Hermes Agent: CLIコマンドライン

#!/bin/bash
# daily-workflow.sh
hermes chat --model gpt-4o --skill daily-briefing --output report.md
hermes notify telegram --file report.md
hermes checkpoint save "daily-$(date +%Y%m%d)"

# 基本的な会話
hermes chat

# モデルの指定
hermes chat --model gpt-4o

# ユーザーの指定
hermes chat --user alice

# スキルの指定
hermes chat --skill code-review

# 非インタラクティブモード（単一入力）
hermes chat --message "src/main.pyをレビュー" --no-interactive

# パイプ入力
cat error.log | hermes chat --message "このエラーログを分析して"

# ツールセットの指定
hermes chat --toolset frontend-dev

# ファイルへの出力
hermes chat --output report.md

# 単一タスク実行
hermes run "React 19の新機能を検索してサマリーを生成"

# モデルとスキルの指定
hermes run --model gpt-4o --skill research "Vue 4の変化を調査"

# デリゲートモード
hermes run --delegate --max-sub-agents 3 "プロジェクト全体のコード品質をレビュー"

# 出力フォーマット
hermes run --format json "このAPIのレスポンスフォーマットを分析"

# APIサービスの起動
hermes serve --host 0.0.0.0 --port 8080

# バックグラウンド実行
hermes serve --daemon

# 設定の指定
hermes serve --config /path/to/config.yaml

# 全プラットフォームを有効化
hermes serve --platforms telegram,discord,slack

# 設定の確認
hermes config show
hermes config get model.default
hermes config get memory.working_memory_limit

# 設定の変更
hermes config set model.default gpt-4o
hermes config set personality.tone professional

# 設定の検証
hermes config validate

# エクスポート/インポート
hermes config export > backup.yaml
hermes config import backup.yaml

# リセット
hermes config reset

# 利用可能モデル一覧
hermes model list

# モデル接続テスト
hermes model test gpt-4o

# カスタムモデルの追加
hermes model add --name my-model --provider ollama

# モデル詳細の確認
hermes model info gpt-4o

# フルヘルスチェック
hermes doctor

# クイックチェック
hermes health

# バージョン確認
hermes --version

# システム情報確認
hermes info

#!/bin/bash
# CI/CD統合例

# 1. コードレビュー
hermes run --skill code-review --output review.md "PR #$PR_NUMBERをレビュー"

# 2. レビュー結果の確認
if grep -q "🔴 重大" review.md; then
  echo "重大な問題が発見されました。マージを阻止します"
  exit 1
fi

# 3. テスト実行
hermes run --skill test-runner "完全テストスイートを実行"

# 4. リリースノートの生成
hermes run --model gpt-4o --output CHANGELOG.md "git logからリリースノートを生成"

from hermes import HermesClient

client = HermesClient(base_url="http://localhost:8080")

# メッセージ送信
response = client.chat(
    message="このファイルのコード品質をレビュー",
    model="gpt-4o",
    files=["src/main.py"]
)

print(response.text)

# バッチ実行
results = client.batch_run([
    {"message": "React 19を検索", "model": "gpt-4o-mini"},
    {"message": "Vue 4を検索", "model": "gpt-4o-mini"},
    {"message": "Svelte 5を検索", "model": "gpt-4o-mini"},
])

for r in results:
    print(f"Task: {r.task}, Cost: ${r.cost:.4f}")

.PHONY: review test deploy

review:
	hermes run --skill code-review "修正された全ファイルをレビュー"

test:
	hermes run --skill test-runner "テストスイートを実行"

deploy: review test
	hermes run "staging環境にデプロイ"
	@echo "デプロイ完了"