从 2017 年的一个念头到如今影音、健身、代码、知识库全自动运转。这篇文章聊聊我是怎么用一台双核 NAS 和 Hermes把「私人助手」这件事落地的。一、从「贾维斯」到 Hermes实践2017 年刚毕业那会儿或许是受漫威影响又或许是本身就热爱这份职业我心里埋下一个念头想给自己造一个「贾维斯」帮我打理生活、工作和学习。一路摸索过来路线大概是这样的最早Amazon Echo 云端方案然后HomeAssistant 做家庭自动化再后来NAS 部署 Docker结合 HA、Flask 后台、MQTT、米家再加上自己写的一堆脚本到这里家庭自动化算是有了雏形知识库自动积累、影音库自动爬取、信息汇总、家电自动化……这些 DIY 大多是从 2020 年购入 NAS 开始的。那是我第一次拥有一台带域名、7×24 小时为我服务的「电脑」——虽然它只有双核、18G 内存后期暴力扩展但至今仍在兢兢业业地服役。在此先感谢一下我的 NAS 兄弟。最近 AI 应用甚嚣尘上我也开始用起了 Hermes Agent。和之前「OpenWebUI 自动化脚本」的组合相比它给我的最大感受有三点1. 写脚本更省心Agent 更懂我很多脚本不用我再手写了。2. 记忆能堆叠历史记忆可以陆续累积上下文保存相对完整。3. 省资源别问我为什么不用 OpenClaw—我的 NAS 跑不动但跑 Hermes 绰绰有余。下面我就从已实现的服务的功能介绍、效果、后续方向介绍简单聊聊 Hermes 是怎么影响我的日常的。二、整体架构网络拓扑我家的网络是这样串起来的光猫做桥接把信号透传给主路由器RouterOS再由主路由器分发一路接到 AP 路由提供无线覆盖另一路通过本地有线连接 NAS、电视和电脑这些固定设备。主要用到的NAS 服务自带软件影音、相册、Docker 管理、摄像头监视器、反向代理、SSH 登录、数据库、文件管理、SMB。自建服务服务用途多终端微信云服务消息多端同步Vaultwarden密码管理Gitea代码管理Hermes终端助理DooTask项目管理MosquittoMQTT 服务MyOpenSSL证书生成Calibre-Web个人图书馆Joplin server知识库三、Hermes 已实现的服务1. 视频下载通过 Hermes 调用 skill实现影视剧的自动化搜索、下载、排版并放到指定权限的 SMB 目录中。甚至可以在 skill 里约定输出文件命名规范、图片刮削效果、去广告ffmpeg、清晰度调整ffmpeg等要求。整体来看它做的是这么一件事从某个中文影视站批量下载电视剧或电影转成 MP4 存到群晖 NAS 里并且自动检测和删除片中的插播广告。具体流程分八步走1. 拿链接从影视站详情页取出对应剧集地址。2. 提集数用正则匹配「第 N 集」这里有个坑见下文。3. 提 m3u8在播放页抓取视频流地址去掉 3 个字符的前缀再做 Base64 和 URL 解码。4. 测速选源用 ffmpeg 下载 8 秒片段对比下载速度挑最快的源。5. 批量下载用 ffmpeg 做流拷贝不重新编码速度快带上 Referer 防盗链头并支持断点续传。6. 广告处理先按每秒 1 帧抽帧做场景突变检测再结合音频和亮度验证最后用 ffmpeg 裁剪拼接。7. 存群晖先下载到本地再通过 SMB 分块上传因为 ffmpeg 不认 SMB 路径。8. 汇报告诉用户下了哪几集、什么分辨率、存在哪没更完的剧还会建一个定时任务定期检查。说明这里省略了一些反爬与防盗链的具体细节写太细容易被平台处理感兴趣的朋友可以私下交流。用户偏好已固化沿用「第01集.mp4」的命名规范分辨率不低于 1080P低于就跳过并说明原因存到指定 NAS 路径下载前先测速选快源中间的插播广告要先检测确认再删没有广告就如实说明。实际战绩2026 年 8 月完整跑通了《杀人者的购物中心2》6 集批量下载、广告检测、存群晖全链路验证通过。2. 个人健身指南它会根据我的个人信息实时反馈推动「私人教练」更新训练计划。核心知识蒸馏自《囚徒健身》保罗·威德四书当然你也可以蒸馏其他知识库。六大基础动作 × 十式进阶每项从第 1 式到第 10 式必须逐式进阶严禁跳级动作第 1 式第 5 式第 10 式俯卧撑墙俯卧撑标准俯卧撑单臂俯卧撑深蹲肩倒立深蹲标准深蹲单腿深蹲引体向上垂直引体标准引体单臂引体举腿坐姿屈膝平卧直举腿悬垂直举腿桥短桥标准桥终极桥倒立撑靠墙顶立标准倒立撑单臂倒立撑进阶标准是当前式能做到 2 组 × 10 次、且动作标准就升到下一式其中「桥」这一项按保持时间 3060 秒来判断。四套训练逻辑skill 的核心知识分层体系逻辑囚徒 1力量低次高质十式进阶囚徒增肌TUT 时间张力 / 停顿 / 减速离心 / 递减组815 次囚徒爆发力低次高质 35 次禁力竭每周 12 天须基础达标囚徒 2特技俄挺 / 铁旗 / 慢起倒立六项达到第 6 式才开放六大功能触发即响应周训练计划表、升阶评估、动作纠错、计划调整、原理讲解、爆发力编排。安全约束强制有旧伤自动降级并给替代动作任何动作疼痛立刻停新手或复训从低式起步严禁跳级。3. Code 库同步这部分实现了 Gitea、本地、Joplin 三方的内容同步顺带帮我重新整理了下我最近几年的一些项目并制定了完善的提交规则。整体的同步链路是这样的Gitea 仓库作为权威源里面平铺放着 127 个 skill 目录本地有一个「中转仓」是唯一做 git 操作的地方它只通过 sparse-checkout 拉取 ai/skills 这一个子目录而不是拉整个仓库接着从「中转仓」再分两路——一路用 tar 拷贝到本地 skills 目录供 Hermes 实际加载另一路通过 Joplin 的命令行导入生成一份只读镜像供多端查看。设计思路为什么用「本地中转仓」而非直接同步Gitea 仓库有十几个G全量 clone 会超时中转仓用 sparse-checkout 只拉 ai/skills 子目录实测 4 秒同时把 git 操作集中在一个工作副本里避免污染 Hermes 实际加载的 skills 目录。两个目录的组织方式互不转换用户明确约定Gitea 侧是平铺结构本地侧是分类结构由同步脚本负责两者之间的映射。补充说明之所以要对原 skill 做原路径保存是因为不同的 IDE 或 Agent 对 skill 的读取保存格式有要求加一层本地做隔离。冲突以 Gitea 为准拉取时用 Gitea 覆盖本地本地改动实时推送不攒批推送前先做一次 rebase 拉取。Joplin 是「镜像」不是「同步」它只做只读展示、多端查看和全文检索数据单向写入、不反向避免引入冲突。三方的角色节点作用特点GiteaYangs/code权威源 版本历史平铺 127 个 skillgit 留痕可回滚本地/opt/data/skillsHermes 实际加载分类结构随用随改Joplin只读镜像127 篇 SKILL.md多端查看 全文检索工作机制改完即推、冲突以 Gitea 为准、Joplin 单向镜像、中转仓只 sparse-checkout ai/skills 子目录。收益skill 永久留档、多端随时查阅、换机一键恢复、全部脚本化一个脚本统一驱动 push / pull / joplin / all 四种操作。现状初始化已完成Gitea 127 本地 127 Joplin 127三处一致。4. 知识库总结与积累这里也对我前几年将近200篇自行编写或者汇总的经验日记等做了重新排版与规整。这套流程的核心链路是先判断模式再做链接查重然后抓取全文、净化内容接着分类归档、更新索引最后双写到 Joplin 并汇报结果。触发模式判断根据发链接时带的关键词你说的话模式处理方式「收藏下 / 保存 / 存一下」收藏模式存原文不提炼「总结下 / 提炼 / 摘要」总结模式提炼核心观点后存「说明下 / 介绍下 / 讲讲」说明模式先说不存等说「收藏下」再存无关键词默认收藏同收藏模式详细步骤步骤做什么关键点① 判模式按关键词确定收藏/总结/说明总结优先于收藏总结已含保存② URL 查重搜知识库全文找同 URL命中直接回「已归档」不重复抓③ 抓全文抓取正文收藏 10 万字符 / 总结 3 万字符带浏览器 UA 防反爬④ 净化剔除广告/导航/推荐/二维码保留标题/正文/图片/表格/代码⑤ 分类归入 9 大分类之一投资理财加题材/宏观/行业/财报前缀⑥ 更新索引生成 README 索引分类目录树 文件清单 总篇数⑦ 双写 Joplin导入「知识库收藏/分类」 同步本地 Joplin 双份汇报告知位置/分类/路径/模式不贴全文主要功能9 大分类技术开发 / 投资理财 / 经验沉淀 / 人工智能 / 商业科技 / 灵感创意 / 产品设计 / 生活方式 / 读书笔记、投资理财纪律、微信重复投递兜底、文件命名规范、分类超限合并、双写同步、说明模式两阶段。后续计划计划说明难度1–5当前状态自动化个人图书馆自动抓取、分类、上传、汇总图书等功能2规划中邮件汇总自动转发验证码、重要信息、发票到微信1规划中本地虚拟 3D 人物投屏与用户实时互动、关联本地 Agent、回答问题等—观望中去过 WAIC已有硬件方案但价格五位数暂缓如果大家有什么好的想法欢迎留言交流。5. 其他方面比较重要的比如 soul.md 、定时备份机制、非高峰处理程序流程、定时skill清理优化、会话清理、skill定时更新机制 不再赘述懂的都懂写在最后综上所述在使用hermes中最重要的是skill为此我在Code 库同步中实现了skill的多端同步与备份这个设计思路可以借鉴下。从一台双核 NAS 起步到影音、健身、代码、知识库逐渐「自运转」Hermes 帮我把过去散落在各处的手写脚本收拢成一个个可复用、可记忆、可调度的 skill初步实现了自动化的个人终端助手。这条路还在继续也欢迎有同样想法的朋友一起交流。