Hermes Agent ☤

Hermes Agent
一个会自己学习、自己干活
的 AI 同事

3 个月吃下 OpenClaw 的流量,现在是 OpenRouter 全平台调用量第一

SPEAKER
张柠
水滴保事业部 · 互联网产品中心 · CRM 和服务中心产品部
开场口播:这场不讲技术原理,只讲一件事——这个 Agent 怎么把"烦但躲不掉"的工作整段接过去。 今天聚焦三件事:它是什么、它能怎么用、怎么在公司里申请到。

AGENDA

60 分钟,走完 8 条线。

01

Hermes 是什么

定义 · 团队 · 当前定位

02

vs OpenClaw + 选型

差异 · 优劣 · 怎么选

03

核心功能

六大能力 · 重点展开三个

04

能跑出什么效果

省时 · 省心 · 可复制

05

案例:单点优势 + 业务闭环

日报 · 竞品监控 · 内容运营

06

上手心得 + 30 天复利

5 条经验 · 真正回报在哪里

07

推荐 Skill

几个高频常用的工具

08

公司内申请流程

两种方式 · 零门槛上手

带大家把 8 个部分快速过一下。重点是 05 案例 · 06 上手心得 · 08 申请流程,前面是铺垫。
01

WHAT IS HERMES

一个装在消息软件里的 AI 同事

可以自己学习、自己长记性、自己定闹钟、自己跨平台干活的 AI 智能体。

TEAM 出品方是 Nous Research —— 自家训练 Hermes / Nomos / Psyche 等开源大模型的 AI 实验室。做模型的人,自己下场做的 Agent 框架
🧠

会自我学习

完成一项任务后会自己沉淀成 SOP,越用越懂你的工作流

💬

住在飞书里

15+ 消息平台,含飞书 / 企微 / 钉钉,群聊里 @ 它就能干活

🆓

完全开源

MIT License,免费可商用,社区每周都在迭代

一句话定义就够:装在消息软件里、会自己学习的 AI 同事。 不用强调技术指标,先让大家对它有"画面感"。 重点说 Nous Research 这件事——做模型的人自己做的 Agent,底子硬。
01

WHERE IT STANDS NOW

它已经不是挑战者了 ——
它就是当下的第一名

458B
Hermes 日处理 token · 5 月 21 日
#1
OpenRouter 全平台日榜 · 不只是 Agent
8.14T
累计 token · 已反超 OpenClaw 7.18T
5/10
2026 首次反超 OpenClaw · 趋势仍在扩大
Hermes Agent
458 B tokens / 日 · ↗ 持续上行
OpenClaw
173 B / 日 · → 下行

数据来源:OpenRouter App & Agent Rankings · 2026 年 5 月 21 日

OpenRouter 衡量的是真实付费调用量 —— 不是 GitHub 星数、不是营销口径。
全球真正在生产环境用的 Agent,已经从 OpenClaw 切到 Hermes。

这一页的核心是建立"它已经是事实上的第一"的认知。 OpenRouter 是开放路由平台,所有人调模型都从这里走,付费调用量最能反映"真实在用"。 458B vs 173B,这是 2.6 倍的差距,而且还在扩大。 说清这点,后面 OpenClaw 的对比就不需要再证明 Hermes 的价值了。
02

HERMES VS OPENCLAW

一张表看清两者差距。

维度HermesOpenClaw
谁做的Nous Research(专业模型实验室)个人开发者维护的社区项目
会不会自己学✅ 干完一件事自动沉淀成"经验",下次直接复用❌ 每次都要重新教,或者去社区找 Skill 装
记忆系统✅ 三层结构 + 全文搜索,几周前的对话都查得到⚠️ 靠几个文件硬记,长聊容易"失忆"
能在哪用✅ 飞书 / 企微 / 钉钉 / Telegram 等 15+ 平台✅ 也支持飞书,但平台覆盖偏少
定时干活✅ 一句人话:"每天 9 点给我做日报"⚠️ 配置偏简单,遇异常容易静默失败
多任务并行✅ 一次派多个"分身 Agent" 同时干、自动汇总⚠️ 基本只能排队
是否持续投入✅ 模型实验室持续投入,更新很快⚠️ 社区驱动,迭代相对慢
不用逐条念,挑亮点: 1. 会不会自己学——这是结构性差距 2. 记忆——OpenClaw 用一阵就会出现"它好像不记得我们之前聊过什么" 3. 多任务并行——很多复杂活儿是开 3 个分身一起干的
02

PROS & CONS

两边各自有什么优劣?

HERMES优势
  • 自己会学习、自己会进化 —— 越用越懂你
  • 记忆系统强,跨会话、跨周、跨月都能找回上下文
  • 多平台多任务同时跑,真把它当数字员工
  • 模型实验室持续投入,迭代飞快
HERMES劣势
  • Skill 社区量级还不如 OpenClaw(600–1200 vs 3000+)
  • 中文教程、中文文档偏少(社区在快速补充)
OPENCLAW优势
  • Skill 生态成熟,社区累计 3000+ 个插件可挑
  • 老用户多,遇到问题查得到现成解决方案
OPENCLAW劣势
  • 不会自我学习,所有经验都要手动写或装
  • 记忆能力一般,长聊容易丢上下文
  • 多任务并行能力弱
  • 迭代速度慢,社区流量正在下行

OpenClaw 是"你教它做事",Hermes 是"它自己学着做事"

讲透"自我学习"这件事的复利效应。 偶尔用一次,OpenClaw 的现成插件确实更顺手; 但只要打算长期把它当数字同事,Hermes 是显著更好的选择。
02

CHOOSE WISELY

3 个问题,帮你判断该选 Hermes 还是 OpenClaw。

问题 答这个 → Hermes 答这个 → OpenClaw 就够
Q1你打算用一次,还是用一个月以上? 用一个月以上 用一次 / 偶尔用用
Q2你愿不愿意"教它"几次(纠正、补充记忆)? 愿意 · 我希望它越用越懂我 不愿意 · 我只想拿来就用
Q3你的活更偏长期复利,还是短平快? 长期复利
日报 / 监控 / 知识沉淀
短平快
写段代码 / 查个东西
2 题以上选左
必选 Hermes —— 复利效应会让你回不去
2 题以上选右
OpenClaw 已够用 —— 不一定要切,先把现有的用好
讲透"复利"这个核心:选型不是选哪个更牛,是选哪个跟你的使用习惯匹配。 偶尔用一次的人,Hermes 的优势体现不出来,反而觉得"还要花时间教它"。 长期用的人,OpenClaw 的"不会自己学"会越用越累。 所以选型核心就一句话——你打算把它当一次性工具,还是当长期同事。
03

CAPABILITY MAP

Hermes 的六大核心能力。

🧠

自我学习

自己写工作 SOP 并保存下来,同类活第 2 次几乎不用再教

💾

长期记忆

自己的笔记本 + 员工档案,记得你的偏好、上次的方案、踩过的坑

💬

多平台对话

住在飞书里,跟真同事一样,群聊里 @ 它就能干活

定时自动化

说一句话就能"定闹钟",到点自己开干

🤖

多 Agent 协作

派分身并行干活,同时调研多件事,最后汇总给你

🎭

人格定制

工作助手严谨、生活助手活泼,自由切换

高亮的 🧠 / 💾 / ⏰ 是今天要重点展开的三个能立刻感受到价值的能力

快速过一遍六个能力,让大家有个全景印象。 高亮的三个是接下来三页要单独讲的,先打个预告。
03

CORE CAPABILITY · 1/3 · SELF-LEARNING

能力 1:自我学习(Skill 自沉淀)

怎么工作的

每当 Hermes 成功干完一件略复杂的活(比如"汇总客诉数据 → 排序 → 发群里"),它会自动把这套流程记下来,存成一份"工作 SOP"。

下次你只要说"再做一次客诉日报"——它就直接调出这份 SOP 跑完,几秒钟

第一次让它配飞书机器人 webhook —— 花了 15 步 才跑通。

下次你说"帮我配一个飞书机器人给 XXX 项目" —— 它直接跑自己生成的 SOP,3 步搞定

这件事的真正价值

不用懂技术、不用写 prompt

说一句"再做一次"它就懂

用得越多,它越懂你

个人工作流的复利效应

团队共享的经验库

每个人教它一点,它变成集体经验

纠正一次终身记住

下次不会再犯同样的错

关键概念:procedural memory(程序性记忆)。 人类学骑车也是这样——会了之后不再需要"思考"每一步。 Hermes 是第一个把这件事内置到 Agent 框架里的。
03

CORE CAPABILITY · 2/3 · MEMORY

能力 2:长期记忆

Hermes 内部有 3 套记忆系统 —— 不是一堆笔记文件,是分层结构。

L1
当前对话
你正在跟它聊的内容
最快 · 上下文
L2
常驻笔记
它学到的工作经验 · 它对你的了解
跨会话常驻 · 它自管
L3
历史档案
你跟它聊过的所有历史会话,全文可搜
海量可搜 · 按需调

📌 上周的方案能调出来

一句"上次那个客诉分类的方案",它直接搜出来

🧷 不用每次重新自我介绍

"我是做 CRM 的""周报发到 XX 群" —— 它自己记

🔄 跨设备记忆同步

上午电脑上聊一半,下午飞书继续,记忆完全连贯

长期记忆是 Hermes 最容易让人"上瘾"的能力。 用一两周之后,你会发现它知道你的工作环境、汇报对象、表达风格——这种"懂你"的感觉,是上一代 Agent 给不了的。
03

CORE CAPABILITY · 3/3 · CRON

能力 3:定时自动化

跟它用人话说:"每周五下午 5 点给我整理本周项目进展,发到 XX 群" ——
它就自己定时了

传统定时脚本
  • 固定流程,遇异常就崩
  • 只能跑写死的逻辑
  • 失败靠人工查日志
  • 改任务要改脚本、重新部署
Hermes 定时任务
  • 调用 Agent 所有能力(搜、读、调接口、写文档、发飞书)
  • 遇异常自己判断,能换思路
  • 跑完会主动告诉你"今天有 XX 异常,要不要看下"
  • 改任务跟它说一句话就改了

你不再是在调度"脚本" —— 而是在调度一个随时能处理异常的副手

传统 cron 是"按时执行命令",Hermes 是"按时上岗工作"。 这两者的本质区别在于:能不能自适应异常。 现实里 80% 的定时脚本失败,都是因为输入或环境变了。
04

OUTCOMES

这些能力跑出来,
你能直接拿到三个产出

省时

重复性工作 → 一句话触发

原来手工 30 分钟的事,现在 1 句话

🧘

省心

工作记忆它替你存

跨周、跨月翻聊天记录的烦恼 没了

📤

可复制

个人工作流 → 全团队共享

你教会它一次,全组人都能复用

背后只有一个原因:Agent 越用越懂你的工作流,复利效应。

不讲数字,讲体感。 三个产出对应三种角色的诉求——管理者关心可复制,执行层关心省时省心。
05

CASE STUDY · STARTING POINT

先看几个 Hermes 明显更顺手的单点能力

这些是日常工作中你能马上感受到差异的地方。

🗂️

跨周跨月的上下文

几周前聊过的方案、记过的口径,一句话调回来,不用翻历史聊天

📌

隐性规则会自动记住

你纠正它一次("这类客诉直接升 P1"),永久记住,下次不会再错

🔍

能搜回历史对话

上个月聊过的某个方案,一句"上次那个 XX"它自动搜出来,不用翻聊天记录

🧰

自带 40+ 内置工具

网页搜索、读写文件、调 API、操作浏览器… 开箱即用,不用一个个装插件

♻️

Skill 会自我精进

不只是自动生成,使用中发现哪里不对就自己改一次,跑得越久越精准

✍️

风格类工作

按你历史文章的口吻起草、按你惯用格式出报表,不用每次重新喂样本

把这些单点能力串起来 —— 就是接下来要讲的"闭环工作流"。

这一页起承转合:上面是单点能力,后面三页是把它们串成完整业务闭环。 不用 6 个都讲,挑 2-3 个让大家有共鸣的展开就好。 重点可以挑: - "能搜回历史对话" —— 跨周跨月项目的人天天用得到 - "Skill 会自我精进" —— 这是 Hermes 复利效应的底层机制 - "隐性规则自动记住" —— 咱们 CRM 同事最有体感
05

CASE 1 · 每日业务日报

案例 1:每日业务日报

需求 每天上午要看昨日业务日报(增长 / 运营 / 销售),目前手工整理 30-60 分钟
前提 已安装 飞书 Skill(lark-base / lark-im)→ Hermes 能读飞书多维表 + 发飞书消息
😩 没有 Hermes · 你的早上
10 min
🔍 找数据

打开 5+ 系统逐个筛选、导出昨天的数据

10 min
🧹 整理

去重、拼接、按业务线分组、对齐前一日口径

15 min
🔬 洞察

翻数据找异常、算同比环比、判断哪些值得写进日报

15 min
✍️ 写报告

套模板写解读、做趋势图

5 min
📤 发出去

飞书群发、@ 重要人、跟进回复

共 ~55 分钟 / 天 · 4.5 小时 / 周
✅ 有 Hermes · 你只做这些
🔍 自动拉数据

通过飞书 Skill 读取多维表,跨多张表自动拼接

🧹 自动归类

按你设定的"业务线/渠道"规则分组,自动对齐口径

🔬 自动挖洞察

找出 TOP 异常、算同比、超阈值自动标红 + 给原因分析

✍️ 自动出稿

套你的模板,按你过去的语言风格写解读,自动生成趋势图

📤 自动投递

发到飞书群 + 自动 @ 负责人 + 超红线项邮件上报

你只需 5 分钟扫一眼 · 关注红色标记项
这页先给听众一个"整体震撼":原来 55 分钟 vs 现在 5 分钟扫一眼。 不用展开每一步,让大家先"想用"——下一页才详细讲"怎么用"。
05

CASE 1 · 第一次用 Hermes 跑业务日报 · 约 30 分钟

第一次怎么手把手教它

1你这样告诉 Hermes
"帮我每天 09:00 整理昨天的业务日报,发到「运营简报」群。数据在飞书多维表「业务总览」里。按业务线 A/B/C 分组,看订单数 / GMV / 转化率 / 客单价。同比超 ±10% 算异常,跌幅 >20% 的 @ 张三和李四。"
2Hermes 这样理解 + 执行
  1. 连接飞书 → 读取多维表「业务总览」昨日 234 条记录
  2. 按 A/B/C 聚合 → 算 4 项指标同比 → 识别 3 项超 ±10% 异常
  3. 调用图表工具 → 生成 7 日趋势图
  4. 套日报模板 → 写 4 段解读文字 → 询问"格式 OK 吗?"
📄 试跑结果:整体 订单 12,345 (-3%↓) / GMV 8.7M (+2%↑) | 异常 业务线 B 转化率 -15%↓ | 业务线 C GMV +25%↑
3你这样校正
"三处调整:① 趋势图改柱状 ② 业务线 C 按 GMV 口径算,不是订单数 ③ 异常项自动 @ 业务线负责人"
4Hermes 响应 + 沉淀
✅ 三处已调整
⭐ 长期经验:「业务线 C 永远按 GMV 算」 → 以后所有涉及 C 的任务自动用这个口径
⭐ 沉淀为 Skill 「业务日报-v1」 → 明早 09:00 自动跑
这一页是整场分享的核心 —— 让每个听众觉得"回去我也能照做"。 逐步讲: 1. 阶段 ① 是关键:你要说清楚"数据在哪、看什么指标、怎么分组、异常标准、发到哪"这 5 件事 2. 阶段 ② 展示"它真的在干活":连飞书 → 拉数据 → 聚合 → 出图 → 写稿,全程自动 3. 阶段 ③ 是"复利起点":你纠正它一次,它不只是改这一次日报——它把规则记进了长期经验
05

CASE 1 · 教过一次之后 · 后续对话只需一句话

之后再用,它全记得

每次改动只需一句话 · 它会自动套用以前学过的规则

以后多看一项「退款率」
✅ 已加入日报模板 · Skill 升级到 v2
周五改成上周整体回顾,不发日报
✅ 每周五自动切换为周报模式
异常超 20% 不要 @ 我,直接飞书 @ 老板
✅ 升级链路已调整:你 → 老板
新增业务线 D,跟 A/B/C 一样处理
✅ 已扩展业务线 D
⭐ 我判断 D 跟 C 性质类似,自动套用了「按 GMV 算」的口径 —— 你校验一下对不对?
⭐ 复利关键点:它主动关联以前学过的规则
🔟
每次改动 10 秒 · 不用再讲背景
🔗
跨任务复用经验 · 新任务自动继承旧规则
👥
团队可共享 · 你训练好的 Skill 导给同事直接用
重点讲最后一个场景(新增业务线 D): 它不只是记住"怎么做业务日报"这一件事——它把"业务线 C 按 GMV 算"这条业务规则沉淀到了长期记忆里。 当一个全新任务(业务线 D)出现时,它会主动联想到这条规则。 这才是 Hermes 真正的"复利"——你教它的每一条经验,不只用在当前任务,会被带到所有未来任务里。
05

CASE 2 · 竞品监控

案例 2:竞品监控

需求 盯 3 家竞品的官网 / 应用市场 / 社交声量,每周一给一份对比简报
前提 已安装 firecrawl Skill(网页抓取)+ 飞书 Skill(发群消息 + 写入知识库)
😩 没有 Hermes · 你的每周一
30 min
👀 盯竞品

一家家打开官网、翻应用市场评论、刷社交媒体

30 min
🔄 对比变化

凭记忆跟上周比,手动记录"改了什么"

40 min
🧠 分析意图

想"是冲我们来的吗""影响多大"

30 min
📋 写简报

整理时间线、写风险提示、加建议

10 min
📢 分发

飞书群发 + 同步知识库 + 分别 @ 对应负责人

共 ~2.5 小时 / 周
✅ 有 Hermes · 你只做这些
👀 自动多源抓取

firecrawl 抓官网 + 应用市场评论 + 社交热度,一次到位

🔄 自动 diff 上周

对比上周快照,精确列出"这周多了什么/变了什么"

🧠 自动分析

判断竞品动作类型 + 关联历史模式 + 标注风险等级

📋 自动出简报

时间线 + 影响分析 + 可借鉴点,一份 PDF

📢 自动分发

发群 + 存知识库 + 按角色分发(产品看功能,市场看营销)

你只需 10 分钟看简报 · 做判断决策
竞品监控对运营/市场同事最有感——每周都在做,每次都觉得烦。 重点对比"凭记忆跟上周比" vs "自动 diff 上周快照"这一条。
05

CASE 2 · 第一次用 Hermes 跑竞品监控 · 约 30 分钟

第一次怎么手把手教它

1你这样告诉 Hermes
"帮我每周一 09:00 出一份竞品简报。盯这 3 家:XX保险、YY保险、ZZ保险。看官网产品页、iOS/安卓应用市场评论、微博小红书声量。重点关注价格调整、新产品上线、集中差评。简报发到「竞品情报」群。"
2Hermes 这样理解 + 执行(用 firecrawl 多源抓取)
  1. firecrawl 抓 3 家官网 → 获取产品页 / 价格页 / 帮助中心内容
  2. firecrawl 抓应用市场 → XX 47 条 / YY 23 条 / ZZ 91 条新评论
  3. firecrawl 抓微博 + 小红书 → 计算各家话题热度指数
  4. 对比分析 → 识别 2 项动作:XX 调低某产品价格 | ZZ 上线新保障
  5. 生成简报 → 时间线 + 风险评估 + 可借鉴点 → 询问确认
3你这样校正
"两处调整:① 简报里加"我们的应对建议"栏 ② 差评如果集中在同一功能,就单独标出来"
4Hermes 响应 + 沉淀
✅ 已调整
⭐ 长期经验:「差评集中在同一功能时单独标出」 → 以后所有竞品分析都用此规则
⭐ 沉淀为 Skill 「竞品周报-v1」 → 下周一自动跑
这一页重点展示 firecrawl 的能力 —— 多源抓取是竞品监控的核心。 让听众看到:它不是空讲"我帮你抓网页",而是真的在一家家抓、一项项分析。 阶段 ③ 的校正也很重要 —— "差评集中在同一功能就单独标出来"这种隐性规则,教一次后面永远生效。
05

CASE 2 · 教过一次之后

之后再用,监控体系会自己长大

它不只记住怎么做 —— 它在跑的过程中会自动扩展自己的分类规则

再加一家竞品 WW保险
✅ 已加入监控 · 下周起自动抓取 WW 的官网/评论/声量
简报格式改一下:按"威胁等级"排序,不要按公司名排
✅ 已调整排序规则 · Skill 升级到 v2
[无需对话 · 自动发生]
📌 本周抓取时发现 ZZ保险官网新增了「企业团险」板块 —— 这是之前没有的品类。
⭐ 我已把「企业团险」加入竞品动作分类规则,以后所有竞品的这类动作都会自动监控。
需要你确认:这类动作的风险等级定为"中"还是"高"?
⭐ 关键复利:它不只执行你定的规则 —— 它在跑的过程中自己发现新维度
🌱
规则会自己长大 · 新的竞品动作类型它自己补全
💾
每周快照自动存档 · 想查三个月前的变化也能查到
🧠
分析越做越准 · 积累的历史模式帮它更好地判断"是不是威胁"
这页最关键的是高亮卡片(自动发现新维度): 传统竞品监控你必须先想清楚"要监控哪些维度",遗漏的就永远是盲区。 Hermes 跑着跑着自己发现了"企业团险"这个新品类——而且它不是闷声加,而是问你"要定多高的风险等级"。 这就是"Agent"和"脚本"的本质区别:脚本永远只做你预设的事,Agent 会发现你没想到的事。
05

CASE 3 · 内容运营

案例 3:内容运营

需求 每周从行业热点里挑选题、写稿、发布、看数据、回收经验
前提 已安装 firecrawl(抓热点)+ humanizer(去 AI 味)+ 飞书文档 Skill(写入飞书文档)
😩 没有 Hermes · 一篇稿约 4 小时
40 min
💡 选题

翻热搜、看同行、想哪个能爆

90 min
✍️ 写稿

想结构、找论据、调语气、改三遍

30 min
🎨 配图排版

找图、调字号、排版进公众号

20 min
📊 看数据

隔天手动去后台看阅读/点赞/留言

20 min
🔁 复盘

写总结、想下次改什么

共 ~4 小时 / 篇 · ~8 小时 / 周(2 篇)
✅ 有 Hermes · 你只做这些
💡 自动选题

firecrawl 抓热点 + 对照你历史爆款 + 给 5 个候选

✍️ 自动起草

按你历史文章的口吻和结构写初稿 + humanizer 去 AI 味

🎨 自动配图排版

匹配风格配图 + 自动排版到飞书文档

📊 自动回收数据

24h 后自动抓表现数据,对比历史均值

🔁 自动回写经验

分析为什么火/没火 → 结论写回经验,下次微调

你只需选题拍板 + review 终稿 · ~1 小时 / 周
内容运营对运营/市场同事体感最强——因为写稿真的是最花时间、最消耗创造力的活。 重点是下一页的"按你的口吻写"——这件事的复利效应是三个案例里最强的。
05

CASE 3 · 第一次用 Hermes 跑内容运营 · 约 1 小时

第一次怎么手把手教它

1你这样告诉 Hermes
"帮我每周一出 5 个公众号选题。行业是保险科技,看 36kr / 虎嗅 / 微博 / 小红书。对照我们的历史爆款(链接:XXX)。写稿风格参考我这 3 篇文章(链接:A / B / C),不要太正式,像朋友聊天。每篇 1500-2000 字。"
2Hermes 这样理解 + 执行
  1. firecrawl 抓 4 个平台 → 获取本周保险科技热点 48 条
  2. 读取你的 3 篇参考文章 → 学你的语气、结构、用词偏好
  3. 对照历史爆款 → 筛出最可能起量的 5 个选题
  4. 按你的口吻试写第 1 篇 → humanizer 去 AI 味 → 生成终稿
📋 已生成 5 个选题(带预估流量 + 角度)+ 选题 1 试稿,请 review
3你这样校正
"风格差不多,但开头太长了,我一般第一段就抛结论。另外"用户"这个词换成"大家""
4Hermes 响应 + 沉淀
✅ 已调整:第一段直接抛结论 + "用户" → "大家"
⭐ 长期经验:"开头直接抛结论 / 用'大家'不用'用户'" → 以后所有文章都这样写
⭐ 沉淀为 Skill 「内容运营-v1」
这一页的关键是"学你的语气"这件事的真实性: - 它不是用通用 prompt 写——它真的读了你的 3 篇文章去学你的结构和用词 - 你校正了"第一段直接抛结论",这条规则不只用在当前稿件——以后所有文章都会这样写 - humanizer 去 AI 味是关键——很多人对 AI 写的稿最大的抱怨就是"一看就是 AI 写的"
05

CASE 3 · 教过一次之后

之后再用,越写越像你

它学的不只是格式 —— 是你的判断力 + 写作风格 + 什么话题能爆

这周选题里加一个"AI 监管"方向
✅ 已加入本周选题池 · firecrawl 抓取"AI 监管"相关热点中…
上一篇阅读量不错,以后多写这个方向
✅ 已记入「该方向的权重提高」· 下次选题时优先推荐类似角度
[无需对话 · 发布 24h 后自动触发]
📊 上一篇《XXX》数据回收完成:阅读 8,234 · 点赞 312 · 留言 47
🔍 分析:阅读高于均值 40%,可能因为标题用了"反直觉"结构 + 开头直接给数据。
已将「反直觉标题 + 数据型开头」记入爆款规则 → 下次选题和写作时自动参考
⭐ 闭环灵魂:复盘结论自动写回经验 → 下次更准
✍️
越写越像你 · 用 10 篇后,初稿几乎不用大改
🎯
选题越来越准 · 积累的爆款规则让推荐命中率持续上升
📤
精力从执行到决策 · 你只负责"写什么",不再纠结"怎么写"
内容运营是三个案例里复利效应最强的: - 它不只学怎么做——它在学你的判断力(什么选题能爆、什么风格你喜欢) - 高亮卡片是灵魂:发完文章 24h 后自动复盘 → 结论自动回写到经验 → 下次选题和写作自动微调 - 跑 10 篇之后,初稿质量会显著提升——因为它积累了 10 次"你觉得好的是什么样"的样本
06

TIPS · GETTING STARTED RIGHT

5 条上手心得 · 让 Hermes 真正动起来

01

给它 10 分钟做"入职"

告诉它你的名字、岗位、主要负责什么、当前在做什么 —— 它会自动写进档案,之后每次都不用重新介绍。这 10 分钟回报最高。

02

头 2-3 周觉得"也没什么了不起"是正常的

Hermes 是复利型工具,第 1 周可能只是"还行",第 2-3 周才开始真懂你。试一次就放弃 = 完全错过它的核心价值

03

先深做 1 件事,别一上来想包打天下

一上来让它干 10 件不同的活,结果哪件都不深、不稳。先挑 1 件重复性最高的活(比如客诉日报)练 1-2 周,跑稳了再加第 2 件。

04

纠正它一定要"明说"

"以后这种情况要 XX" + "请记到记忆里" —— 一句明确的纠正抵 10 次隐式信号。含糊地说"你这次写得不太对"它学不到东西。

05

头 2 周每周看一眼它的"记忆笔记"

让它把 MEMORY.md / USER.md 发给你看一眼,验证它对你的理解准不准、有没有过期信息。过期信息会让它越来越糊涂,让它清掉就行。

这 5 条都是真实踩过坑总结的。 重点讲第 2 和第 3 条: - 第 2 条解决"为什么我试了一次没感觉" —— Hermes 是复利型工具,不要用一次性工具的预期去判断它 - 第 3 条解决"为什么我装了一堆 Skill 反而更乱" —— 收敛使用场景比扩展更重要 第 4 条的小窍门:纠正后加一句"请记到记忆里",效果差别巨大。
06

30-DAY COMPOUNDING CURVE

30 天复利曲线 —— 真正的回报在哪里?

头几天没感觉是正常的。真正的质变发生在第 14-30 天

D1
第 1 天
完成"10 分钟入职"
跟普通 ChatGPT 差不多
W1
第 1 周
把 1 个高频任务跑顺
开始"省时" · 还需校对
W2
第 2 周
Skill 自动生成 · 跨会话记忆生效
开始"省心" · 它记得上周
W3
第 3 周
定时任务无人值守 · 主动报异常
开始"省事" · 替你"看"东西
M1
第 1 月
隐性规则被学会
质变 · 像真同事 · 知道你的偏好
M3
第 3 月
个人 Skill 库成形 · 可分享
从"工具"变"团队资产"
🚫
头 7 天不要因为"没感觉"就放弃
🎯
第 14-30 天才是真正的回报期
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第 3 月团队复利开始 · 个人经验变成集体资产
这张图是为了解决听众心里最大的疑问:"我为什么要花精力学这个?多久能看到效果?" 重点强调: - 头 7 天"没感觉"是设计的——Hermes 是复利型工具,不是"开箱即用" - 真正的爽感在第 2-3 周,那时候它已经记得你的工作流、能自动跑任务 - 第 3 月是"团队复利"的开始——你训练好的 Skill 可以分享给同事,这是 OpenClaw 完全做不到的 可以举一个内部小故事:"比如我们组的某某同学,第一周还在抱怨'还不如自己写',第三周开始离不开了。"
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RECOMMENDED SKILLS

推荐几个高频常用的 Skill。

Skill ≈ "插件 / 专项 SOP"。下面这几个是网上口碑最好、跨岗位都用得到的。

Skill能干什么谁最受益
document-processing 文档全家桶:PDF / Word / Excel / PPT 的真公式真排版,不是导出 CSV 那种凑合 几乎所有人
firecrawl 给 Agent 用的网页抓取、搜索、浏览,反爬能力强,能稳定拿到结构化数据 调研 / 运营 / 竞品监控
mermaid-diagrams 一段话生成流程图、时序图、架构图,做文档配图利器 产品 / 项目 / 运营
humanizer 把"AI 味"的文案改成有观点、有语气的人话 内容 / 运营 / 市场
superpowers 结构化多步工作流:构思 → 规划 → 执行 → 复盘,长任务最稳 任何要做"长任务"的人
建议 不用一开始全装。先装 document-processing + firecrawl —— 90% 的日常活儿就能跑了。用熟之后,它会自己从你的工作里长出新的 Skill。
重点讲两个:document-processing 和 firecrawl。 其他几个就一笔带过。 现场可以提到 top-agent-skills.com 这个目录站,让大家自己挑。
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HOW TO APPLY

公司内申请流程 —— 两种方式,二选一

方式 1

在「审批中心」自己发起

适合熟悉飞书审批的同事

飞书审批中心 - Hermes 独享版申请
  1. 飞书 → 工作台 → 审批中心 → 发起申请
  2. 在「推荐使用」找到 「Hermes 独享版申请」
  3. 按页面提示填好信息,提交
  4. 等审批通过即可领用
推荐
方式 2

找「流程龙虾」一聊就发起

全程对话式,不用研究表单字段

流程龙虾智能体 - Hermes 独享版申请
  1. 飞书搜索机器人 「流程龙虾」
  2. 对话框里说 "我要申请 Hermes 独享版"
  3. 龙虾会逐项引导你填完信息
  4. 提交,等审批通过即可领用
两种方式都通。 方式一更传统,适合一直在用飞书审批的同事; 方式二是对话式的,全程不用查字段、不用研究入口,问什么答什么就行。 推荐方式二——尤其对第一次申请的同事,对话式入门体感最好。

TAKEAWAYS & Q&A

三句话带走

01

它不是聊天机器人,是一个会自我成长的"数字同事"。

Skill 自沉淀 + 三层记忆 + 跨平台 —— 把它当员工用,不是当工具用。

02

它真正的价值不是"帮你做一件事",而是"把一整条业务流跑完"。

日报、竞品监控、内容运营 —— 单点能力串成闭环,越跑越准。

03

公司内已经打通了申请通道,几乎零门槛上手。

审批中心 / 流程龙虾,二选一 —— 推荐每位同事都试一下。

Q&A 欢迎现场提问
结尾不要急,慢慢说这三句话。 最后一句是行动号召——一定要明确告诉听众"下一步该做什么"(=去申请)。

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