2026 年初頭、Nous Research が Hermes Agent を公開してから 2 か月で GitHub Star は 16 万を超えました。核心理念は "the agent that grows with you"——使うほど Agent があなたに合わせて成長します。その基盤となるのがスキル（Skills）システムです。標準化され、進化し、セッションをまたいで永続する手順型メモリです。Hermes の導入が済んでいる方（インストールガイド参照）は、本記事でSKILL.md 形式、Progressive Disclosure による Token 制御、Skill Bundles によるワンコマンドワークフロー、条件付きアクティベーション、Tap によるコミュニティ公開、GEPA+DSPy 自進化、および tap 可能なオープンソース Skill リポジトリまで、上級視点で体系的に解説します。
従来の「使い捨て Prompt」とは異なり、Hermes Skills は agentskills.io オープン標準に準拠し、Hermes・Claude Code・Cursor 間でクロスプラットフォーム移植が可能です。記憶の覚え方：Prompt = 付箋（当該セッションのみ）、Memory = ノート（永続メモ、毎セッション自動注入）、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 | セッション跨ぎ、永続 | セッション跨ぎ、永続 |
| ロードタイミング | 毎回コンテキストに含まれる | 毎セッション自動注入 | オンデマンド（重要な差分） |
| Token コスト | 毎回消費 | 小さく安定 | アクティベーション前はゼロ |
| 内容タイプ | 任意の意図記述 | ユーザー嗜好・事実 | 手順型ステップ（やり方） |
| 共有可能性 | 不便 | プライベート | コミュニティ Tap として公開可能 |
課題：Skill を Prompt として全文コンテキストに入れると、Skill 数に比例して Token コストが線形に爆発します。
課題：関連 Skill を複数 /skill-name で個別起動すると、複雑なワークフローが途切れます。
課題：無料 DuckDuckGo と有料 web_search が同時に露出すると、プロンプトが冗長になり Token を浪費します。
課題：チーム全員が同じ Skill を個別に作り、ワンクリック購読・共有ができません。
課題：Skill が進化せず、同種のエラーがセッション内で繰り返されます。
本記事の提供内容：SKILL.md 標準から GEPA 自進化まで、全コア機構を網羅する上級ロードマップです。
すべての Hermes Skills は agentskills.io 標準に従います。推奨ディレクトリ構造：~/.hermes/skills/my-category/my-skill/ 配下に SKILL.md（コア手順、500 行以下推奨）、references/（API 参照、オンデマンド）、templates/（再利用テンプレート）、scripts/（Agent が直接実行可能なスクリプト）を配置します。
---
name: my-skill # 必須：小文字+ハイフン、64 文字以内
description: | # 必須：1024 文字以内、"Use when..." で始めることを推奨
Use when the user needs to [...].
version: 1.0.0
metadata:
hermes:
tags: [devops, automation]
requires_toolsets: [terminal]
fallback_for_toolsets: [web]
---
# My Skill Title
## Overview / When to Use / Procedure / Common Pitfalls / Verification Checklist
| ロード階層 | 内容 | トリガー | Token コスト |
|---|---|---|---|
| Level 0 | name + description | セッション開始時、全 Skill | 全 Skill 合計約 3K |
| 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/ | LLM 実行時に判断 | オンデマンド、ファイル単位 |
執筆のコツ：description は Level 0 の唯一の情報源です。LLM はこれを見て完全 Skill をロードするか決めます。「いつ使うか」を「何か」より明確に書くことが重要です。Skill が 1000 行超なら references/ に分割してください。15KB 超は GEPA 進化の上限を超えるため、分割が必須です。
Bundle は軽量 YAML ファイルで、複数の関連 Skill を 1 つのスラッシュコマンドにまとめます。/bundle-name 実行時、列挙された Skill が同時にロードされます。配置場所：~/.hermes/skill-bundles/<slug>.yaml。Bundle と単一 Skill が同名の場合Bundle が優先されます。未インストール Skill はスキップされエラーになりません。Bundle はシステムプロンプトを変更せず、Token に優しい設計です。
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. # CLI クイック作成： # hermes bundles create backend-dev \ # --skills github-code-review,test-driven-development,github-pr-workflow
Skill は現在のセッションで利用可能なツールに応じて自動表示・非表示できます。metadata.hermes 配下で 4 種類のルールを設定します。
| フィールド | 動作 |
|---|---|
requires_toolsets | 列挙したツールセットが存在しない場合、この Skill を非表示 |
requires_tools | 列挙したツールが存在しない場合、この Skill を非表示 |
fallback_for_toolsets | 列挙したツールセットが存在する場合、非表示（代替として） |
fallback_for_tools | 列挙したツールが存在する場合、非表示（代替として） |
典型例：FIRECRAWL_KEY / BRAVE_SEARCH_KEY 設定後、有料 web_search が有効になると、DuckDuckGo Skill は fallback_for_tools: [web_search] によりプロンプトから自動消去され Token を節約します。API 不可時は代替 Skill が自動表示されます。プラットフォーム感知 Skill には requires_toolsets: [messaging] + platforms: [telegram, discord] を設定し、hermes skills TUI でプラットフォーム別に個別スイッチできます。
hermes skills install official/research/arxiv hermes skills install github:openai/skills/k8s hermes skills tap add github:my-org/my-skills hermes skills tap update && hermes skills tap list
| リポジトリ | ハイライト | Stars |
|---|---|---|
| ChuckSRQ/awesome-hermes-skills | 本番向け Skill 厳選、Deep Research・MLOps・Apple 連携 | 67 |
| amanning3390/hermeshub | コミュニティ Skill レジストリ、各 Skill はプロンプト注入検査済み | 166 |
| kevinnft/ai-agent-skills | 191 Skill、28 カテゴリ、Hermes/Claude/Cursor 対応 | 10 |
| NousResearch/hermes-agent | 公式権威ソース、全組み込み Skill を含む | — |
GitHub リポジトリを Tap として作成し、チームがワンクリック購読：hermes skills tap add github:your-org/your-skills-tap。プライベートリポジトリは --token $GH_TOKEN を追加します。任意で skills.sh.json で Hub カテゴリ表示を制御できます。~/.hermes/skills/ を Git 管理に含め、デバイス間同期を実現することを推奨します。
GEPA（Genetic-Pareto Prompt Evolution）はモデル重みを微調整せず、実行トレース分析・変異生成・多目的パレート最適化で SKILL.md テキスト自体を改善します。1 回の最適化は約 $2–10（純 API 呼び出し、GPU 不要）。5 段階フロー：① 実行トレース収集（SQLite）→ ② 反省型失敗分析 → ③ 標的変異（10–20 変体）→ ④ 多目的パレート評価（成功率 × Token 効率 × 速度）→ ⑤ 人手 PR レビュー。
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
# Claude/Gemini トレース併用（実験的）
python -m evolution.skills.evolve_skill \
--skill github-code-review --eval-source mixed \
--trace-dirs ~/.claude/traces,~/.hermes/sessions
4 つの安全ガードレール：① 全テストスイート 100% 合格 ② Skill ≤15KB、ツール説明 ≤500 文字 ③ Prompt Cache 互換性を破壊しない ④ 意味保持チェックで元の目的から逸脱しない。公式進化ロードマップ：Phase 1 Skill ファイル（実装済み）→ Phase 2 ツール説明 → Phase 3 システムプロンプト → Phase 4 ツール実装コード → Phase 5 完全自動継続改善。
プラグイン Skill は plugin:skill 名前空間でロードされます（例：skill_view("superpowers:writing-plans")）。デフォルト一覧には表示されず、Opt-in のみでアクティベートします。Agent は skill_manage(action='patch'| 'create', ...) で Skill を動的にメンテナンスできます。config.yaml で skills.agent_writes_require_approval: true を設定すると、人手承認ゲートを有効化できます。
agentskills.io に沿った frontmatter：name（小文字ハイフン、64 文字以内）、description は "Use when..." で始める（1024 文字以内）。トリガー条件と除外シーンを明記します。
モジュール化ディレクトリ構築：メインファイル 500 行以内、詳細 API は references/、実行可能スクリプトは scripts/。skills-ref validate ./my-skill で形式を検証します。
Skill Bundle 作成：~/.hermes/skill-bundles/ に YAML を書くか hermes bundles create CLI を使い、関連ワークフロー Skill をパッケージ化します。
条件付きアクティベーション設定：metadata.hermes で requires_toolsets / fallback_for_tools を設定し、無料/有料ツールのスマート切替を実現します。
Tap リポジトリ公開：GitHub にカテゴリディレクトリ + 任意 skills.sh.json を含むリポジトリを作成。チームは hermes skills tap add github:your-org/tap を実行します。
バージョン管理同期：cd ~/.hermes/skills && git init。デバイス間は git pull && hermes skills reset で同期します。
GEPA 進化実行：hermes-agent-self-evolution をクローンし、evolve_skill で失敗トレースを対象に SKILL.md を最適化。人手 PR レビュー後にマージします。
承認ゲート有効化：本番環境では agent_writes_require_approval: true を設定。Pitfalls 章に具体的な失敗パターンと修正手順を記載（Skill 品質の分水嶺）。
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.
~/.claude/skills/ にコピーするか、kevinnft/ai-agent-skills でマルチ端末一括インストールできます。
Skills は手続き型知識、MCP はツールインターフェース——両者は補完関係です。Skill 変更後は現在セッションに反映されません。/reset または --now で更新してください。description は英語（または日英併記）を推奨します。基盤 LLM は英語 description のマッチ精度が高い傾向があります。
ノート PC の合蓋、低配 VPS の macOS パス欠如、家庭 Wi-Fi の断線は、Gateway と GEPA 進化タスクを重要な瞬間にオフラインにします。Hermes Skills の複利を 7×24 安定稼働させ、macOS ネイティブ launchd デーモンを維持する本番環境では、NodeMini の Mac Mini M4 クラウドレンタルが「妥協したノート PC + 手動再起動」より省力的なことが多いです。機種詳細は レンタル料金をご確認ください。
Skills は手続き型知識ドキュメント（Agent にやり方を教える）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 がデータベースアクセスを提供し、Skill がデータベース移行を正しく実行する手順を教えます。
現在のセッションが旧版をキャッシュしています。/reset で新セッションを開くか、インストール時に --now を付けて強制更新してください（Prompt Cache が無効化され、より多くの Token を消費します）。
4 つのガードレール（全量テスト、サイズ制限、意味保持、人手 PR レビュー）で制約されます。意味ドリフト検出により元の目的から逸脱しません。それでも各 PR diff は人手 review を推奨します。