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optional-skills/ 目录下,但默认未激活。请显式安装:| 技能 | 描述 |
|---|---|
| blackbox | 将编码任务委托给 Blackbox AI CLI agent。内置评判机制的多模型 agent,通过多个 LLM 运行任务并选出最佳结果。需要 blackbox CLI 和 Blackbox AI API 密钥。 |
| honcho | 配置并使用 Honcho 记忆与 Hermes — 跨会话用户建模、多配置文件对等隔离、观测配置、辩证推理、会话摘要及上下文预算执行。适用于配置 Honcho、故障排查等场景。 |
| 技能 | 描述 |
|---|---|
| evm | 只读 EVM 客户端:支持 8 条链的钱包、代币、Gas 查询。 |
| hyperliquid | Hyperliquid 市场数据、账户历史、交易回顾。 |
| solana | 查询 Solana 链上数据并附带 USD 定价 — 钱包余额、带估值的代币组合、交易详情、NFT、巨鲸检测及实时网络统计。使用 Solana RPC + CoinGecko,无需 API 密钥。 |
| 技能 | 描述 |
|---|---|
| one-three-one-rule | 用于技术提案和权衡分析的结构化决策框架。当用户面临多种方案选择(架构决策、工具选型、重构策略、迁移路径) 时,本技能提供系统化的分析流程。 |
| 技能 | 描述 |
|---|---|
| blender-mcp | 通过 socket 连接 blender-mcp 插件,直接从 Hermes 控制 Blender。创建 3D 对象、材质、动画,并运行任意 Blender Python(bpy)代码。适用于用户希望在 Blender 中创建或修改任何内容的场景。 |
| concept-diagrams | 生成扁平、极简、支持亮色/暗色模式的 SVG 图表,输出为独立 HTML 文件,采用统一的教育视觉语言,包含 9 种语义色阶、句首大写排版及自动暗色模式。最适合教育和说明类内容。 |
| hyperframes | 使用 HyperFrames 创建基于 HTML 的视频合成、动态标题卡、社交叠层、字幕访谈视频、音频响应视觉效果及着色器转场。HTML 是视频的唯一来源。适用于用户希望制作任何视频内容的场景。 |
| kanban-video-orchestrator | 规划、搭建并监控由 Hermes Kanban 支撑的多 agent 视频制作流水线。适用于用户希望制作任何类型视频的场景 — 叙事影片、产品/营销视频、MV、解说视频、ASCII/终端艺术、抽象/生成式循环等。 |
| meme-generation | 通过选取模板并使用 Pillow 叠加文字来生成真实的 meme 图片,输出实际的 .png 文件。 |
| 技能 | 描述 |
|---|---|
| inference-sh-cli | 通过 inference.sh CLI(infsh)运行 150+ AI 应用 — 图像生成、视频创作、LLM、搜索、3D、社交自动化。使用终端工具。触发词:inference.sh、infsh、ai apps、flux、veo、图像生成、视频生成、seedrea 等。 |
| docker-management | 管理 Docker 容器、镜像、卷、网络及 Compose 栈 — 生命周期操作、调试、清理及 Dockerfile 优化。 |
| pinggy-tunnel | 通过 Pinggy 经 SSH 实现零安装本地隧道。 |
| watchers | 轮询 RSS、JSON API 和 GitHub,并使用水印去重。 |
| 技能 | 描述 |
|---|---|
| adversarial-ux-test | 扮演产品中最难应对的技术抵触型用户。以该角色浏览应用,找出所有 UX 痛点,再通过实用主义过滤层区分真实问题与噪音,生成可执行的工单。 |
| 技能 | 描述 |
|---|---|
| agentmail | 通过 AgentMail 为 agent 提供专属邮箱。使用 agent 专属邮件地址(如 hermes-agent@agentmail.to)自主发送、接收和管理邮件。 |
| 技能 | 描述 |
|---|---|
| 3-statement-model | 在 Excel 中构建完整集成的三表模型(利润表、资产负债表、现金流量表),包含营运资本计划、折旧摊销滚动、债务计划及使现金与留存收益平衡的勾稽项。与 excel-author 配合使用。 |
| comps-analysis | 在 Excel 中构建可比公司分析 — 运营指标、估值倍数、与同行集合的统计基准对比。与 excel-author 配合使用。适用于上市公司估值、IPO 定价、行业基准或异常值检测。 |
| dcf-model | 在 Excel 中构建机构级 DCF 估值模型 — 收入预测、自由现金流构建、WACC、终值、悲观/基准/乐观情景及 5×5 敏感性分析表。与 excel-author 配合使用。适用 于内在价值股权分析。 |
| excel-author | 使用 openpyxl 无头构建可审计的 Excel 工作簿 — 蓝/黑/绿单元格规范、公式优先于硬编码、命名区域、余额校验、敏感性分析表。适用于财务模型、审计输出、对账。 |
| lbo-model | 在 Excel 中构建杠杆收购模型 — 资金来源与用途、债务计划、现金清偿、退出倍数、IRR/MOIC 敏感性分析。与 excel-author 配合使用。适用于 PE 筛选、主导方案估值或 pitch 中的示意性 LBO。 |
| merger-model | 在 Excel 中构建增厚/摊薄(并购)模型 — 合并后利润表、协同效应、融资结构、每股收益影响。与 excel-author 配合使用。适用于并购 pitch、董事会材料或交易评估。 |
| pptx-author | 使用 python-pptx 无头构建 PowerPoint 演示文稿。与 excel-author 配合,制作每个数字均可追溯至工作簿单元格的模型支撑型幻灯片。适用于 pitch deck、投委会备忘录、盈利说明。 |
| stocks | 通过 Yahoo 获取股票报价、历史数据、搜索、对比及加密货币行情。 |
| 技能 | 描述 |
|---|---|
| fitness-nutrition | 健身训练计划与营养追踪。通过 wger 按肌肉群、器械或类别搜索 690+ 种训练动作。通过 USDA FoodData Central 查询 380,000+ 种食物的宏量营养素和热量。计算 BMI、TDEE、单次最大重量、宏量营养素分配及体成分。 |
| neuroskill-bci | 连接运行中的 NeuroSkill 实例,将用户的实时认知和情绪状态(专注度、放松度、情绪、认知负荷、困倦度、心率、HRV、睡眠分期及 40+ 项衍生 EXG 评分)融入响应中。 |
| 技能 | 描述 |
|---|---|
| fastmcp | 使用 Python 中的 FastMCP 构建、测试、检查、安装和部署 MCP 服务器。适用于创建新 MCP 服务器、将 API 或数据库封装为 MCP 工具、暴露资源或 prompt(提示词),或为 Claude Code、Cursor 等准备 FastMCP 服务器的场景。 |
| mcporter | 使用 mcporter CLI 列出、配置、鉴权并直接调用 MCP 服务器/工具(HTTP 或 stdio),包括临时服 务器、配置编辑及 CLI/类型生成。 |
| 技能 | 描述 |
|---|---|
| openclaw-migration | 将用户的 OpenClaw 自定义配置迁移至 Hermes Agent。从 ~/.openclaw 导入兼容 Hermes 的记忆、SOUL.md、命令白名单、用户技能及选定的工作区资产,并报告无法迁移的内容。 |
| 技能 | 描述 |
|---|---|
| huggingface-accelerate | 最简单的分布式训练 API。仅需 4 行代码即可为任意 PyTorch 脚本添加分布式支持。统一支持 DeepSpeed/FSDP/Megatron/DDP 的 API。自动设备放置,混合精度(FP16/BF16/FP8)。交互式配置,单 一启动命令。 |
| axolotl | Axolotl:基于 YAML 配置的 LLM 微调(LoRA、DPO、GRPO)。 |
| chroma | 面向 AI 应用的开源 embedding(向量嵌入)数据库。存储 embedding 和元数据,执行向量及全文搜索,按元数据过滤。简洁的 4 函数 API,从 notebook 扩展至生产集群。适用于语义搜索、RAG 等场景。 |
| clip | OpenAI 连接视觉与语言的模型。支持零样本图像分类、图文匹配及跨模态检索。在 4 亿图文对上训练。适用于图像搜索、内容审核或视觉语言任务。 |
| faiss | Facebook 用于高效相似性搜索和稠密向量聚类的库。支持数十亿向量、GPU 加速及多种索引类型(Flat、IVF、HNSW)。适用于快速 k-NN 搜索、大规模向量检索等场景。 |
| optimizing-attention-flash | 使用 Flash Attention 优化 transformer 注意力机制,实现 2-4 倍加速和 10-20 倍显存降低。适用于训练/运行长序列(>512 token)transformer、遇到注意力 GPU 显存问题或需要更快推理的场景。 |
| guidance | 使用 Guidance(微软研究院的约束生成框架)通过正则表达式和语法控制 LLM 输出,保证生成有效的 JSON/XML/代码,强制结构化格式,并构建多步骤工作流。 |
| huggingface-tokenizers | 为研究和生产优化的快速 tokenizer(分词器)。基于 Rust 实现,可在 20 秒内对 1GB 文本完成分词。支持 BPE、WordPiece 和 Unigram 算法。训练自定义词表、追踪对齐、处理填充/截断,与 HuggingFace 生态集成。 |
| instructor | 使用 Instructor(久经考验的结构化输出库)从 LLM 响应中提取带 Pydantic 验证的结构化数据,自动重试失败的提取,以类型安全方式解析复杂 JSON,并流式传输部分结果。 |
| lambda-labs-gpu-cloud | 用于 ML 训练和推理的按需及预留 GPU 云实例。适用于需要通过简单 SSH 访问专用 GPU 实例、持久化文件系统或用于大规模训练的高性能多节点集群的场景。 |
| llava | 大型语言与视觉助手。支持视觉指令微调和基于图像的对话。结合 CLIP 视觉编码器与 Vicuna/LLaMA 语言模型。支持多轮图像对话、视觉问答及指令跟随。 |
| modal-serverless-gpu | 用于运行 ML 工作负载的 serverless GPU 云平台。适用于无需基础设施管理的按需 GPU 访问、将 ML 模型部署为 API 或运行自动扩缩容批处理任务的场景。 |
| nemo-curator | 面向 LLM 训练的 GPU 加速数据整理工具。支持文本/图像/视频/音频。具备模糊去重(快 16 倍)、质量过滤(30+ 启发式规则)、语义去重、PII 脱敏、NSFW 检测等功能,可跨 GPU 扩展。 |
| outlines | Outlines:结构化 JSON/正则表达式/Pydantic LLM 生成。 |
| peft-fine-tuning | 使用 LoRA、QLoRA 及 25+ 种方法对 LLM 进行参数高效微调(PEFT)。适用于在有限 GPU 显存下微调大型模型 (7B-70B)、仅训练不到 1% 参数且精度损失极小,或进行多适配器服务的场景。 |
| pinecone | 面向生产 AI 应用的托管向量数据库。全托管、自动扩缩容,支持混合搜索(稠密+稀疏)、元数据过滤和命名空间。低延迟(p95 <100ms)。适用于生产 RAG、推荐系统等场景。 |
| pytorch-fsdp | PyTorch FSDP 全分片数据并行训练专家指导 — 参数分片、混合精度、CPU 卸载、FSDP2。 |
| pytorch-lightning | 高层 PyTorch 框架,提供 Trainer 类、自动分布式训练(DDP/FSDP/DeepSpeed)、回调系统及极少样板代码。同一套代码可从笔记本扩展至超算。适用于希望训练循环简洁、同时保留完整 PyTorch 灵活性的场景。 |
| qdrant-vector-search | 高性能向量相似性搜索引擎,适用于 RAG 和语义搜索。适用于构建需要快速近邻搜索、带过滤的混合搜索或基于 Rust 高性能的可扩展向量存储的生产 RAG 系统。 |
| sparse-autoencoder-training | 提供使用 SAELens 训练和分析稀疏自编码器(SAE)的指导,将神经网络激活分解为可解释特征。适用于发现可解释特征、分析叠加现象或研究神经网络内部结构的场景。 |
| simpo-training | 用于 LLM 对齐的简单偏好优化(SimPO)。无需参考模型的 DPO 替代方案,性能更优(在 AlpacaEval 2.0 上提升 +6.4 分)。比 DPO 更高效。适用于希望简化偏好对齐流程的场景。 |
| slime-rl-training | 提供使用 slime(Megatron+SGLang 框架)进行 LLM RL 后训练的指导。适用于训练 GLM 模型、实现自定义数据生成工作流或需要紧密 Megatron-LM 集成以进行 RL 扩展的场景。 |
| stable-diffusion-image-generation | 通过 HuggingFace Diffusers 使用 Stable Diffusion 模型进行最先进的文本到图像生成。适用于从文本 prompt 生成图像、图像到图像转换、图像修复或构建自定义扩散流水线的场景。 |
| tensorrt-llm | 使用 NVIDIA TensorRT 优化 LLM 推理,实现最大吞吐量和最低延迟。适用于在 NVIDIA GPU(A100/H100)上进行生产部署、需要比 PyTorch 快 10-100 倍的推理,或使用量化服务模型的场景。 |
| distributed-llm-pretraining-torchtitan | 使用 torchtitan 进行 PyTorch 原生分布式 LLM 预训练,支持 4D 并行(FSDP2、TP、PP、CP)。适用于在 8 到 512+ GPU 上预训练 Llama 3.1、DeepSeek V3 或自定义模型,并使用 Float8、torch.compile 及分布式检查点的场景。 |
| fine-tuning-with-trl | TRL:用于 LLM RLHF 的 SFT、DPO、PPO、GRPO 及奖励建模。 |
| unsloth | Unsloth:2-5 倍更快的 LoRA/QLoRA 微调,更低 VRAM 占用。 |
| whisper | OpenAI 的通用语音识别模型。支持 99 种语言、转录、翻译为英语及语言识别。六种模型规格,从 tiny(39M 参数)到 large(1550M 参数)。适用于语音转文字、播客转录等场景。 |