从零搭建个人 AI 助手：Hermes Agent + 微信 + 飞书全平台接入实战#

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# Nginx 配置
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server {
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    listen 80;
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    server_name your-domain.com;
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    location /weixin/callback {
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        proxy_pass http://localhost:8000;
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        proxy_set_header Host $host;
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        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
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    }
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}

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# config.yaml 追加
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feishu:
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  app_id: "cli_xxxxxxxx"
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  app_secret: "your-app-secret"
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  # 配置自动回复
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  auto_reply:
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    enabled: true
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  # 配置群聊白名单（防止在所有群里都回）
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  chat_whitelist:
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    - "oc_xxxxxx"  # 技术讨论群
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    - "oc_yyyyyy"  # 项目开发群

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# 在技能系统中添加自定义命令
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@hermes.command("translate")
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async def translate_command(text: str, target_lang: str = "zh"):
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    """翻译文本：/translate Hello world -> zh"""
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    result = await llm.translate(text, target_lang)
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    return result
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@hermes.command("weather")
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async def weather_command(city: str):
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    """查询天气：/weather 北京"""
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    import httpx
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    async with httpx.Client() as client:
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        resp = await client.get(f"https://wttr.in/{city}?format=3")
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        return resp.text

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tools:
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  mcp:
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    servers:
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      # 文件系统操作
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      filesystem:
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        command: npx
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        args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem"]
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      # 数据库查询
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      database:
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        command: python
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        args: ["mcp-db-server.py"]
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      # Jira 集成
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      jira:
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        command: npx
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        args: ["-y", "@anthropic/jira-mcp"]

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@hermes.workflow("project-analysis")
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async def analyze_project(repo_url: str):
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    """分析一个 GitHub 项目"""
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    # Stage 1: 代码审查
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    code_review = await hermes.delegate(
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        goal="审查这个项目的代码质量",
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        context=f"项目地址：{repo_url}"
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    )
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    # Stage 2: 性能分析
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    perf_analysis = await hermes.delegate(
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        goal="分析项目的性能瓶颈",
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        context=f"代码分析结果：{code_review}"
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    )
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    # Stage 3: 生成报告
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    report = await hermes.delegate(
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        goal="综合前面的分析，生成完整的项目评估报告",
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        context=f"代码审查：{code_review}\n性能分析：{perf_analysis}"
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    )
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    return report

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# 给 Hermes 设置一个"人格"
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system_prompt: |
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  你是一个热情的技术专家，叫"辉哥"。
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  你说话风趣幽默，但技术功底扎实。
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  回答问题时先用简单的话解释，再深入技术细节。
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  不要一板一眼，多用比喻和段子。