一行是任务标题，就是你要让 it 干什么，这个比较简单。 第二行左边呢是规范制定者，这个中文翻译过来比较怪哈，其实就是指定哪个 profile 来执行这个任务。右边呢是优先级，数字越大越优先。 第三行是技能可选的，如果这个任务需要 a wide skill， 比如翻译、代码审查等，在这里可以用逗号分隔填进去。 第四行是 workspace 工作空间，也就是这个任务启动后在哪个文件夹里面干活。这里有三个选项。第一个 scratch 是 系统自动创建一个临时目录，任务之间互相看不到对方的文件，适合一次性的调研或者写作。第二个 work tree worktree 呢，是自动创建一个 git 分 支副本，它比较适合那种写代码的任务，修改完成之后呢，可以通过提交 pr 的 方式合并过来。第三个 dr， 这个是你指定一个已经有的文件夹，多个任务如果指向同一个路径，它们就能读写同一批文件， 比如 endless 写的报告 writer 在 同一个目录里面就能直接打开。而最后一行呢，是副任务，选了之后就意味着副任务完成了，这个任务才会启动。这就是我们前面讲的依赖关系。 大部分情况下，你只需要填写标题以及规范制定者就可以了，其他都用默认值就行。这边需要注意一下，如果你是从待分类创建的任务，会先停在待分类状态，你需要点开这个任务， 点击一下，这边的 specify hermes 会自动帮你把一句话的想法扩展成完整的任务规格。可以看到这边已经做了扩充，在扩充完的基础上，我们可以对当前任务进行编辑及评论， 扩充完后它就会自动晋级到代办，接下来就会被智能体自己去认领了。而如果你是从旧序列直接创建的，那么任务会直接进入等待派发的状态，就没有我们刚刚的 ai 扩充这一个环节了，通过 dartboard 就是 一种纯图形化的操作，不需要你记任何参数，这个就看大家各自的使用习惯了。 下面再给大家介绍一个多看板的场景，如果你同时在搞好几个项目，我们可以在 display board 上创建多个看板，点击新建看板，输入看板标识，点击创建看板。 ok， 一个全新的看板就创建完成了，不同看板之间是完全隔离的，我们也可以通过这边的下拉选项切换不同的任务看板。另外再跟大家讲一个看板比较好的一个点，如果你的某一个任务进程崩溃了，比如说内存溢出被强制 care 掉了， 调度器会检测到这个任务已经不存在了，自动把任务回收，重新发回到 ready 里面，等待下一次的执行。好了，这边可以看到我们已经有一个任务完成了，我们点击一下已完成的任务，点开任务， 我们在这边可以看到 hermes 的 一些工作日期以及任务的产出。在这边我们还可以对当前任务进行评论， 在任务的最上方还可以对其进行归导，真的就像一个可直观的任务看板一样。最后我们总结一下看板的几个核心优势，第一个，看板的数据是持久化的，它的任务存在数据库里面，重启之后也不会丢失。 第二个，它可以进行异步，协助多个硬件的并行干活，不互相堵塞。第三个，它有医疗管理功能，可以自动处理任务的流转。 第四个，它有崩溃恢复的机制，任务挂了之后还可以自动进行重试。第五个就是可说话的功能，我们可以在 dashboard 上实时查看任务的进度。这个功能实测下来比较适合的场景就是你有一套固定的工作流， 比如每天的内容生产代码审查流水线、数据处理管道等等。就像我刚刚跟大家演示的，只需要跟 hermes 说一句话就可以了，它会自动的去做任务拆分，分配角色，并且设置好任务的依赖， 剩下的就是全自动调度了，我们只需要在 despot 上看进度就可以了。大家平时如果有一些重复性的工作，想让 ai 自动去跑的，可以去试一试这个新增的看板功能，本期视频就到这边，工具会变，但方法更重要，我是麦冬，下条继续。

mose 大 力我在这呢，有什么事要吩咐吗？让爱马仕 nint 用 cds 二点零剪辑一个五一的宣传视频，然后发送到我的飞书 任务已创建， id 为二四 d 二 f 四 c 三如意正在后台处理，完成后会发送到你飞书。

如何使用 hermes agent 自动生成并发布微信公众号文章？你还在手动复制 markdown 上传图片，调整公众号排版吗？ 今天教你用 hermes agent 加 winnipeg， 把写文章排版上传到公众号草稿箱，串成一条自动化流水线。 这个流程里有两个核心工具， hermes agent 负责接收你的指令，拆解任务，调用命令。 winnipeg 负责把 markdown 转成微信公众号能用的附文本格式，还能处理图片上传和草稿生成。 先输入命令，安装 winnipeg， 然后准备微信公众号后台的开发者，配置 ipid 和 appsecret， 这两个参数需要登录微信开发者平台找到相应公众号获取，获取时配置好 ip 白名单，拿到 ipid 和 appsecret 参数后，输入命令，设置好环境变量，测试没问题后，即可开始写文章了。 文章用 markdown 写，最上面加 frontmatter， 比如标题作者摘要、封面图，这几个是公众号文章的必要参数。封面图链接本地图片路径后，会自动上传到公众号的素材库。第三步，让 agent 自动执行。重点来了， 你可以给 hermes agent 一个指令，帮我把 r t 口 d m d 发布到微信公众号草稿箱。标题用 frontmatter， 图片自动上传，发布前给我确认。 hermes agent 收到指令后，就可以调用 word 里来发布文章了。如果你配置了主题，还可以指定排版样式。最后一步，检查草稿箱。 执行完成后，打开公众号后台草稿箱，你会看到标题、中文图片、代码块、引用样式都已经排好了，建议自动化只发布到草稿箱。 最后人工检查封面错别字、敏感词在手动群发。总结一下，如果你不想手动收集素材，也可以让 hermes 通过定时任务获取内容，素材放到指定路径下，完成后自动发布，你只需要在公众号后台完成审核发表即可， 这样你就完成了一个 ai 公众号工作流。好了，感谢您的观看关注，我后续会发布更多 ai 教程，拜拜！

哈喽大家好，欢迎来到今天的解析。今天咱们要聊点齐齐用核，同时也绝对会让你眼前一亮的东西， hermes agent。 它可不是市面上那种普普通通的云端工具，而是一个能直接在你本地电脑上运行，并且会随着你的工作流不断自我进化的全自主性 ai 助手。 如果你一直在苦苦寻找一个能真正成为你左膀右臂的数字员工，那么今天的内容绝对不容错过。接下来几分钟，我们会来一次纯干货的零基础到高阶演练， 内容包含了 hermes agent 简介、环境检查与安装、首次启动配置、核心工具演示、进阶的技能提取与定时任务。最后是一个快速的总结和资源分享。咱们直接进入第一部分，先来聊聊 hermes agent 的 核心承诺，看看它到底凭什么与众不同。 大家可能用过像 openclo 这样的框架对吧？他们基本上采取的是一种网关邮件的设计，主要就是帮你连接到各大平台。但是 hermes agent 采用了截然不同的架构哲学，叫做 agent 循环邮件。这意味着什么呢？也就是说，它其实是一个闭环的学习系统，它不仅仅是个指挥死板、执行命令的机器， 它是真的能记住你的工作流，利用底层的持久化记忆系统，你每使用它一次，它都会在暗中学习，变得越来越聪明，越来越懂你。 第二部分，咱们得打好基础，一起来做一下环境检查和安装。在咱们真正敲击键盘运行代码之前，你得先确保电脑上准备好了这几样基础组建。首先排版必须是三点幺幺或以上的版本，其次是 note g s 的 v 二版本，当然还有不可或缺的 get。 这里要特别给用 windows 的 朋友提个大大的醒啊，原生的 windows 环境是没法直接跑的，你必须得提前配置好 w s 幺二，也就是那个 linux 子系统。这是硬性要求。 把前置环境搞定之后，安装其实特别轻松，简直就是秒级部署。你只需要在终端里跑一下官方提供的这行科询告脚本，它就会极其聪明地帮你把所有依赖都搞定。 不过呢，这里有个新手特别容易踩的坑，装完之后千万千万记得运行 source c capture， 刷新一下你的使用环境，不然的话，你的系统压根就不认识这个刚安装的新命令，直接给你甩的报错，那多扫兴啊！ 环境就绪，咱们趁热打铁进入第三部分，首次启动与配置。在选择背后的大脑，也就是模型提供商的时候， hermes 给了你可以说是随心所欲的自由度。 想省事的极其推荐走 open routing， 只要一把 api 密钥，就能在各大顶尖与模型之间智能穿梭。当然，你也可以直接连 anthropic 的 cloud 训练。 但最爽的其实是，如果你自己本地算力扛得住，或者你对数据隐私有极高的要求，你完全可以通过填一个 base url， 无缝接入欧拉玛或者是 vlm。 知道这意味着什么吗？这意味着纯正的零 a p i 成本，纯本地运行，就算你把网线拔了，它照样能跑。你的数据永远安全地锁在你的硬盘里， 那怎么启动呢？完全由你做主。如果你是个急客，喜欢敲命令，直接输入 hermes 秒进一个纯命令行的交互界面。但如果你跟我一样，有时候就想点点鼠标图个直观，那你就敲 hermes dashboard， 它马上会在你本地的九一一九端口弹出一个极简美观的 web 面板。在那个网页里，什么模型、网关啊， api 密钥啊，点几下鼠标就全都配好了。 第四部分，到了真正见证魔法的时刻了。核心工具演示说真的，很多人刚开始用这种能操控本地电脑的 ai 时，心里都在打鼓，我直接用大白话让 ai 动我的文件系统，这真的安全吗？万一他脑子一热，敲错个命令，把我系统文件删了怎么办？ ai 到底是怎么做到把咱们随便敲的一句聊天指令，安全无误地转化成终端命令或者文件修改的呢？其实这背后的定海神针就是智能审批系统加上隔离容器， hermes 绝对不会像无头苍蝇一样乱敲键盘。比如说，你让他执行个简单的 ios 命令，看看目录或者更复杂的文件，读写 它内部的语言模型。辅助评估机制会先像个安检员一样，对你的命令进行极其严格的安全审查。更绝的是，这一切都是在一个完全隔离的沙盒容器里执行的。它能精准做事，但绝对跨不过雷池半步，所以你完全可以把它当成你双手的一个极度安全的数字延伸。 接下来进入第五部分，这也是他真正的杀手锏，进阶的技能提取与定时任务。我们来看看这个所谓的技能自我提升闭环，到底是怎么颠覆工作流的。 这个过程有点像你带个徒弟，首先， hermes 会去执行一项复杂任务，跑完之后，他会自动评估自己干得漂不漂亮。一旦他确认任务成功了，最精彩的来了，他会自动把刚才摸索出来的操作提取成一套标准流程，取个名字，然后存成一个 markdown 格式的技能文件。 下次你再让他干类似的活儿，他直接秒调用这个技能文件，完全不需要重新摸索。这就是他越用越懂你的底层秘密。 那么，如果你把这些他自己摸索出来的武功秘籍，跟 chrome 这个 unix 系统里的定时任务调度神器结合起来，会发生什么？这就相当于你给他排了个班表， 你可以让 hermes 在 后台全自动完全独立地去跑那些极其耗时的复杂任务。无论是半夜偷偷备份，还是每天早上准点拉取最新数据，写好日报，他全包了，你彻底解放双手。 不知不觉了了这么多，咱们进入最后一部分总结与资源，咱们快速盘一下今天的硬核干货。它的安装几奇几简，一行课本全搞定，模型选择异常自由，本地云端通吃，而且自带 f t s five。 持久化记忆，是个真正能陪你一起进化的闭环 ai。 在节目的最后，我想留给大家一个真正值得思考的问题，如果有一天，你最依赖的生产力工具，它不仅能秒懂你的命令，还会主动观察你的操作习惯，甚至自己给自己编辑操作手册，那你每天的日常工作流会被重塑成什么样？ 这种每天都在悄悄进化的 ai 写作者，你准备好迎接它吗？非常感谢大家的收看，咱们下次解析不见不散！