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GITHUB · ANALIZADO

Hermes-Plugin-Pack

Paquete de plugins para Hermes Agent que añade cuatro herramientas esenciales: registro de reacciones en chat, detección automática de flujos de trabajo, entorno sandbox con proot y compresión de contexto sin reescritura. Sin dependencias externas salvo stdlib.

Ficha actualizada 26 sept 2026, 12:19 · upstream 26 sept 2026, 12:02 · release sin release detectada

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
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Qué es Hermes-Plugin-Pack

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Este repositorio contiene cuatro plugins diseñados para Hermes Agent que resuelven problemas específicos del agente diario. Cada plugin es una carpeta con un manifiesto y archivos Python, sin dependencias de terceros. Los componentes incluyen feedback-reactions para capturar reacciones de Telegram como datos estructurados, skill-factory que detecta flujos repetitivos y los convierte en habilidades automatizadas, proot-sandbox que ejecuta comandos terminales aislados sin acceso a secretos del sistema, y jev_compact que comprime el contexto manteniendo el texto original verbatim.

Los plugins siguen principios de diseño estrictos: nunca toman la puerta de entrada fuera de línea, gestionan estado acotado en archivos JSON con ventana fija, priorizan stdlib sobre dependencias externas, declaran claramente lo que necesitan mediante requires_env y config_schema, y documentan el crédito a ideas ajenas. Las pruebas unitarias cubren casos de uso específicos sin tocar la red, validando la forma de los datos y el manejo de errores.

La instalación es manual mediante cp en ~/.hermes/plugins, con verificación vía hermes plugins doctor. Se recomienda mantener versiones upstream para plugins de terceros como hermes-jev o typesafe-skill-router en lugar de vendorearlos. El paquete está licenciado MIT sin telemetría, ideal para despliegues autohospedados que requieren control total sobre el entorno del agente.

CASOS DE USO
  • Capturar reacciones de chat (Telegram) como dataset estructurado para análisis posterior
  • Detectar automáticamente flujos de trabajo repetitivos y convertirlos en habilidades automatizadas
  • Ejecutar comandos terminales sandboxeados con proot sin acceso a secretos del sistema
  • Comprimir contexto de transcripción manteniendo texto original verbatim sin reescritura
PUNTOS DESTACADOS
  • Sin dependencias externas salvo stdlib y requests en el host
  • Gestión de estado atómica mediante archivos JSON con ventana acotada
  • Entorno sandbox con proot que aísla comandos del sistema anfitrión
  • Auditoría completa de decisiones de compresión en archivo JSONL
  • Nunca toman la puerta de entrada fuera de línea (fail-open)
PRECAUCIONES
  • Requiere binario proot instalado manualmente en PATH o vía HERMES_PROOT_BIN
  • Plugin jev_compact necesita API key de TypeSafe (TYPESAFE_API_KEY)
  • Sin soporte Docker ni archivos Dockerfile/Compose
  • Pruebas no validan comportamiento dentro de proceso Hermes live
  • Requiere Python 3.11+ y Hermes Agent con plugin API manifest_version: 2
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU1 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA1 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADlownivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Crear directorio ~/.hermes/plugins, copiar contenido del repositorio, ejecutar hermes plugins doctor para verificar dependencias. Configurar HERMES_PROOT_BIN si proot no está en PATH. Instalar upstream plugins de terceros (hermes-jev, typesafe-skill-router) en lugar de vendorearlos. No hay telemetría, solo llamadas al modelo que el host ya realiza.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
No detectados
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.