Skill 系统：能力如何沉淀与进化

把经验变成可复用方法，是 AI 从”帮手”到”专家”的关键一跃

引子：重复劳动正在消耗你的创造力

“每周五下午都要做周报，每次都要从头写。同样的格式、同样的维度、同样的工具——但 AI 就是记不住，每次都要重新教一遍。”

这是很多人的真实痛点。不是 AI 不够聪明，而是经验没有沉淀下来。

如果把 AI 比作一个实习生，每次任务都从零开始教他——教一遍他做一遍，教完就忘。Hermes 的 Skill 系统，就是让这个”实习生”学会把经验写成 SOP，以后每次遇到类似任务，自动按 SOP 执行，还能不断优化。

Skill 的本质：可执行的方法论

Skill 不是一段代码，而是一份结构化的操作指南。它告诉 AI：

在什么场景下（trigger）
     ↓
按什么步骤做（steps）
     ↓
用什么工具（tools）
     ↓
输出什么结果（output）
     ↓
遵循什么规则（rules）

一个 Skill 的示例

# daily_code_review（每日代码审查）

## Trigger
-每天上午 9:00（定时触发）
-或有新的 PR 提交（事件触发）

## Steps
1.获取最近 24 小时的所有 PR 变更
2.按优先级过滤：安全漏洞 > 测试覆盖率 > 性能问题 > 代码风格
3.生成审查摘要，按优先级排序
4.推送到指定频道

## Tools
-terminal: git diff 获取变更
-file: 读取变更文件
-messaging: 推送结果

## Rules
-过滤 lint 警告（用户不关心）
-测试覆盖率下降超过 5% 标记为高风险
-安全漏洞必须附上 CVE 编号

这就是 Skill 的魔力：它不是抽象的概念，而是 AI 可以直接执行的”操作手册”。

Skill 的三种来源

来源一：自动创建——系统从交互中提炼

这是 Hermes 最核心的能力之一。当系统检测到以下情况时，会自动创建 Skill：

• 同一个问题被纠正 2 次以上
• 用户明确说”每次都这样做”
• 某操作模式在 3 次以上对话中重复出现

自动创建流程：

用户："这个 lint 警告不用管"
    │
系统检测：这是第 2 次提到 lint 警告
    │
自动创建 Skill 草稿：
    ├── 名称：daily_code_review
    ├── 规则：过滤 lint 警告
    └── 状态：草稿（需要用户确认）
    │
用户确认后，Skill 生效