Hermes Atlas 是面向 Hermes Agent（Nous Research）生态的社区目录，梳理为 Hermes Agent 构建的工具、技能、集成与部署模板。
主要能力：经过质量筛选的仓库目录（84 个项目、12 个分类）；实时 GitHub 星标数与 30 天 sparkline；基于 27 个研究文件的 RAG 聊天机器人“Ask the Atlas”；混合搜索/筛选与 trending 标记；零框架前端（原生 HTML/CSS/JS）与无服务器 API（Vercel 函数 + Redis 缓存）。
安装：git clone https://github.com/ksimback/hermes-ecosystem.git，进入目录后 npm install。依赖仅 openai 与 redis。
关键文件：index.html 主界面；data/repos.json 唯一数据源；data/chunks.json 预计算嵌入（283 个分块，约 7MB）；api/stars.js、api/stars-history.js、api/chat.js；scripts/build-chunks.js、scripts/test-rag.js；research/ 知识库；lib/redis.js。
新增项目需先过质量筛选：专为 Hermes Agent 构建、创建于 2025-07-22 之后、有真实投入、通过安全审查；再写入 repos.json 对应分类，并用 node -e "require('./data/repos.json')" 校验。
更新研究文件后重建嵌入：export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-...，然后 node scripts/build-chunks.js，再 node scripts/test-rag.js 测试 RAG 质量（27 个用例）。build-chunks.js 读取 research/ 下 .md 文件，按 500 字符切分、100 字符重叠，使用 text-embedding-3-small 嵌入并写入 chunks.json。
API：GET /api/stars（1 小时 Redis 缓存，未命中回退 GitHub API）；GET /api/stars-history?repos=... 返回 30 天历史；POST /api/chat 支持流式返回，检索流程为对话感知改写、BM25 与余弦相似度混合搜索、MMR 重排、取 Top-5、LLM 生成。
配置需设置 OPENROUTER_API_KEY、REDIS_URL，可选 GITHUB_TOKEN、OPENROUTER_MODEL 与回退模型。本地可直接打开 index.html（API 不可用），或用 vercel dev；部署用 vercel --prod。每日 cron /api/stars-daily-snapshot 在 UTC 午夜生成历史。
限制：文档未提供收费、价格与效果保证；以上事实均来自公开资料，缺失信息暂未提供。