João Silva ha publicado Hermes-Skills, un repositorio abierto con diez capacidades que utiliza para automatizar una flota de agentes basada en Hermes Agent. La idea resulta más interesante que otra colección de prompts: cada skill empaqueta instrucciones, scripts, referencias y experiencia acumulada para que un agente pueda aprender un procedimiento completo, cargarlo cuando lo necesite y reutilizarlo sin reconstruir el flujo desde cero.
Las claves de Hermes-Skills en 30 segundos
- El repositorio reúne diez skills para contenidos, transcripción, diagramas, seguridad, redes sociales, formación y tareas empresariales.
- Cada capacidad gira alrededor de un archivo
SKILL.mdque explica al agente cómo ejecutar el trabajo. - El formato sigue el estándar abierto Agent Skills, originalmente desarrollado por Anthropic.
- Hermes carga inicialmente solo el nombre y descripción de cada skill para ahorrar contexto.
skill-writerañade una capa especialmente llamativa: es una skill dedicada a crear, revisar y publicar nuevas skills.
El repositorio es todavía pequeño, con apenas unas decenas de commits y dos estrellas en GitHub en el momento de la consulta, pero sirve para observar un cambio que está ocurriendo alrededor de los agentes de IA. El activo importante empieza a dejar de ser únicamente el modelo utilizado. También cuenta qué sabe hacer el agente y qué instrucciones conserva para repetir correctamente un trabajo.
Un usuario puede cambiar de modelo mañana y conservar buena parte del procedimiento. Puede sustituir un LLM más caro por otro más económico o usar distintos modelos para diferentes tareas, mientras el conocimiento operativo sigue almacenado en archivos legibles, versionables y modificables.
Es una aproximación que acerca los agentes a algo muy conocido por desarrolladores y administradores de sistemas: los runbooks.
Diez skills para convertir un agente generalista en una herramienta de trabajo
Hermes-Skills contiene actualmente diez paquetes principales.
medium-story automatiza un flujo editorial relativamente amplio. A partir de un tema prepara un artículo, un guion para vídeo, una publicación para LinkedIn, un guion de YouTube y versiones HTML. Su pipeline tiene nueve pasos e incluye investigación y agentes trabajando en paralelo.
short-videos reduce esa idea a contenidos de alrededor de 90 segundos y publicaciones sociales.
ai-projects resuelve una tarea mucho más sencilla, pero habitual: mantener sincronizado localmente un repositorio de proyectos de IA. Si no existe lo clona; si ya está disponible, actualiza su contenido y devuelve el estado.
transcribe recoge audio, utiliza CrisperWhisper localmente y genera dos resultados: una transcripción literal y otra que intenta reflejar el significado pretendido. Después almacena ambos resultados en un repositorio privado.
excalidraw genera diagramas en formato JSON mediante herramientas Python y los guarda en Git para poder versionarlos.
social-poster centraliza publicación en plataformas sociales mediante OAuth y llamadas directas a sus API, sin exigir una base de datos o un despliegue con Docker.
Hay también dos capacidades alejadas de programación pura. uk-business-consultant contiene un procedimiento de análisis para pequeños negocios en Reino Unido, mientras technical-trainer organiza la creación completa de cursos técnicos, incluida investigación, revisión de datos, traducción y preparación comercial.
La más delicada es t3mp3st-autonomous-security, orientada a operaciones de seguridad autorizadas. Su descripción incluye reconocimiento, escaneo y búsqueda de vulnerabilidades y el propio repositorio incorpora advertencias sobre uso autorizado. La existencia de una skill no elimina las obligaciones legales ni los controles que deben rodear una herramienta de seguridad.
El conjunto muestra algo relevante: una skill no tiene que ser una función de software convencional.
Puede ser simplemente una forma bien documentada de hacer un trabajo.
SKILL.md: Markdown como lenguaje operativo para agentes
El estándar Agent Skills utiliza una estructura deliberadamente pequeña.
Como mínimo existe una carpeta con un archivo:
mi-skill/
└── SKILL.md
Pero puede ampliarse:
mi-skill/
├── SKILL.md
├── scripts/
├── references/
├── assets/
└── templates/
El archivo SKILL.md combina metadatos en YAML con instrucciones Markdown. El estándar exige como mínimo campos como name y description, mientras que el resto del contenido explica cómo debe actuar el agente.
La simplicidad es intencionada.
No hace falta desarrollar un nuevo plugin cada vez que se quiere enseñar al agente un procedimiento que ya puede ejecutar utilizando terminal, herramientas existentes o API disponibles.
Hermes recomienda precisamente utilizar una skill cuando una capacidad puede describirse mediante instrucciones, comandos y herramientas existentes, dejando las integraciones más complejas para herramientas específicas.
Por ejemplo, una skill podría explicar:
1. Comprueba el estado del repositorio.2. Crea una rama.3. Ejecuta los tests.4. Modifica únicamente los archivos relacionados.5. Vuelve a ejecutar las pruebas.6. Genera el commit con este formato.7. Abre una pull request.
Para un humano eso es un procedimiento.
Para un agente equipado con terminal y acceso a Git también.
La diferencia frente a guardar esa explicación en un documento cualquiera es que el cliente sabe descubrirla y cargarla cuando corresponde.
La descripción puede importar casi tanto como las instrucciones
Hermes utiliza un sistema de divulgación progresiva del contexto.
No carga íntegramente todas las skills al iniciar una conversación. En primer lugar conoce únicamente una lista compacta con sus nombres y descripciones. Si la tarea parece coincidir con una de ellas, carga entonces el SKILL.md completo. Las referencias adicionales solo se incorporan cuando hacen falta.
El proceso puede imaginarse así:
Inicio ↓nombre + descripción ↓¿la tarea coincide? ↓carga SKILL.md ↓¿necesita documentación adicional? ↓carga referencias/scripts concretos
Eso permite mantener docenas de capacidades instaladas sin introducir miles de tokens de instrucciones en cada petición.
También explica por qué una frase aparentemente administrativa como la descripción de una skill resulta importante.
Si es demasiado genérica, el agente puede no saber cuándo cargarla.
Una descripción como:
Ayuda con Git
dice poco.
Otra como:
Gestiona el ciclo completo de una pull request:rama, pruebas, commits, revisión y apertura del PR
proporciona una señal mucho más útil para seleccionar la capacidad adecuada.
Aquí aparece una diferencia interesante respecto a los prompts tradicionales. Ya no se optimizan únicamente instrucciones para que el modelo responda mejor. También hay que diseñar metadatos para que el agente sepa qué instrucciones necesita antes de responder.
Una skill que fabrica nuevas skills
El componente más interesante de Hermes-Skills probablemente sea skill-writer.
Es una meta-skill: su tarea consiste en recibir la descripción de una nueva capacidad y crear el paquete correspondiente.
Según la documentación del repositorio, genera:
SKILL.md;README.md;.gitignore;- plantillas;
- materiales de referencia.
Después pasa por un proceso de revisión que incluye perfiles especializados en DevSecOps, control de calidad y documentación técnica antes de preparar el resultado para el repositorio.
La idea recuerda a los generadores de código, pero aquí el producto generado no es necesariamente una aplicación.
Es conocimiento procedural ejecutable por otro agente.
Supóngase que un equipo descubre que realiza varias veces por semana la misma secuencia:
buscar incidencias nuevas→ comprobar logs→ correlacionar despliegues recientes→ preparar resumen→ abrir ticket→ avisar por Slack
Puede repetir el prompt cada vez.
Puede mantenerlo en un documento compartido.
O puede convertir el procedimiento en una skill que el agente reconoce automáticamente.
skill-writer intenta automatizar incluso ese último paso.
Instalar una capacidad hablando con el agente
Silva ha utilizado además un patrón curioso para la distribución.
Cada README incorpora un prompt que puede pegarse directamente en Hermes. En lugar de obligar al usuario a interpretar un tutorial, el propio agente recibe instrucciones para instalar la capacidad y después pregunta únicamente por las variables particulares del entorno.
Para ai-projects, por ejemplo, la lógica es equivalente a indicarle al agente que clone Hermes-Skills, coloque el archivo correspondiente en su directorio de skills y pregunte cuál es el repositorio que debe sincronizar y dónde debe guardarlo.
Hermes almacena las capacidades dentro de:
~/.hermes/skills/
y cada skill instalada puede convertirse automáticamente en un comando /nombre-skill. También puede activarse mediante una petición normal si el sistema identifica que la descripción encaja con el trabajo solicitado.
Quien prefiera la terminal puede añadir el repositorio como fuente:
hermes skills tap add ciberjohn/Hermes-Skills
e instalar una capacidad:
hermes skills install ciberjohn/Hermes-Skills/medium-story
También es posible consultar las instaladas mediante:
hermes skills list
Hermes dispone además de su propio Skills Hub y ejecuta un análisis de seguridad antes de instalar skills obtenidas mediante su mecanismo normal de instalación.
Las skills empiezan a parecerse a paquetes para agentes
La importancia del proyecto no está en que estas diez capacidades concretas vayan a convertirse en un estándar de facto.
Está en el modelo de distribución que representan.
Durante años se han compartido prompts:
Actúa como...
Después llegaron grandes archivos de instrucciones específicas para proyectos.
Más tarde aparecieron configuraciones como AGENTS.md, reglas de IDE, servidores MCP y otras formas de proporcionar herramientas y contexto.
Las skills añaden otra pieza: procedimientos reutilizables que pueden instalarse, activarse selectivamente y versionarse.
El estándar Agent Skills no pertenece a Hermes. Fue desarrollado originalmente por Anthropic y posteriormente publicado como formato abierto. Su documentación señala expresamente que puede ser utilizado por múltiples productos compatibles.
La estructura recuerda en cierta medida a cómo evolucionó el software.
Un desarrollador no copia normalmente el código fuente de una librería cada vez que necesita reutilizarla. Instala un paquete.
En los agentes está empezando a ocurrir algo parecido con el conocimiento procedural:
Prompt aislado ↓Prompt reutilizado ↓Archivo de instrucciones ↓Skill versionada ↓Catálogo de capacidades
No son equivalentes técnicamente a npm, PyPI o un contenedor OCI. No ofrecen el mismo aislamiento, resolución de dependencias o reproducibilidad binaria.
Pero conceptualmente comparten una idea: empaquetar algo reutilizable y distribuirlo.
El verdadero valor puede estar en los errores ya aprendidos
Una skill bien construida contiene algo que suele faltar en un prompt escrito rápidamente: experiencia.
Silva menciona expresamente secciones de pitfalls donde guarda problemas encontrados en ejecuciones anteriores.
Eso puede tener más valor que la instrucción principal.
Cualquier agente puede recibir:
crea un artículo
Pero un procedimiento desarrollado después de decenas de ejecuciones puede incluir:
comprueba las fuentes antes de escribir;no ejecutes más de tres subagentes en paralelo;revisa este formato porque el generador suele romperlo;no sobrescribas estos archivos;confirma este paso antes de publicar.
Ese contenido representa memoria operativa.
Hermes ha llevado incluso esta idea al propio agente. Su documentación describe un mecanismo por el que puede crear o modificar skills tras resolver tareas complejas, superar errores o recibir correcciones del usuario. Las skills funcionan así como una forma de memoria procedural, distinta de la memoria utilizada para guardar hechos breves.
Un agente que descubre cómo solucionar una incidencia no tiene por qué volver a descubrirla desde cero la siguiente vez.
Puede convertir el procedimiento en una capacidad.
Abrir las skills también obliga a eliminar secretos y suposiciones
La publicación del repositorio deja otra enseñanza práctica.
Un procedimiento privado suele llenarse rápidamente de:
/home/usuario/proyecto
URLs personales, nombres de repositorios, dominios, credenciales, convenciones internas y decisiones que nadie documentó porque su autor ya las conoce.
Todo funciona hasta que otra persona intenta reutilizarlo.
Silva explica que publicar sus skills le obligó a reemplazar configuraciones personales por variables, documentar las dependencias y explicitar supuestos que antes estaban ocultos.
Es la misma disciplina que lleva décadas apareciendo al publicar software de código abierto.
La versión compartible termina en ocasiones mejor diseñada que el proyecto interno original porque ya no puede depender de conocimientos implícitos.
Para las empresas este punto puede ser especialmente relevante.
Un catálogo interno de skills puede convertirse en una forma de conservar conocimientos que tradicionalmente estaban repartidos entre documentos, scripts, mensajes de Slack y la memoria de determinadas personas.
Pero también puede trasladar secretos, permisos excesivos o procedimientos inseguros si se comparte sin revisar.
Un SKILL.md es fácil de leer.
Eso no significa que deba instalarse sin inspeccionarlo.
Hermes ya está construyendo todo un sistema alrededor de estas capacidades
Hermes Agent, desarrollado por Nous Research, utiliza las skills como uno de sus mecanismos principales de ampliación.
El proyecto funciona en terminal, escritorio y plataformas de mensajería, puede delegar trabajo en subagentes y admite diferentes proveedores de modelos. Su repositorio se distribuye bajo licencia MIT.
Su catálogo oficial incluye actualmente capacidades para GitHub, Docker, creación de diagramas, Claude Code, Codex, OpenCode y numerosas tareas adicionales.
Esto también muestra que Hermes-Skills no está creando desde cero el concepto de skill. Lo que aporta es un ejemplo práctico y público de cómo una persona está convirtiendo sus propios procedimientos recurrentes en pequeños paquetes reutilizables.
La parte interesante para quienes trabajan con agentes no es necesariamente instalar las diez.
Puede ser mirar su historial de conversaciones y detectar las instrucciones que ya repiten continuamente.
Si todos los lunes alguien vuelve a explicar a un agente cómo preparar un informe, hay una skill esperando a ser creada.
Si cada despliegue necesita las mismas ocho comprobaciones, también.
Si un equipo tiene un prompt de tres páginas que copia cada vez que revisa una propuesta comercial, probablemente ocurre lo mismo.
Los modelos seguirán cambiando con rapidez. Las instrucciones que describen cómo trabaja una empresa pueden durar bastante más.
Hermes-Skills apunta precisamente a esa separación: el modelo aporta inteligencia general; las skills contienen la forma concreta en la que se quiere hacer el trabajo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Hermes-Skills?
Es un repositorio abierto creado por João Silva que reúne diez skills para Hermes Agent, con procedimientos relacionados con contenidos, automatización, formación, transcripción, redes sociales, diagramas y seguridad.
¿Qué es un archivo SKILL.md?
Es el archivo principal del estándar Agent Skills. Contiene metadatos y las instrucciones que un agente debe seguir para ejecutar una capacidad determinada, y puede complementarse con scripts, plantillas y documentación.
¿Las skills funcionan únicamente con Hermes Agent?
Hermes-Skills está diseñado específicamente para Hermes, pero el formato SKILL.md sigue el estándar abierto Agent Skills, pensado para poder utilizarse en distintos clientes compatibles.
¿Por qué es importante skill-writer?
Porque automatiza la creación de nuevas skills: recibe una descripción, genera la estructura necesaria y aplica un proceso de revisión. Convierte así la creación de capacidades en otro procedimiento que el propio agente puede ejecutar.
