Hermes 配置优化技能用于优化 Hermes 配置，以减少 token 消耗、提高中文触发效率。
一、用途 该技能面向 Hermes 配置的日常维护与瘦身，核心目标是降低每次对话的 token 占用，并让中文触发词更易命中。
二、主要能力
- 配置备份：使用 cp -r ~/.hermes/routing ~/.hermes/routing-backup-$(date +%Y%m%d-%H%M%S) 备份当前配置。
- 路由文件整合：检查重复（unified-index.md 与 skill-index.md 通常重叠 30-40%），删除 unified-index.md 和 unified-index.json；精简 skill-router.md，移除行号标记、合并相似触发词、使用更紧凑格式，目标从 13KB+ 压缩到 6-8KB。
- 触发词中文化：识别纯英文触发词，添加中文等价词（如 findmy → 查找设备、定位、找手机；codex → 代码生成、AI编程、代码代理；excalidraw → 手绘图、流程图、白板；github-auth → GitHub认证、gh登录、git凭据）。三文件同步更新流程：skill-index.json 为主数据源，用 Python 脚本批量更新 triggers 数组并去重排序写回；skill-router.md 在对应分类段落更新触发词列表；skill-index.md 在对应分类表格更新触发词列。
- Compression 阈值与上下文窗口校准：触发阈值 = max(int(model.context_length * compression.threshold), 64000)。需先看 compression.threshold，再看主模型实际 context 来源（model.context_length 或 custom_providers[].models[<exact model name>].context_length）。若模型名带别名/后缀，custom_providers.models 必须写完全同名键；自定义端点 /models 不准或缺失时，直接在 model.context_length 明写整数。注意 auxiliary.compression.extra_body.context_window 只影响摘要模型请求体参数，auxiliary.compression.context_length 只用于辅助压缩模型可行性检查/覆盖，真正决定 auto-compress 的仍是主模型 context_length。
- Memory 压缩（架构链格式）：将扁平条目转为架构链，一条树状依赖替代 10+ 散装条目。模板为：元：[核心行为规则]→[次级规则]→[三级规则]，下含红线、重试、领域链等分支。USER.md 优化：10+ 扁平条目 → 1 条架构链，文言压缩，每条 ≤20 字，只存硬规则。MEMORY.md 优化：只保留跨项目稳定技术事实，删除项目细节，目标 < 500 bytes。
- Skills 清理：用 du -sh 查大小排序，统计每个目录 skill 数，删除标准包括 auto-installed 大包（>1M 且 >10 skills 且从未手动加载）、cloned repos（含 .git 目录）、空目录、用户不会用的领域。删前需按功能域列 inventory，先给出将删清单 + 保留理由，未确认范围时宁可只加路由不做删除。
- 路由引用清理：删 skills 后必须同步清理 skill-router.md、skill-index.md、skill-index.json。注意 skill-index.json 顶层是数组 [{skill}, ...]，不是 dict {"skills": [...]}；sed 对多行 section 不可靠，清理 skill-index.md 用 Python regex。
三、使用方式 按上述流程逐步执行：先备份，再整合路由文件，然后批量添加中文触发词并同步三文件，接着校准 compression 阈值，压缩 memory，清理 skills，最后清理路由引用并 commit 到 git repo。批量添加中文触发词时使用 Python 脚本读取 skill-index.json、检查无中文触发词的 skills、定义映射、批量更新并写回。
四、适用场景 适用于使用 Hermes 且希望降低 token 消耗、提升中文触发命中率、精简路由与 memory 配置的用户。
五、限制与风险 删除 unified-index.md 可能导致某些路由失效；添加的中文触发词可能不被用户使用；需要备份以便回滚；删 skills 后必须同步清理路由引用；skill-index.json 是数组不是 dict；sed 对多行 section 不可靠；MEMORY.md 用 write_file，user profile 用 memory() tool，两个独立系统；路由真实落点须现场查证，不要把 ~/.hermes/hermes-agent/routing/、~/.hermes/routing/、项目内 .hermes/routing/ 之一当成永真；memory replace 需要精确匹配 old_text，多条目无法一次 replace；改 config.yaml 时先读精确上下文再 patch。
六、预期收益 routing 文件从 90KB+ 降至 50-60KB（节省 30-40%）；skill-router.md 从 13KB 降至 6-8KB（节省 50%+）；英文触发词从 30+ 个降至 <15 个（节省 50%+）；USER.md 从 1900 bytes 降至 1200 bytes（节省 37%）；每次对话约节省 2000-3000 tokens。
七、验证步骤 检查文件大小、验证触发词匹配、测试路由功能、监控 token 使用量。