工资翻倍计划：Hermes 帮我找"钱"吧！
我做了一个每天早上10点给我"找钱"的 AI。
1. 什么是 Hermes Agent？为什么它能帮你找钱？
1.1 一句话说清楚
Hermes Agent 是由 Nous Research 开发的开源自主 AI 代理框架，于 2026 年 2 月发布 v0.1.0 。它不是一个"聊天机器人"，而是一个会跟着你成长的私人 AI 打工人——你用得越久，它就越懂你。
1.2 Hermes vs OpenClaw：到底区别在哪？
很多人把 Hermes 和 OpenClaw 放在一起比较，但它们本质上是两种东西。OpenClaw 更像一个"工具箱"，你需要手动配置每个工具；而 Hermes 是一个"学徒"，它会自己学会怎么用工具，甚至发明新工具 。
| 对比维度 | OpenClaw | Hermes Agent |
|---|---|---|
| 技能来源 | 用户手写脚本 | Agent 自动生成并优化 |
| 记忆机制 | 会话级记忆 | 分层持久化记忆系统（热/冷存储分离） |
| 安全设计 | 后期加固 | 底层内建（prompt injection 扫描、容器加固） |
| 迭代速度 | 常规更新 | 42 天内从 v0.1.0 迭代至 v0.8.0 [1] |
爆点金句：OpenClaw 是你雇的临时工，Hermes 是你培养的徒弟——前者干完活就走，后者越干越顺手。
2. 它能用来干什么？四大真实场景
2.1 场景一：每日情报管家
想象一下：你设定了一句话——"每天早上8点，从 Reddit 和 X 上搜开源 AI 的最新动态，整理成报告发到我的 Telegram。"
普通 AI 会机械执行，但 Hermes 不一样。它会观察你的行为：你点开了哪条、回复了哪条、忽略了哪条。然后，它悄悄调整筛选优先级。三天后，你发现推送的内容越来越对味。这不是魔法，这是行为学习。
2.2 场景二：不会失忆的编程搭档
开发者最痛苦的是什么？每次换个 AI 工具，都要从头解释项目结构、命名习惯、部署流程。
Hermes 不会。它记得你的代码库结构，记得你上次在哪个文件卡了壳。你关掉电脑去睡觉，它在云端 VM 上继续干活。第二天醒来，进度报告已经躺在你的 WhatsApp 里了。
2.3 场景三：懂你的写作助理
"我要简洁的风格，不要用'边界'这个词"——你说过一次，Hermes 就记住了。
它能跨会话记住你的写作偏好、常用词汇、话题禁区。用了几次之后，你甚至不需要再提醒它，它自己就知道什么该写、什么不该写。
2.4 场景四：会存档方法论的研究员
你让 Hermes 做一个竞品分析。它不仅做完了，还自动把"怎么做竞品分析"存成了一个 Skill。下次你说"帮我分析 XX 公司"，它直接调用上次的方法论，速度翻倍。
3. 实战演示：从零打造副业信息抓取系统
前置准备：
- WhatsApp 部署请参考 教程一：将 Hermes Agent 部署至 WhatsApp
- 模型配置请参考 教程二：接入小米 MiMo V2 Pro 模型
Step 1：第一次对话——告诉它你要干什么
打开 WhatsApp，直接告诉 Hermes 你的核心诉求：
"我想让你当我的找钱助手（money-finding assistant），帮我寻找副业、远程工作或赚钱机会，过滤出高质量、现实的机会。"
Hermes 会立即开始行动。你会看到它的"思考过程"：
Step 2：安全审批——它在保护你
当 Hermes 尝试执行涉及网络抓取的命令时（比如 curl | python3），系统会弹出安全警告：
这不是报错，是 Hermes 在保护你的服务器不被乱执行。你只需要输入：
/approve session
这会批准当前会话的所有类似操作。不建议使用 /approve always，因为你还在调试阶段 。
Step 3：第一轮结果——还不够精准
批准后，Hermes 会给你第一波结果。但老实说，第一轮往往太泛：
"LinkedIn 13,000 jobs"、"Upwork / Fiverr"……
这些谁都知道。问题在于：
- 没有行动路径
- 没有筛选逻辑
- 没有优先级
Step 4：核心操作——训练你的 Agent
这一步决定成败。你要开始"调教"它：
"This is not what I want. I do NOT want business setups like TikTok Shop, Shopee, or dropshipping. I want simple, individual tasks I can do online — translation jobs, video editing gigs, content writing. Must be something I can start TODAY."
Step 5：输出进化——它开始懂你了
经过几轮反馈，Hermes 的输出发生了质变：
现在它给你的是具体任务，而不是平台列表 例如：
| 任务类型 | 具体内容 | 平台 | 报酬 |
|---|---|---|---|
| 翻译 | 英语-挪威语翻译 | Freelancer.com | $8-15/hr |
| 视频编辑 | 30-60秒社交媒体视频 | PeoplePerHour | €30-250/批 |
| 内容写作 | 1500-2000字SEO博客 | PeoplePerHour | £55/篇 |
Step 6：设置定时任务——让它自动工作
现在，让它每天自动帮你扫描：
"Every day at 10am: Find 3-5 real-time gig tasks based on my preferences — posted within last 24 hours, low competition, actionable immediately. Send the results to my WhatsApp."
同时，它现在会每日推送我信息，并且根据我的点击情况与建议持续优化
Step 7：技能沉淀——让它越来越强
最后一步，让它把这个流程变成可复用的技能：
"Turn this process into a reusable skill and improve it over time."
从此，你拥有了一个会自我进化的赚钱雷达。
3. Hermes 的五大能力展示
通过这次实战，我们验证了 Hermes 的五大核心能力：
3.1 记住偏好（Memory）
我只说了一次"我喜欢翻译和视频编辑任务"，它就记住了。第二天，它开始"替我选"。
你可以在 WhatsApp 里随时告诉它偏好：
I prefer translation and video editing tasks.
Avoid writing-heavy jobs.
3.2 可被训练（Feedback Loop）
每次收到推送，你只需要简单回复：
This one is good→ 它会推送更多类似内容This is useless→ 它会避开这类任务
3.3 帮你执行（Actionable Agent）
选中一条任务，直接说：
Help me apply for this
它会帮你写 proposal、告诉你怎么投、甚至帮你生成申请内容。
爆点金句：它不仅帮我找钱，还帮我去拿钱。
3.4 自动进化（Self-evolving Skill）
你不需要再改代码。告诉它：
Improve this system over time and make it more accurate.
它会自己调整筛选逻辑、提高结果质量。
3.5 定时推送
每天早上 10 点，WhatsApp 准时响起：
"今日可抢任务：翻译 300 词产品描述，$15，竞争者仅 3 人，10 分钟前发布。"
4. 调教经验总结：我踩过的坑
经过几天的调教，我总结出以下经验：
4.1 第一轮输出一定不对——别放弃
Hermes 第一次给你的结果往往太泛。这不是它不行，是它还不了解你。你需要明确告诉它你不要什么。
4.2 反馈要具体
不要说"这个不好"，要说"我不要开店类的，我只想要按件计费、今天就能做的任务"。越具体，它学得越快。
4.3 善用安全审批
/approve session 是你的好朋友。调试阶段不要用 always，等稳定了再说。
5.4 让它沉淀技能
每次完成一个复杂任务，都让它"Turn this into a reusable skill"。这样下次它可以直接调用，不需要重新推理。
我以为它会给我信息，但后来它开始告诉我："你今天可以做什么，能赚钱。"
我没有写一个工具，我培养了一个 Agent。
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