sidebar_position: 11 title: “Automate Anything with Cron” description: “Real-world automation patterns using Hermes cron — monitoring, reports, pipelines, and multi-skill workflows”

利用 Cron 自动化任何任务

每日简报机器人教程介绍了相关基础知识。本指南则更进一步——为您展示了五种可直接应用于实际工作流的自动化模式。

如需完整的功能参考，请查看定时任务（Cron）。

::info 核心概念 Cron 任务会在全新的智能体会话中运行，不会保留当前对话的任何记忆。因此，提示语必须完全独立——需包含智能体所需了解的所有信息。

::

::tip 不需要大语言模型？您有两种无需使用令牌的方案。

• 周期性监控机制：脚本可直接生成所需的消息内容（如内存警报、磁盘警报、心跳检测等），可使用仅脚本形式的 Cron 任务。同样依靠调度器，但不涉及大语言模型。您可以在聊天中让 Hermes 为您设置此类任务——cronjob 工具会自动判断是否使用 no_agent=True 并生成相应脚本。
• 从正在运行的脚本中执行一次性操作：适用于 CI 步骤、提交后钩子、部署脚本或外部调度的监控程序，可使用hermes send功能将标准输出或文件直接发送到 Telegram / Discord / Slack 等平台，而无需设置 Cron 任务。 :::

模式 1：网站变更监控器

持续监控某个网址的变动，仅在检测到变化时发出通知。

这里的秘密武器就是script参数。每次执行前都会先运行一段 Python 脚本，其标准输出内容将作为智能体的工作上下文。脚本负责处理具体的操作（如数据获取、差异对比），而智能体则负责判断（此次变更是否重要？）。

请创建监控脚本：

mkdir -p ~/.hermes/scripts

import hashlib, json, os, urllib.request

URL = "https://example.com/pricing"
STATE_FILE = os.path.expanduser("~/.hermes/scripts/.watch-site-state.json")

# Fetch current content
req = urllib.request.Request(URL, headers={"User-Agent": "Hermes-Monitor/1.0"})
content = urllib.request.urlopen(req, timeout=30).read().decode()
current_hash = hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()

# Load previous state
prev_hash = None
if os.path.exists(STATE_FILE):
    with open(STATE_FILE) as f:
        prev_hash = json.load(f).get("hash")

# Save current state
with open(STATE_FILE, "w") as f:
    json.dump({"hash": current_hash, "url": URL}, f)

# Output for the agent
if prev_hash and prev_hash != current_hash:
    print(f"CHANGE DETECTED on {URL}")
    print(f"Previous hash: {prev_hash}")
    print(f"Current hash: {current_hash}")
    print(f"\nCurrent content (first 2000 chars):\n{content[:2000]}")
else:
    print("NO_CHANGE")

配置定时任务：

/cron add "every 1h" "If the script output says CHANGE DETECTED, summarize what changed on the page and why it might matter. If it says NO_CHANGE, respond with just [SILENT]." --script ~/.hermes/scripts/watch-site.py --name "Pricing monitor" --deliver telegram

:::提示 [静默] 技巧
对于定时监控任务，可指示代理在未检测到任何变化时仅回复 [SILENT]。Cron 机制会将 [SILENT] 视为静默标识，因此只有当真正发生异常时才会向您发送通知——这样在无异常时段就不会出现垃圾信息。

::

模式 2：周报生成

该模式会从多个来源收集信息，并将其整合为格式化的汇总报告。此任务每周执行一次，结果会发送至您的主频道。

/cron add "0 9 * * 1" "Generate a weekly report covering:

1. Search the web for the top 5 AI news stories from the past week
2. Search GitHub for trending repositories in the 'machine-learning' topic
3. Check Hacker News for the most discussed AI/ML posts

Format as a clean summary with sections for each source. Include links.
Keep it under 500 words — highlight only what matters." --name "Weekly AI digest" --deliver telegram

通过 CLI：

hermes cron create "0 9 * * 1" \
  "Generate a weekly report covering the top AI news, trending ML GitHub repos, and most-discussed HN posts. Format with sections, include links, keep under 500 words." \
  --name "Weekly AI digest" \
  --deliver telegram

0 9 * * 1 是一种标准的 Cron 表达式，表示每周一上午 9:00。

模式 3：GitHub 仓库监控器

用于监控仓库中新增的 issue、PR 或版本发布。

/cron add "every 6h" "Check the GitHub repository NousResearch/hermes-agent for:
- New issues opened in the last 6 hours
- New PRs opened or merged in the last 6 hours
- Any new releases

Use the terminal to run gh commands:
  gh issue list --repo NousResearch/hermes-agent --state open --json number,title,author,createdAt --limit 10
  gh pr list --repo NousResearch/hermes-agent --state all --json number,title,author,createdAt,mergedAt --limit 10

Filter to only items from the last 6 hours. If nothing new, respond with [SILENT].
Otherwise, provide a concise summary of the activity." --name "Repo watcher" --deliver discord

:::warning 自包含提示词
请注意，该提示词中明确列出了具体的 gh 命令。Cron Agent 无法记住之前的执行记录或您的偏好设置——因此请务必将所有指令完整地写出来。

::

模式 4：数据收集流程

定期抓取数据并保存到文件中，进而分析数据随时间变化的趋势。该模式将用于数据收集的脚本与用于分析的 Agent 相结合使用。

import json, os, urllib.request
from datetime import datetime

DATA_DIR = os.path.expanduser("~/.hermes/data/prices")
os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)

# Fetch current data (example: crypto prices)
url = "https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price?ids=bitcoin,ethereum&vs_currencies=usd"
data = json.loads(urllib.request.urlopen(url, timeout=30).read())

# Append to history file
entry = {"timestamp": datetime.now().isoformat(), "prices": data}
history_file = os.path.join(DATA_DIR, "history.jsonl")
with open(history_file, "a") as f:
    f.write(json.dumps(entry) + "\n")

# Load recent history for analysis
lines = open(history_file).readlines()
recent = [json.loads(l) for l in lines[-24:]]  # Last 24 data points

# Output for the agent
print(f"Current: BTC=${data['bitcoin']['usd']}, ETH=${data['ethereum']['usd']}")
print(f"Data points collected: {len(lines)} total, showing last {len(recent)}")
print(f"\nRecent history:")
for r in recent[-6:]:
    print(f"  {r['timestamp']}: BTC=${r['prices']['bitcoin']['usd']}, ETH=${r['prices']['ethereum']['usd']}")

/cron add "every 1h" "Analyze the price data from the script output. Report:
1. Current prices
2. Trend direction over the last 6 data points (up/down/flat)
3. Any notable movements (>5% change)

If prices are flat and nothing notable, respond with [SILENT].
If there's a significant move, explain what happened." \
  --script ~/.hermes/scripts/collect-prices.py \
  --name "Price tracker" \
  --deliver telegram

脚本负责自动执行数据收集工作，而智能体则负责添加推理层。

模式 5：多技能工作流

通过将多个技能串联起来，可处理复杂的定时任务。在提示语被执行之前，这些技能会按顺序加载。

# Use the arxiv skill to find papers, then the obsidian skill to save notes
/cron add "0 8 * * *" "Search arXiv for the 3 most interesting papers on 'language model reasoning' from the past day. For each paper, create an Obsidian note with the title, authors, abstract summary, and key contribution." \
  --skill arxiv \
  --skill obsidian \
  --name "Paper digest"

直接通过该工具操作：

cronjob(
    action="create",
    skills=["arxiv", "obsidian"],
    prompt="Search arXiv for papers on 'language model reasoning' from the past day. Save the top 3 as Obsidian notes.",
    schedule="0 8 * * *",
    name="Paper digest",
    deliver="local"
)

技能是按顺序加载的——首先加载 arxiv（用于教会智能体如何检索论文），接着是 obsidian（用于教授其如何撰写笔记）。提示词则负责将这些技能整合在一起。

管理您的任务

# List all active jobs
/cron list

# Trigger a job immediately (for testing)
/cron run <job_id>

# Pause a job without deleting it
/cron pause <job_id>

# Edit a running job's schedule or prompt
/cron edit <job_id> --schedule "every 4h"
/cron edit <job_id> --prompt "Updated task description"

# Add or remove skills from an existing job
/cron edit <job_id> --skill arxiv --skill obsidian
/cron edit <job_id> --clear-skills

# Remove a job permanently
/cron remove <job_id>

输出目标

--deliver 参数用于控制结果输出的位置：

实用建议

确保提示语内容完整自足。 Cron 任务中的智能体无法记住之前的对话历史，因此请在提示语中直接包含 URL、代码库名称、格式要求以及输出指引。

谨慎使用 [SILENT]。 对于用于监控的任务，可加入“若无变化，则仅回复 [SILENT]”之类的指令。在无需输出结果的情况下，不要让智能体解释相关内容——Cron 系统会将 [SILENT] 视为抑制输出的标记。

通过脚本实现数据收集。 script 参数允许 Python 脚本处理那些繁琐的操作（如 HTTP 请求、文件读写、状态跟踪等）。智能体仅会获取脚本的标准输出并对其进行逻辑分析。相比让智能体自行执行这些操作，这种方式成本更低且更可靠。

使用 /cron run 进行测试。 在等待定时任务触发之前，可以先使用 /cron run <job_id> 立即执行任务，并检查输出结果是否正确。

定时表达式格式。 支持的格式包括：相对时间延迟（如 30m）、间隔时间（如 every 2h）、标准 Cron 表达式（如 0 9 * * *）以及 ISO 时间戳（如 2025-06-15T09:00:00）。不支持类似“每天上午 9 点”这样的自然语言描述，应使用 0 9 * * * 代替。

如需了解完整的 Cron 参考信息——包括所有参数、边界情况及内部实现原理——请参阅 定时任务（Cron）。