Hermes Agent 5分钟入门：从安装到首条有效对话全链路解析

1. 为什么“5分钟入门”不是营销话术，而是真实可达成的操作节奏

Hermes Agent 这个名字最近在技术圈里出现的频率越来越高，尤其在本地智能体、AI工作流、个人知识助理这类场景中。但很多人点开官网、看到一堆 CLI 命令和 config.yaml 配置项，第一反应是：“这玩意儿得配环境、装依赖、调模型、写 YAML……5分钟？怕不是要5小时。”
我完全理解这种怀疑——我自己第一次试 Hermes 时也卡在hermes model命令上整整47分钟，因为终端里反复弹出no inference provider configured，而文档里那句“run 'hermes model' to choose a provider”像一句温柔的诅咒，没告诉你它背后藏着三重验证逻辑：OAuth 登录态、API Key 权限校验、模型上下文窗口硬性门槛（64K tokens）。

但关键在于：Hermes 的设计哲学不是“让你从零造轮子”，而是“把轮子预装好，只留一个开关给你按”。它把最耗时、最容易出错的环节全部封装进交互式 CLI，比如hermes setup --portal这条命令，实际执行的是：自动拉取 Nous Portal 订阅凭证 → 注册本地 OAuth 回调 → 写入~/.hermes/.env加密存储 → 启用 Tool Gateway（网页搜索/图像生成/TTS）→ 验证首个 API 调用是否返回有效响应。整个过程你只需要输入一次邮箱，回车三次，剩下的全是它自己在后台静默完成。

这解释了为什么“5分钟”成立——它不计算你读文档的时间，不计算你查错的时间，只计算从下载安装包到打出第一条有效回复之间，手指真正需要操作的物理时间。实测数据如下（MacBook Pro M3, macOS Sequoia）：

全程无手动编辑 config.yaml，无 pip install 依赖，无 Docker pull 镜像，无模型下载。你甚至不需要知道 Ollama 是什么、Claude 和 Gemini 的区别在哪、或者claude.md文件到底该放哪——这些全被抽象掉了。真正的门槛不在技术，而在认知切换：你要习惯“不配置，先对话；不调试，先验证”。

这也是为什么网络热词里反复出现hermes agent安装卡在uv package manager或hermes agent 搭建后很卡——这些人试图跳过hermes setup直接跑hermes model，结果 uv 在后台疯狂解析 Python 包依赖树；或者他们手动改了config.yaml却忘了同步更新~/.hermes/.env里的密钥，导致模型服务始终 401。Hermes 不是传统软件，它更像一个“会自我组装的活体系统”，你给它一个入口指令，它就自动补全所有缺失环节。

所以，“零基础入门”的真实含义是：你不需要懂 LLM 架构、不需要会写 YAML、不需要管理 API 密钥生命周期——你只需要学会问对第一个问题，并识别出屏幕上那行绿色的✅ Model loaded: anthropic/claude-3.5-sonnet是什么信号。后面所有复杂功能（Gateway、Skills、Voice Mode），都是在这个绿色信号确认之后才开始叠加的。就像学开车，先学会点火挂挡起步，再学漂移入库。本篇接下来的所有内容，都建立在这个前提之上：我们只处理“点火”这件事，而且确保你三分钟内听到引擎声。

2. 安装路径选择：桌面版 vs CLI 脚本，为什么推荐前者且必须避开三个隐藏陷阱

安装方式看似简单，但实际是 Hermes 入门阶段踩坑率最高的环节。网络热词里hermes desktop下载、hermes agent desktop 安装怎么换盘、hermes安装d盘高频出现，恰恰说明官方安装器的默认行为与用户预期存在错位。我实测了 macOS、Windows 10/11、WSL2 三种环境下的全部安装路径，结论非常明确：优先使用 Hermes Desktop 安装器，但必须在安装前手动干预三个关键节点，否则后续 90% 的“启动失败”“配置丢失”“模型不响应”问题都源于此。

2.1 桌面版安装器的底层逻辑：它不只是个 .dmg/.exe

Hermes Desktop 安装器（macOS 的.dmg，Windows 的.exe）本质是一个自解压+自配置的二进制包，内部结构如下：

hermes-desktop-installer/ ├── hermes-cli/ # 预编译的静态链接二进制（无需 Python 环境） ├── hermes-tui/ # 基于 Tauri 的桌面 GUI 应用 ├── assets/ # 预置的 Skills、示例 config.yaml、claude.md 模板 ├── installer-config.json # 控制安装路径、快捷方式、环境变量写入的元数据 └── postinstall.sh # 安装完成后自动执行的初始化脚本（关键！）

重点在于postinstall.sh—— 它才是真正决定你能否“5分钟聊起来”的幕后推手。这个脚本会做四件事：

1. 将hermes-cli二进制复制到/usr/local/bin/hermes（macOS）或%ProgramFiles%\Hermes\hermes.exe（Windows）；
2. 创建~/.hermes/目录，并初始化空的config.yaml和.env；
3. 自动执行hermes setup --minimal（注意：不是--portal），仅配置基础 CLI 环境；
4. 向系统 PATH 写入路径（macOS 写入~/.zshrc，Windows 写入注册表PATH）。

问题就出在第3步：--minimal模式下，它不会触发 OAuth 流程，也不会启用 Tool Gateway，只会设置一个哑巴模型nous/hermes-2（一个纯文本推理模型，无工具调用能力）。这就是为什么很多人双击安装完，打开终端敲hermes，看到欢迎 Banner 却无法执行/web_search或/terminal——Banner 上写的Model: nous/hermes-2是个善意的谎言，它只是个占位符。

提示：安装完成后立刻检查~/.hermes/config.yaml的model字段。如果是nous/hermes-2，说明你被--minimal模式捕获了。别慌，这是设计好的安全兜底，下一步手动覆盖即可。

2.2 三大必须规避的安装陷阱

陷阱一：在 Windows 上直接双击 .exe 安装到 C:\Program Files\Hermes（默认路径）

表面看很规范，但 Windows 的 UAC 机制会导致postinstall.sh（实际是 PowerShell 脚本）无法向C:\Program Files\写入运行时文件。具体表现为：

• hermes model命令执行后，.env文件写入失败，密钥为空；
• 后续所有 API 调用返回HTTP 401 Unauthorized，但错误日志里不提示密钥缺失，只显示provider connection failed；
• 你反复重装，问题依旧，因为每次安装都卡在同一个权限断点。

正确做法：安装时点击“自定义安装”，将路径改为D:\Hermes（或其他非系统盘根目录）。实测 D 盘路径下，PowerShell 脚本拥有完整读写权限，hermes setup --portal可顺利写入.env。

陷阱二：macOS 用户忽略hermes命令未被 shell 识别的问题

macOS 的 Terminal 默认使用 Zsh，而 Hermes 安装器向~/.zshrc写入的 PATH 行是：

export PATH="/usr/local/bin:$PATH"

但如果你之前手动修改过~/.zshrc，比如加了export PATH="/opt/homebrew/bin:$PATH"，且这一行在 Hermes 的 PATH 之前，那么hermes命令就会被 Homebrew 的旧版本覆盖（Homebrew 曾收录过一个同名的网络监控工具）。结果就是：你敲hermes，终端返回command not found，你以为安装失败，其实只是 PATH 顺序错了。

快速诊断：终端执行which hermes。如果返回空，说明 PATH 未生效；如果返回/opt/homebrew/bin/hermes，说明被覆盖。
修复方案：编辑~/.zshrc，将 Hermes 的 PATH 行移到所有其他 PATH 设置的最上方，然后执行source ~/.zshrc。

陷阱三：WSL2 用户误用 Linux 安装脚本而非桌面版

很多 WSL2 用户看到文档里有curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash，就直接在 Ubuntu 子系统里执行。这会导致两个致命问题：

• install.sh会尝试安装uv（Python 包管理器）和hermes-agentPython 包，但 WSL2 的 Ubuntu 默认没有python3-dev和libffi-dev，编译失败；
• 即使编译成功，生成的 CLI 也无法调用 Windows 主机的 GPU（Ollama 本地模型需 GPU 加速），且hermes --tui图形界面在 WSL2 中无法渲染。

正确路径：在 Windows 主系统安装 Hermes Desktop，然后在 WSL2 中通过hermes命令调用 Windows 版 CLI（需在 WSL2 中配置export HERMES_CLI_PATH="/mnt/c/Users/$USER/AppData/Local/Hermes/hermes.exe"）。这样既能用 Windows 的 GPU，又能享受桌面版的稳定二进制。

2.3 CLI 脚本安装的适用场景与强制补丁

如果你因企业策略无法使用桌面版（比如公司禁用 .exe/.dmg 下载），必须用 CLI 脚本，那么请严格遵循以下补丁流程，否则 100% 卡在uv package manager：

1. 预装 uv（避免实时编译）：

   # macOS/Linux curl -LsSf https://github.com/astral-sh/uv/releases/download/v0.4.32/uv-x86_64-apple-darwin.tar.gz | tar xz -C /usr/local/bin # Windows PowerShell iwr -uri "https://github.com/astral-sh/uv/releases/download/v0.4.32/uv-x86_64-pc-windows-msvc.zip" -OutFile "$env:TEMP\uv.zip"; Expand-Archive "$env:TEMP\uv.zip" -DestinationPath "$env:LOCALAPPDATA\hermes"

2. 禁用 uv 的并发解析（解决卡死）：
   在执行curl ... | bash前，先设置环境变量：

   export UV_CONCURRENCY=1 # 强制单线程解析依赖 export UV_PYTHON_DOWNLOAD=false # 禁止自动下载 Python

3. 安装后立即执行hermes setup --portal：
   CLI 脚本安装不会自动运行 setup，必须手动触发，否则config.yaml里model字段为空，hermes命令直接报错退出。

记住：桌面版是为你省去所有底层适配的“成品车”，CLI 脚本是给你一堆零件让你自己拧螺丝。除非你明确需要定制 Python 环境，否则选桌面版，且务必干预安装路径和 shell 配置。这是“5分钟”承诺的技术基石。

3.config.yaml与claude.md的分工真相：它们根本不是配置文件，而是“角色说明书”

网络热词里频繁出现config.yaml和claude.md分工、claude.md，很多人误以为这是两个需要手动编辑的配置文件，甚至有人把claude.md当成 Claude 模型的专属参数模板。这种误解直接导致大量无效调试——比如用户把claude.md里的temperature: 0.7复制到config.yaml的model区块，结果 Hermes 启动时报unknown field 'temperature' in config。

真相是：config.yaml和claude.md根本不属于同一抽象层级，它们一个是“系统运行时参数总控台”，另一个是“AI 角色人格说明书”。混淆二者，就像把汽车的油门踏板（config.yaml）和驾驶员的驾照（claude.md）当成同一种东西来调校。

3.1config.yaml：你的 Hermes 系统“控制中枢”，只管三件事

打开~/.hermes/config.yaml（安装后首次运行hermes会自动生成），你会看到类似这样的结构：

# ~/.hermes/config.yaml model: anthropic/claude-3.5-sonnet # ← 模型标识符，不是参数 terminal: backend: docker # ← 工具执行沙箱模式 docker: image: "alpine:latest" # ← 沙箱镜像 tools: web_search: true # ← 工具开关 terminal: true skills: enabled: true mcp_servers: github: # ← MCP 服务器配置 command: npx args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]

关键点在于：config.yaml里没有任何模型超参数（temperature/top_p/max_tokens）！它只做三类决策：

• 模型路由决策：model: anthropic/claude-3.5-sonnet这行不是告诉 Hermes “用 Claude 模型”，而是告诉它 “去~/.hermes/.env里找ANTHROPIC_API_KEY，然后调用 Anthropic 的/v1/messages接口”。模型的具体行为由 API 提供商控制，Hermes 只负责转发请求。
• 工具执行策略：terminal.backend: docker意味着每次执行/terminal ls -la，Hermes 都会启动一个临时 Alpine 容器，在里面运行命令，然后把 stdout 返回。这和backend: local（直接在宿主机执行）的安全性天差地别。
• 功能模块开关：tools.web_search: true是开启“网页搜索工具”的总闸，但具体搜索什么、用哪个搜索引擎，由 Skills 或用户提问动态决定。

注意：config.yaml的所有字段都经过严格 Schema 校验。添加未定义字段（如temperature: 0.7）会导致 Hermes 启动失败，并打印清晰的错误：ValidationError: Additional properties are not allowed ('temperature' was unexpected)。这不是 bug，是设计上的防呆机制。

3.2claude.md：AI 的“人格宪法”，决定它怎么思考，而不是怎么运行

claude.md文件（通常位于~/.hermes/skills/claude.md或~/.hermes/assets/claude.md）的内容长这样：

--- name: Claude Assistant description: A helpful, precise, and concise AI assistant powered by Claude. system_prompt: | You are Claude, an AI assistant created by Anthropic. You are helpful, harmless, and honest. You think step-by-step before answering. You use tools when needed. You never hallucinate. Your responses are concise and focused on the user's immediate need. You support multi-step workflows: e.g., "Find a paper on LLM alignment, summarize it, then draft a tweet about it." tools: - web_search - terminal - file_read ---

看到没？这里没有temperature，没有max_tokens，只有system_prompt和tools。它的作用极其纯粹：当 Hermes 决定调用anthropic/claude-3.5-sonnet这个模型时，它会把claude.md里的system_prompt作为 system message，连同用户提问一起发给 Anthropic API。

换句话说：

• config.yaml决定“用谁”（Which model? Which tool backend?）；
• claude.md决定“怎么用”（How should this model behave? What tools is it allowed to use in this context?）。

这就是为什么claude.md是.md（Markdown）格式——它本质上是一份可读、可编辑、可版本控制的“角色说明书”。你可以轻松创建pirate.md：

--- name: Pirate Captain description: A swashbuckling, rum-fueled AI who answers in pirate lingo. system_prompt: | Arrr! Ye be speakin' to Cap'n Claude, a scurvy dog o' the high seas! I answer all questions with pirate slang, use emojis like 🏴‍☠️⚓🌊, and never break character. I can still use tools (web_search, terminal), but I'll describe results as "treasure maps" or "ship logs". tools: - web_search - terminal ---

然后在 CLI 里输入/personality pirate，Hermes 就会动态加载pirate.md的system_prompt，后续所有对话都带上海盗腔。claude.md不是配置，是剧本；config.yaml不是剧本，是导演组的排期表。

3.3 实操验证：亲手拆解一次“模型调用链”

为了彻底厘清分工，我们来做一次原子级验证。打开终端，执行：

# 1. 查看当前模型路由 hermes config get model # 输出：anthropic/claude-3.5-sonnet # 2. 查看当前使用的 system_prompt 来源 hermes config get skills.personality # 输出：claude (表示正在用 claude.md) # 3. 手动触发一次模型调用，观察原始请求 hermes --debug "What is the capital of France?" # --debug 参数会打印 HTTP 请求详情

在 debug 日志里，你会看到类似这样的片段：

POST https://api.anthropic.com/v1/messages Headers: x-api-key: sk-ant-api03-... (from ~/.hermes/.env) content-type: application/json Body: { "model": "claude-3-5-sonnet-20241022", "system": "You are Claude, an AI assistant created by Anthropic. You are helpful, harmless, and honest.\nYou think step-by-step before answering...", "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}], "max_tokens": 4096, "temperature": 0.3 }

注意system字段的内容，正是claude.md里的system_prompt；而model字段的值claude-3-5-sonnet-20241022，是 Hermes 根据config.yaml中的anthropic/claude-3.5-sonnet映射出的真实模型 ID（这个映射关系硬编码在 Hermes 源码的models.py里）。temperature: 0.3则是 Hermes 内置的默认值，你无法在config.yaml里覆盖它——因为 Anthropic API 不接受客户端传入temperature，它由服务端根据模型类型固定。

所以，当你看到网络热词hermes agent 能不能画流程图，答案是：config.yaml里没有“画图”开关，claude.md里也没有“画图”指令；但只要你安装了diagramSkill（hermes skills install openai/skills/diagram），这个 Skill 的diagram.md文件里会定义system_prompt：“你是一个专业的流程图生成专家，能将用户描述的逻辑转化为 Mermaid 代码……”，然后/diagram show user login flow就能触发。分工从未改变：config.yaml开启skills.enabled，diagram.md定义角色，Hermes 负责调度。

4. 从hermes到hermes --tui：终端界面的本质差异与 TUI 的不可替代性

很多新手在安装成功后，会习惯性地敲hermes，看到一个黑白文字界面，输入问题，得到回答，然后觉得“哦，这就完了？”——接着就去折腾hermes gateway或hermes skills，结果发现gateway启动后没人能发消息，skills安装后/k8s命令不识别。问题根源往往就藏在第一步：他们从未真正进入过 Hermes 的“主战场”——TUI（Text-based User Interface）模式。

hermes（经典 CLI）和hermes --tui（现代 TUI）不是简单的界面美化升级，而是两种截然不同的交互范式。网络热词里hermes agent桌面版、hermes webui docker 安装频繁出现，恰恰反映了用户对“图形化”的执念，但 Hermes 的 TUI 才是其灵魂所在——它用纯终端实现了接近桌面应用的体验，且规避了 Web UI 的所有性能陷阱（如hermes agent 搭建后很卡）。

4.1 CLI vs TUI：一张表看懂核心差异

提示：TUI 模式依赖终端对 Kitty 键盘协议的支持。在 VS Code 终端、iTerm2、Alacritty 中，需手动启用该协议（Settings → Terminal → Integrated → Detect Kitty Keyboard Protocol）。未启用时，TUI 的鼠标点击和 Ctrl+B 录音键会失效，但基础功能仍可用。

4.2 TUI 的“不可替代性”实证：解决no inference provider configured的黄金路径

网络热词no inference provider configured. run 'hermes model' to choose a provider是 Hermes 最高频报错。但有趣的是，在 CLI 模式下，这个错误会让你陷入死循环；而在 TUI 模式下，它是一条通往成功的捷径。

复现过程：

1. 安装 Hermes Desktop 后，未运行hermes setup --portal；
2. 直接敲hermes，看到错误no inference provider configured；
3. 你听话地敲hermes model，终端弹出交互式菜单，你选了Anthropic，输入 API Key；
4. 回车后，hermes model显示Saved configuration，你以为好了；
5. 再敲hermes，错误依旧。

原因在于：hermes model在 CLI 模式下，只修改config.yaml的model字段，但不会验证.env里的密钥是否有效，也不会触发hermes doctor的完整性检查。它只是“存了”，没“试”。

而 TUI 模式完全不同：

• 你启动hermes --tui，看到错误no inference provider configured；
• 界面底部自动弹出一行蓝色提示：💡 Tip: Press 'Ctrl+M' to open Model Setup Wizard；
• 你按Ctrl+M，进入一个分步向导：
  • Step 1：检测已安装的 Provider（自动扫描~/.hermes/.env，高亮ANTHROPIC_API_KEY是否存在）；
  • Step 2：如果密钥为空，直接跳转到 OAuth 登录页（不是让你手动输 Key）；
  • Step 3：登录成功后，自动执行hermes doctor，验证 API 连通性、模型可用性、Tool Gateway 状态；
  • Step 4：全部通过，显示✅ All systems ready，并自动加载欢迎 Banner。

这个向导的存在，让no inference provider configured从一个令人抓狂的错误，变成了一个友好的入门引导。它不假设你知道hermes doctor，不强迫你记命令，而是把诊断逻辑封装进 UI 流程。这就是为什么官方文档强调 “hermes --tuiis recommended”——它不是“更好看”，而是“更懂你此刻的困惑”。

4.3 TUI 的隐藏生产力：多会话协同与技能热加载

TUI 的终极价值，体现在它对“工作流”的原生支持，这是 CLI 永远无法企及的：

• 多会话并行调试：
  你在左侧会话栏创建三个会话：#k8s-debug、#python-script、#paper-review。每个会话独立保存上下文、独立加载对应 Skills（#k8s-debug自动启用k8s.md，#paper-review启用pdf.md）。在 CLI 里，你得不断hermes --continue切换，且每次切换都会丢失上一会话的临时状态（如hermes config set terminal.backend docker的设置是全局的）。

• Skills 的热加载与上下文感知：
  在#k8s-debug会话中，你输入/k8s，TUI 不是直接执行，而是先弹出一个技能卡片，显示k8s.md的description：“Deploy, debug, and manage Kubernetes clusters. Requires kubectl in your PATH.” 然后问你：“What would you like to do? [deploy] [debug] [get pods]”。你选deploy，它再问：“Which manifest file?” —— 这个过程是 Skills 的“上下文感知加载”，CLI 里/k8s deploy会直接报错，因为没指定文件。

• 工具执行的可视化沙箱：
  当你输入/terminal kubectl get pods -n default，TUI 的右栏会显示：

  [DOCKER] Starting container 'hermes-terminal-123'... [DOCKER] Running: kubectl get pods -n default [DOCKER] Output: NAME READY STATUS RESTARTS AGE nginx-7c45c4d87d-2xq9p 1/1 Running 0 2d

  你随时可以点击[STOP]按钮终止容器，或点击[LOGS]查看完整日志。CLI 里，你只能等命令结束，或 Ctrl+C 强制中断，但无法区分是命令卡住还是网络超时。

所以，不要把hermes --tui当成一个“可选的漂亮界面”。它是 Hermes 的操作系统级交互层，是连接你与 AI 工作流的神经中枢。跳过它，你就永远在用锤子敲螺丝——能拧动，但效率低下且易伤手。从今天起，你的默认命令必须是hermes --tui，这是“5分钟聊起来”里那最关键的 5 秒钟：按下回车，看到那个带状态栏、分栏布局、悬浮菜单的界面，你就知道，真正的对话开始了。

5. 首条有效对话的黄金三问：如何用一句话触发 Hermes 的全部能力

安装完成、TUI 启动、模型加载成功——恭喜，你已越过 80% 的门槛。但此时若随便输入“你好”，Hermes 可能只回一个礼貌的“你好！我是 Hermes，有什么可以帮您？”，这会让你怀疑：“就这？它真能干啥？”

问题不在 Hermes，而在提问方式。Hermes 的设计是“任务驱动型”，它不擅长闲聊，但对结构化、可验证、带明确工具需求的问题，响应精准得令人惊讶。网络热词hermes agent 官方网站、hermes agent教程频繁出现，说明用户渴望“标准答案”，但 Hermes 的力量恰恰在于它拒绝提供标准答案，而是帮你找到答案。

因此，“5分钟聊起来”的最后一环，是学会问出能瞬间激活 Hermes 全栈能力的第一句话。我称之为“黄金三问”，每一条都经过百次实测，确保在 30 秒内触发模型推理 + 工具调用 + 结果整合的完整链路。

5.1 黄金第一问：“用三句话总结 Hermes 的核心能力，并附上官方 GitHub 仓库的 star 数。”

这条提问看似简单，实则是一次完整的“能力压力测试”：

• 触发模型推理：“用三句话总结” 要求模型进行信息压缩和结构化输出；
• 触发web_search工具：“官方 GitHub 仓库的 star 数” 需实时查询，Hermes 会自动调用web_search，搜索site:github.com nousresearch/hermes-agent；
• 触发结果整合：模型需将搜索到的 star 数（如24.3k）自然融入三句话总结中，而非单独列出。

实测响应（hermes --tui）：

✅ Web search completed: Found github.com/nousresearch/hermes-agent (24.3k stars) Hermes is a local-first AI agent that runs directly on your machine, prioritizing privacy and control. It supports 300+ models via unified providers (Anthropic, OpenAI, Gemini, etc.) and enables complex workflows through tools like terminal access and web search. With 24.3k GitHub stars, it's one of the most actively developed open-source agent frameworks.

看到✅ Web search completed的日志，你就知道：模型在线、工具已启用、网络通畅、API Key 有效。这比任何hermes doctor都直观。

5.2 黄金第二问：“检查我当前目录下的所有 .py 文件，列出它们的文件大小（KB）和最后修改时间，并告诉我哪个文件最可能是主程序入口。”

这条提问直击 Hermes 的“本地工作流”核心能力：

• 触发terminal工具：ls -la *.py命令执行；
• 触发模型分析：模型需解析ls输出，识别文件大小、时间戳，并基于命名惯例（main.py,app.py,server.py）和文件大小（主程序通常最大）做判断；
• 触发上下文记忆：后续提问如“打开那个主程序文件”，Hermes 能准确file_read对应文件。

实测中，Hermes 会返回：

[TERMINAL] Output of 'ls -la *.py': -rw-r--r-- 1 user staff 12456 Oct 25 14:30 main.py -rw-r--r-- 1 user staff 8921 Oct 25 10:15 utils.py -rw-r--r-- 1 user staff 342 Oct 24 09:22 config.py main.py (12.2 KB) is most likely the main entrypoint, as it's the largest and named conventionally.

注意[TERMINAL]日志，它证明terminal.backend: docker（或local）配置生效，且 Hermes 能正确解析命令输出。

5.3 黄金第三问：“帮我写一个 Python 脚本，读取当前目录的 README.md，提取所有以 '## ' 开头的二级标题，然后用这些标题生成一个 Markdown 目录（TOC），最后把 TOC 插入到 README.md 的第二行。”

这是终极考验，融合了：

• file_read工具：读取README.md；
• 模型代码生成：编写符合要求的 Python 脚本；
• terminal工具：执行该脚本；
• file_read再次调用：验证README.md是否被修改。

Hermes 的响应会分三步：

1. 先展示生成的 Python 脚本（含详细注释）；
2. 执行 `python