START HERE

Hermes Agent praktiskais ceļvedis

Hermes ir Nous Research open-source autonomous AI agent, kas dzīvo uz tavas mašīnas vai servera, strādā caur CLI/TUI un gateway, atceras svarīgo, veido skills un var automatizēt atkārtotus darbus.

Personal operator

Viens aģents, kas zina tavu vidi, projektus, preferences un var turpināt darbu starp sesijām.

Server-native assistant

Palaid uz laptopa, VPS, GPU servera, Docker, SSH, Modal, Singularity, Daytona vai Termux vides.

Always-on gateway

Tas pats Hermes var dzīvot CLI un ziņapmaiņas platformās, saglabājot sesijas, approvals un automations.

Pirmās 10 minūtes

1.Uzstādi un konfigurē provider/model ar hermes setup vai hermes model.
2.Palaid vienu vienkāršu CLI query bez gateway un bez cron.
3.Atver TUI ar hermes --tui, lai pārbaudītu praktisku termināļa workflow.
4.Palaid hermes doctor un salabo tikai tās lietas, kas tiešām bloķē darbu.
5.Tikai pēc tam pieslēdz skills, gateway, webhooks vai automations.

Copy first 10 minutes

hermes setup
hermes model
hermes chat -q "Say hello and explain what tools are available."
hermes --tui
hermes doctor

Praktiskā secība: vispirms lokāla saruna, tad TUI, tad memory/skills, un tikai beigās gateway vai automations. Tas palīdz atšķirt model/provider problēmas no platformu un drošības konfigurācijas.

UZSTĀDĪŠANA

No instalācijas līdz pirmajai stabilai sarunai

Uzstādi Hermes, pārlādē shell profilu, konfigurē modeli un pārbaudi vidi ar doctor. Tikai pēc tam pieslēdz gateway, cron, webhooks vai papildus toolsets.

Copy installation flow

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
source ~/.bashrc   # or source ~/.zshrc
hermes setup
hermes model
hermes doctor

Copy first run checks

hermes chat -q "Check my current directory and tell me what looks like the main project file."
hermes status --all
hermes --tui

Setup noteikumi

•Linux, macOS, WSL2 un Android/Termux ir atbalstīti; native Windows vietā lieto WSL2.
•Secrets glabājas ~/.hermes/.env, bet parastā konfigurācija ~/.hermes/config.yaml.
•Provider, OAuth/API key un default model konfigurē ar hermes model vai hermes setup.
•Modelim vajag lielu context window; Hermes docs iesaka vismaz 64K context stabilam tool-calling darbam.
•Pirms gateway, cron vai skills slēgšanas palaid hermes doctor un vienu vienkāršu CLI/TUI sarunu.

Soli pa solim: Local, Docker, SSH

Izvēlies backend pēc riska līmeņa. Local ir vienkāršākais, Docker dod sandbox izolāciju, bet SSH ļauj darbu pārcelt uz remote serveri. Sāc ar vienu režīmu un pārbaudi ar hermes doctor pirms slēdz nākamo.

Local

Ātrākais starts, personīgs dev darbs, laptop/VPS bez izolācijas prasības.

Prasības

•Linux, macOS, WSL2 vai Termux
•Shell piekļuve un model provider/API key
•Sapratne, ka Hermes redz tos pašus failus, ko tavs user account

Svarīgi

•Nav īpašas terminal backend konfigurācijas.
•Drošākais mācību sākums, bet ne drošākais riskantām komandām.
•Ja komandas nestrādā citos backendos, atgriezies uz local un pārbaudi pamatsetupu.

Docker

Sandboxing, CI/CD, izolēti eksperimenti un drošāka komandu palaišana.

Prasības

•Docker Desktop vai Docker Engine installed and running
•docker version strādā bez kļūdām
•Apzināti mounti, ja Hermes jāredz host projekti vai dati

Svarīgi

•Docker var būt terminal backend vai arī pats Hermes var skriet containerī.
•Docker backend pēc noklusējuma nepadod visu host cwd containerī.
•Forwardo tikai tās credentials, kas tiešām vajadzīgas, piemēram GITHUB_TOKEN.

SSH

Remote dev serveri, jaudīgāks hardware, GPU/VPS vai vide, kur aģentam nav jāmutē lokālais dators.

Prasības

•Passwordless SSH jau strādā no tavas mašīnas
•TERMINAL_SSH_HOST un TERMINAL_SSH_USER ir iestatīti
•Remote hostā ir vajadzīgie runtime: bash, git, python/node pēc vajadzības

Svarīgi

•Persistent shell SSH backendā ir ieslēgts pēc noklusējuma.
•State kā cwd un export variables var saglabāties starp komandām.
•Sudo/stdin gadījumos Hermes var pāriet uz one-shot command režīmu.

Copy Local setup

# 1) Install Hermes locally
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
source ~/.bashrc   # or source ~/.zshrc

# 2) Configure model/provider and terminal backend
hermes setup
hermes config set terminal.backend local

# 3) Verify the setup
hermes doctor
hermes chat -q "Run pwd and tell me where you are."

Copy Docker backend setup

# 1) Verify Docker works
docker version

# 2) Use Docker as Hermes terminal sandbox
hermes config set terminal.backend docker

# Optional: mount project folder into /workspace
hermes config edit
# terminal:
#   backend: docker
#   docker_image: "nikolaik/python-nodejs:python3.11-nodejs20"
#   docker_mount_cwd_to_workspace: true
#   docker_volumes:
#     - "/home/user/projects:/workspace/projects"

# 3) Test sandboxed terminal work
hermes doctor
hermes chat --toolsets terminal -q "Run node --version and python --version."

Copy Docker container setup

# Run Hermes itself inside Docker for setup
mkdir -p ~/.hermes
docker run -it --rm   -v ~/.hermes:/opt/data   nousresearch/hermes-agent setup

# Run persistent gateway container
docker run -d   --name hermes   --restart unless-stopped   -v ~/.hermes:/opt/data   -p 8642:8642   nousresearch/hermes-agent gateway run

Copy SSH backend setup

# 1) Confirm passwordless SSH works first
ssh ubuntu@my-server.example.com 'echo ok && pwd'

# 2) Configure Hermes terminal backend
hermes config set terminal.backend ssh
hermes config set TERMINAL_SSH_HOST my-server.example.com
hermes config set TERMINAL_SSH_USER ubuntu

# Optional
hermes config set TERMINAL_SSH_PORT 22
hermes config set TERMINAL_SSH_KEY ~/.ssh/id_ed25519

# 3) Test remote execution
hermes doctor
hermes chat --toolsets terminal -q "Run hostname, pwd, and python3 --version."

Provider izvēle

Sāc ar vienu stabilu provider/model kombināciju. Vēlāk vari pārslēgt provider vai modeli bez visas instalācijas pārtaisīšanas.

Nous PortalOpenAI CodexAnthropicOpenRouterZ.AIKimi / MoonshotArcee AIGMI CloudMiniMaxAlibaba CloudHugging FaceDeepSeekNVIDIA NIMGitHub CopilotVercel AI GatewayCustom endpoint

CLI/TUI KOMANDAS

Komandas, kas ikdienā tiešām noder

Hermes CLI nav web UI wrapperis — tas ir pilns termināļa workflow ar multiline editing, slash-command autocomplete, session resume, streaming tool output un modernu TUI režīmu.

Operator cheatsheet

Copy Hermes command set

hermes
hermes --tui
hermes chat -q "Hello"
hermes chat --provider nous
hermes chat --model "anthropic/claude-sonnet-4"
hermes chat --toolsets "web,terminal,skills"
hermes --continue
hermes --resume <session_id>
hermes -w -q "Fix issue #123"
hermes logs -f
hermes backup --quick --label "pre-upgrade"

CLI/TUI

3 praktiskas komandas šim workflow.

Model

2 praktiskas komandas šim workflow.

Tools

1 praktiskas komandas šim workflow.

Skills

2 praktiskas komandas šim workflow.

Sessions

2 praktiskas komandas šim workflow.

Worktree

1 praktiskas komandas šim workflow.

Debug

1 praktiskas komandas šim workflow.

Maintenance

3 praktiskas komandas šim workflow.

CLI/TUIstart here

hermes

Startē klasisko interaktīvo CLI sesiju terminālī.

CLI/TUIstart here

hermes --tui

Startē moderno TUI ar modal overlays, mouse selection un non-blocking input.

CLI/TUI

hermes chat -q "Summarize this repo in 5 bullets"

Vienreizējs non-interactive query no shell.

Model

hermes chat --model "anthropic/claude-sonnet-4"

Palaid sarunu ar konkrētu modeli.

Model

hermes chat --provider openrouter

Piespied konkrētu provider šai sesijai.

Tools

hermes chat --toolsets "web,terminal,skills"

Startē ar konkrētiem toolsets, nevis visu uzreiz.

Skills

hermes -s hermes-agent-dev,github-auth

Startē interaktīvu sesiju ar vienu vai vairākām skills preloaded.

Skills

hermes chat -s github-pr-workflow -q "open a draft PR"

Vienreizējs uzdevums ar konkrētu skill.

Sessions

hermes --continue

Turpina pēdējo CLI sesiju.

Sessions

hermes --resume <session_id>

Atver konkrētu sesiju pēc ID.

Worktree

hermes -w -q "Fix issue #123"

Izolēts git worktree režīms paralēlam agent darbam.

Debug

hermes chat --verbose

Verbose režīms, kad vajag redzēt vairāk diagnostikas.

Maintenance

hermes logs -f

Seko agent/gateway/error logiem reāllaikā.

Maintenance

hermes backup --quick --label "pre-upgrade"

Snapshot pirms upgrade vai riskantām izmaiņām.

Maintenance

hermes update

Atjaunina Hermes kodu un dependencies.

MEMORY

MEMORY.md un USER.md — kas kur jāglabā

Hermes memory nav dienasgrāmata. Tā ir īsa, kurēta atmiņa, kas sesijas sākumā tiek ielādēta kontekstā, lai aģents atceras svarīgāko par tavu vidi, projektiem un darba stilu.

Copy recommended Hermes paths

~/.hermes/
├── config.yaml          # model, terminal, TTS, compression, tool settings
├── .env                 # API keys and secrets — never paste into chat
├── SOUL.md              # primary agent identity / personality
├── memories/
│   ├── MEMORY.md        # what Hermes should remember about environment + projects
│   └── USER.md          # what Hermes should remember about you
├── skills/              # installed and agent-created skills
├── sessions/            # conversation history
├── cron/                # scheduled jobs
└── logs/                # runtime logs, errors, gateway logs

Copy memory commands

hermes memory setup
hermes memory status
hermes config edit
hermes config set memory.memory_enabled true
hermes config set memory.user_profile_enabled true

Kā memory strādā

MEMORY.md ir aģenta darba atmiņa: vide, projekti, komandas, konvencijas un mācības no iepriekšējām sesijām.
USER.md ir lietotāja profils: valoda, komunikācijas stils, preferences, robežas un atkārtotas korekcijas.
Abi faili dzīvo ~/.hermes/memories/ un tiek injicēti system prompt kā frozen snapshot sesijas sākumā.
Ja memory tiek labota sesijas laikā, izmaiņas saglabājas diskā, bet pilnā kontekstā tās parasti parādās nākamajā sesijā.
Memory tool var add, replace un remove; parasts “read” nav vajadzīgs, jo memory jau ir kontekstā.

MEMORY.md

~/.hermes/memories/MEMORY.md

Hermes darba atmiņa par vidi, projektiem, komandām, konvencijām un ilgtermiņa lēmumiem.

Glabā šeit

•OS/shell un runtime īpatnības
•repo test/lint/build komandas
•projektu ceļi un deploy piezīmes
•kļūdas, kuras nevajag atkārtot

Neglabā šeit

•lietotāja personīgais tonis
•secrets vai tokeni
•garas logu kopijas
•vienreizējs debug troksnis

USER.md

~/.hermes/memories/USER.md

Lietotāja profils: komunikācijas stils, preferences, darba ritms un robežas.

Glabā šeit

•valoda un atbildes garums
•formatēšanas preferences
•riska tolerance
•korekcijas: ko vairs neatkārtot

Neglabā šeit

•projekta tehniskās detaļas
•repo ceļi un komandas
•API keys vai paroles
•sensitīva privāta informācija bez vajadzības

Copy MEMORY.md example

# MEMORY.md

- Environment: macOS + zsh. Main projects live in ~/projects/.
- This repo uses bun, eslint, and Vite. Do not run production deploy commands without approval.
- For this project, prefer small focused React components and semantic design tokens.
- If Docker backend fails, test local backend first with hermes doctor.

Copy USER.md example

# USER.md

- User prefers concise Latvian explanations with clear next steps.
- User wants practical examples, not abstract documentation summaries.
- Do not ask for confirmation for obvious safe UI/content edits.
- Warn clearly before destructive commands or risky automation.

Ieteicamās mapes un ceļi

~/.hermes/memories/

Galvenā vieta built-in memory failiem. Šeit jābūt MEMORY.md un USER.md.

~/.hermes/skills/

Procedurālās zināšanas un atkārtojami workflow, nevis parasta memory.

~/.hermes/cron/

Scheduled jobs definīcijas; memory vietā glabā tikai ilgtermiņa faktus par cron lēmumiem.

~/.hermes/logs/

Debug un runtime logs. Nekopē lielus logus memory — saglabā tikai secinājumu.

project/.hermes.md vai AGENTS.md

Repo-specifiskas instrukcijas, kurām jādzīvo kopā ar projektu, nevis globālajā USER.md.

Ko saglabāt memory

•Environment facts: OS, shell, Docker/Podman, project paths, deployment quirks.
•Project conventions: test command, lint command, coding style, services, staging hosts.
•User preferences: concise vs detailed, language, formatting, risk tolerance.
•Corrections: what not to repeat, commands that failed, safe alternatives.
•Completed durable work: migrations, operational changes, long-lived decisions.

Ko labāk nesaglabāt

•Large logs, raw data dumps, temporary paths, and one-off debugging noise.
•Facts Hermes can rediscover quickly with docs or code search.
•Information already stored in AGENTS.md, SOUL.md, or project context files.
•Secrets, API keys, private tokens, SSH keys, or credentials.

Kapacitātes disciplīna

MEMORY.md

2,200

chars approx.

USER.md

1,375

chars approx.

Kad memory tuvojas 80%, nekrauj klāt jaunus punktus — apvieno līdzīgās piezīmes. Īsa, blīva memory ir vērtīgāka nekā gara vēsture.

External providers

Built-in memory paliek pamats. Ārējie memory provideri ir optional un parasti tikai viens ir aktīvs vienlaikus.

honchoopenvikingmem0hindsightholographicretaindbbyteroversupermemory

SKILLS & TOOLS

How Hermes grows capabilities

Skills are portable procedural knowledge. Tools are executable capabilities. Together they let Hermes turn repeated work into reusable workflows without stuffing every instruction into every prompt.

Skill model

Skills live in ~/.hermes/skills/, which is the main source of truth for bundled, hub-installed, and agent-created skills.
Every installed skill can appear as a slash command, for example /plan, /github-pr-workflow, or /excalidraw.
Progressive disclosure keeps token usage controlled: skills_list() → skill_view(name) → skill_view(name, path).
Required environment variables are requested securely in local CLI setup. Messaging surfaces should never ask users to paste secrets in chat.

Copy tools and skills commands

hermes chat --toolsets web,terminal,skills
hermes tools
hermes skills
hermes mcp
hermes plugins

Copy SKILL.md skeleton

---
name: my-skill
description: Brief description of what this skill does
version: 1.0.0
metadata:
  hermes:
    tags: [automation]
    category: devops
    requires_toolsets: [terminal]
---

# Skill Title

## When to Use
Trigger conditions for this skill.

## Procedure
1. Step one
2. Step two

## Verification
How to confirm it worked.

Common toolsets

Toolsets can be enabled per platform. Start narrow, then expand once you trust the workflow.

webterminalfilebrowservisionimage_genskillsttstodomemorysession_searchcronjobcode_executiondelegationclarifyhomeassistantrlmcp-*

Terminal backends

local

Trusted development on your own machine.

docker

Isolated containers for safer reproducible work.

ssh

Remote server execution so the agent cannot mutate its own host.

singularity

HPC / Apptainer-style rootless containers.

modal

Serverless cloud execution that can scale and idle down.

daytona

Persistent remote dev workspaces.

GATEWAY

Hermes kā always-on messaging agent

Gateway ir viens background process, kas savieno Hermes ar chat platformām, uztur sesijas, palaiž cron jobs un piegādā atbildes. Sāc privāti, ar vienu platformu, un tikai pēc tam paplašini.

Copy gateway commands

hermes gateway setup
hermes gateway run
hermes gateway install
hermes gateway start
hermes gateway status
hermes gateway stop

Start with one platform

Sāc ar privātu Telegram, Discord vai Slack konfigurāciju, lai debug ir vienkāršs.

Run foreground first

hermes gateway run ir labāks pirmajai pārbaudei, jo logus redzi uzreiz.

Install service later

Kad viss strādā, instalē gateway kā user service vai launchd service.

Feature support varies

Voice, images, files, threads, reactions, typing un streaming nav vienādi visās platformās.

Messaging platforms

Configure platforms with hermes gateway setup. Platformām ir atšķirīgs atbalsts voice, images, files, threads, reactions, typing indicators un streaming iespējām.

TelegramDiscordSlackWhatsAppSignalSMSEmailHome AssistantMattermostMatrixDingTalkFeishu/LarkWeCom / WeixinBlueBubbles / iMessageQQYuanbao

SECURITY

Drošības slāņi pirms uztici Hermes īstu vidi

Hermes var palaist shell komandas, lietot tools un strādāt caur messaging platformām, tāpēc drošība nav papildu “nice to have”. Saglabā approvals ieslēgtus un riskantos darbus izolē container vai remote backend vidē.

Drošības checklist pirms “always-on” režīma

Izmanto šo kā minimālo pārbaudi pirms atver Hermes komandai, webhooks vai publiski sasniedzamam gateway. Mērķis nav visu bloķēt — mērķis ir skaidri zināt, kurš drīkst runāt ar aģentu, ko aģents drīkst darīt un kur tiek glabāti dati.

Paroles un atļaujas

Pie Hermes tiek tikai konkrēti, autorizēti lietotāji.

✓Ieslēdz platformas allowlist / pairing un atļauj tikai konkrētus user IDs vai DM sarunas.
✓Nelieto koplietotas paroles vai vienu botu visai komandai bez individuālas autorizācijas.
✓API keys un tokens glabā tikai ~/.hermes/.env vai platformas secret store, nevis chatā vai MEMORY.md.
✓Atļauj terminal/file tools tikai tiem kanāliem, kuriem tie tiešām vajadzīgi.

Ieteicamais iestatījums

Private by default: allowlist on, DM/pairing on, approvals.mode = manual.

Gateway hardening

Gateway process ir stabils, privāts un neatver liekus portus internetam.

✓Pirmo konfigurāciju testē ar hermes gateway run foreground režīmā, tikai pēc tam instalē service.
✓Ja atver portu 8642 dashboard/API vajadzībām, turi to aiz VPN, reverse proxy auth vai lokāla firewall.
✓Production-like vidē lieto Docker/SSH/Modal/Daytona backend, nevis lokālu host shell ar pilnu filesystem piekļuvi.
✓Regulāri pārbaudi hermes gateway status un hermes logs -f pēc izmaiņām platformu konfigurācijā.

Ieteicamais iestatījums

Startē ar vienu platformu, service tikai pēc testiem, publiskus portus neatver bez papildu auth.

Rate limiting un abuse kontrole

Ziņapmaiņas boti un webhooks nevar nekontrolēti iztērēt budžetu vai palaist pārāk daudz darbu.

✓Lieto platformu vai reverse proxy rate limits, ja gateway/webhooks ir sasniedzami ārpus privātas vides.
✓Atsevišķi ierobežo webhooks avotus ar HMAC/signature verification un known sender allowlist.
✓Cron un webhook uzdevumus sāc ar read-only darbībām; rakstošiem darbiem atstāj manual approval.
✓Komandas botiem piešķir mazāku toolset klāstu nekā personīgajam privātajam kanālam.

Ieteicamais iestatījums

Private chat: allowlist. Public webhook/API: reverse proxy limits + signed requests + manual approvals.

Datu privātums

Atmiņā, skills un logs nenonāk sensitīvi dati, kurus nevajag glabāt ilgtermiņā.

✓Nekad neliec API keys, SSH keys, passwords vai private tokens MEMORY.md, USER.md vai skills failos.
✓Memory glabā tikai ilgtermiņa secinājumus, nevis pilnus klientu datus, logus vai privātas sarunas.
✓Docker backendam forwardo tikai konkrētas env vars ar docker_forward_env, nevis visu shell environment.
✓Pirms dalies ar hermes dump vai logiem, pārliecinies, ka secrets ir redacted un nav sensitīvu payloadu.

Ieteicamais iestatījums

Secrets tikai ~/.hermes/.env; memory tikai augsta signāla fakti; logs pārbaudi pirms koplietošanas.

Copy recommended security config

approvals:
  mode: manual
  timeout: 60

terminal:
  backend: docker              # safer than local for risky commands
  docker_mount_cwd_to_workspace: false
  docker_forward_env:
    - "GITHUB_TOKEN"           # only if this token is actually needed

# For SSH backend, keep remote execution explicit:
# terminal:
#   backend: ssh
#   persistent_shell: true
# TERMINAL_SSH_HOST=my-server.example.com
# TERMINAL_SSH_USER=ubuntu

Praktiska secība

1. Sākumā private DM + allowlist + manual approvals.
2. Pārbaudi terminal backend ar harmless command: pwd, hostname, whoami.
3. Rakstošiem tools lieto Docker/SSH sandbox, nevis local backend.
4. Tikai pēc tam slēdz cron, webhooks un komandas platformas.

Copy approval config

approvals:
  mode: manual    # manual | smart | off
  timeout: 60     # fail closed if no response

Manual

Default un drošākais režīms. Dangerous commands prasa skaidru apstiprinājumu.

Smart

Papildu modelis vērtē risku; labs tikai pēc workflow izpratnes.

Off / YOLO

Tikai disposable/trusted sandbox vidē, nevis galvenajā datorā vai production serverī.

User authorization

Lieto allowlists, pairing, DM rules un platform-specific authorization pirms botu atver citiem.

Dangerous command approval

Destructive shell, SQL, filesystem, service un remote-script patterns prasa cilvēka apstiprinājumu.

Fail-closed timeout

Ja approval netiek dots laikā, komanda tiek noraidīta pēc noklusējuma.

Container isolation

Docker, Singularity, Modal un Daytona var būt drošības robeža terminal execution darbiem.

MCP credential filtering

MCP subprocesses saņem tikai tās environment variables, kas tiem tiešām vajadzīgas.

Context scanning

Project context files tiek pārbaudīti pret prompt-injection risku pirms ievietošanas kontekstā.

Cross-session isolation

Sesijas nevar brīvi lasīt cita citas state; cron storage paths ir aizsargāti pret traversal.

Input sanitization

Working-directory un terminal backend inputs tiek validēti pirms komandu izpildes.

AUTOMATIONS

Cron un webhooks ikdienas darbiem

Hermes automations ir domātas regulāriem statusiem, pārbaudēm, briefingiem, repo notikumiem un alertiem. Sāc ar lasošiem uzdevumiem, pēc tam pieslēdz rakstošus workflow tikai ar approval un sandbox drošību.

Copy automation examples

/cron add 30m "Remind me to check the build"
/cron add "every 2h" "Check server status"
/cron add "every 1h" "Summarize new feed items" --skill blogwatcher
hermes cron list
hermes cron create
hermes cron tick
hermes webhook subscribe <name>

Natural language schedules

Izveido vienreizējus vai atkārtotus uzdevumus ar “30m”, “every 2h” vai cron expression stilu.

Lifecycle control

Cron jobs var list, edit, pause, resume, run/trigger un remove, tāpēc nav jāpārraksta viss no nulles.

Skills in automations

Automations var piesaistīt vienu vai vairākus skills, lai periodiski uzdevumi lieto to pašu workflow zināšanu.

Delivery targets

Rezultātus var nosūtīt atpakaļ uz sākotnējo chat, lokālu failu vai konfigurētu platformas targetu.

Webhooks

Ārēji eventi no GitHub, GitLab, JIRA, Stripe u.c. var palaist Hermes agent run ar parakstu pārbaudi.

Runaway loop guard

Cron sesijām nedrīkst nekontrolēti veidot jaunas cron jobs; tas samazina pašpavairojošu automation loop risku.

No instalācijas līdz pirmajai stabilai sarunai

Setup noteikumi

Soli pa solim: Local, Docker, SSH

Local

Docker

SSH

Provider izvēle

Komandas, kas ikdienā tiešām noder

Operator cheatsheet

CLI/TUI

Model

Tools

Skills

Sessions

Worktree

Debug

Maintenance

MEMORY.md un USER.md — kas kur jāglabā

Kā memory strādā

MEMORY.md

USER.md

Ieteicamās mapes un ceļi

Ko saglabāt memory

Ko labāk nesaglabāt

Kapacitātes disciplīna

External providers

How Hermes grows capabilities

Skill model

Common toolsets

Terminal backends

Hermes kā always-on messaging agent

Start with one platform

Run foreground first

Install service later

Feature support varies

Messaging platforms

Drošības slāņi pirms uztici Hermes īstu vidi

Drošības checklist pirms “always-on” režīma

Paroles un atļaujas

Gateway hardening

Rate limiting un abuse kontrole

Datu privātums

Praktiska secība

Manual

Smart

Off / YOLO

User authorization

Dangerous command approval

Fail-closed timeout

Container isolation

MCP credential filtering

Context scanning

Cross-session isolation

Input sanitization

Cron un webhooks ikdienas darbiem

Natural language schedules

Lifecycle control

Skills in automations

Delivery targets

Webhooks

Runaway loop guard

Saņem labākos promptus reizi nedēļā