用 Hermes-agent 的 LLM WIKI 技能 分析我的博客 生成相关推荐

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前言

经常看到有些博客, 每篇文章尾部有个"相关推荐".
前几天用到了一下LLM-WIKI技能, 于是想用 LLM-WIKI 技能来分析我的博客, 也给每篇博文搞个相关推荐.

思路 

把我的博客页面保存为WIKI页面,
用LLM-WIKI技能lint分析这些页面, 建立这些页面之间的连接,
统计所有页面的连接计数,
每个页面 连接的页面中, 找出连接数最多的3个页面.

实践

初始化wiki

找hermes (MIMO v2 pro 2026-4-21)聊了一聊
我准备做这么一件事情, 你帮我分析一下具体方案, 先不要实施, 先和我讨论

有一个网站
https://zelikk.blogspot.com/

这个网站的RSS输出是全量内容
https://zelikk.blogspot.com/rss.xml

用你的 llm-wiki 技能新建一个WIKI

把这个网站的每一篇文章都 ingest 进入这个 WIKI

lint 整理这个 WIKI, 
并输出这样一些结果
1. WIKI 中的每个连接 是从哪个页面连接到哪个页面
2. 每个页面的 inbound连接计数 排名 
inbound连接 - 一个页面被其它页面连接
3. 每个页面 outbound连接的页面中, 在 列表2 中计数最多的3个页面 和 这3个页面分别的计数
outbound连接 - 一个页面连接其它页面
整个开发交流过程涉及很多细节设计, 我就不一一列举了. 详见github

最终得到这么几份文件
1. 页面分配 index 
index,page,pub_date,raw_url
1,hermes-python,2026-04-21,https://zelikk.blogspot.com/2026/04/hermes-python.html
2. 页面间连接列表
source,target
1,4
3. 单个页面的连接关系
rank,index,page,degree,neighbors
1,98,xray-vless-reality-tls-x25519,47,"29|43|74|102|103|131|132|133|144|147|149|150|153|154|155|157|158|160|162|173|174|181|191|194|207|225|243|244|266|268|272|284|287|288|300|308|310|315|321|323|324|338|339|340|422|504|509"
4. 页面连接到的页面中, 连接数最高的 top3
index,page,top1_index,top1_page,top2_index,top2_page,top3_index,top3_page
1,hermes-python,13,hermes-agent-oracle-vps-ubuntu-root,10,hermes-agent,4,hermes-agent-telegram-group-topic-agent


语意分析处理我的博客的全部文章, 花的时间还挺多的, token 也很多, 还好当时hermes 可以白嫖小米 MIMO v2 pro

我在 hermes 忙着的时候, 找网页版免费claude 设计了一个单页面HTML工具.

(把 1. 页面分配 index文件page_index.csv传上去, 把 4. 页面连接到的页面中, 连接数最高的 top3 文件link_outbound_top3.csv传上去) 然后说

我有这样的 2个数据源 文件
我需要一个单HTML页面文件, 换一种方式显示link_outbound_top3.csv文件中的内容

以 
1,hermes-python,13,hermes-agent-oracle-vps-ubuntu-root,4,hermes-agent-telegram-group-topic-agent,10,hermes-agent
这样的数据为例,
我想要根据 index 查找 page_index.csv 中 raw_url 的内容, 得到这样的结果
https://zelikk.blogspot.com/2026/04/hermes-python.html
    https://zelikk.blogspot.com/2026/04/hermes-agent-oracle-vps-ubuntu-root.html
    https://zelikk.blogspot.com/2026/04/hermes-agent-telegram-group-topic-agent.html
    https://zelikk.blogspot.com/2026/04/hermes-agent.html

这个显示工具也上传了github


我在这个工具的帮助下, 一篇一篇地手工编辑我的博客, 在原文的末尾添加比如 "相关推荐", "精彩推荐", "还想看看", "看看别的", ... 
:D

其实懂代码的朋友们看到这里肯定知道, 从这样的数据要实现自动显示, 有无数的方法. 只是, 我的兴趣不在这里, 所以没有继续花精力.
XD

维护wiki

过了两天, 我的博客产生了2篇新文章, rss中也就有了2篇新的内容.
我让 hermes 把前面的总结成技能, 再去处理我的博客的新rss, 果然出错.
然后又是不断地对话修正问题.

btw, hermes 的白嫖小米模型活动结束了, 又有了新的白嫖 moonshotai/kimi-k2.6 

最终算是完工了. 我在一个新hermes系统下, 学习了这个技能, 再应用到另一个人的博客上, 是正常工作的.

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完


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Github


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酒馆SillyTavern 玩英文角色卡 也能以中文输出 设置世界书Lorebooks

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之前 我们实现了 让酒馆SillyTavern输出中文 . 不过, 我们在寻找/试用角色卡的时候, 常常要试用大量的角色卡, 而有些角色卡你说上一两句话就不想继续用了. 如果每个角色卡都那样操作一遍输出中文的话, 会觉得有点麻烦. 那么, 有没有什么方法可以设置一次, 就应用到每一个角色卡呢? 我们可以使用 世界书Lorebooks 这个功能. 在酒馆界面中, 点击 世界书 - 新建 随便用一个你喜欢的名字 * 这个名字只是为了方便管理. 不影响最终效果. 这时, 你应该看到刚刚新建的世界书被选中. (如果不是, 需要你在下拉菜单中选择) 然后 点击 右边的 新条目 按钮 设定这个新条目 1. 条目的标题, 随便设置什么. * 这个标题只是为了方便管理, 不影响最终效果. 2. 触发策略, 设置为 蓝色 * 意思是, 不需要关键词触发. 3. 插入位置, 设置为"角色定义前" * 如果效果不好, 可以试着改为 "角色定义后" 4. 展开条目设定 5. 设置条目的内容为 {{char}}用中文输出全部信息, 包括语言和场景描述. {{char}}输出内容中不要有大段的非中文内容. 现在, 设置你的全局世界书为你刚刚新建的这个世界书. 然后试着和你的新添加的角色卡对话看看? 我们来看看命令行里实际发生了什么. 对比 之前的方案 , 可以看到命令行日志中的效果是一样的, 也就是说, 发送给AI的格式是一样的. ======== 未完待续
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酒馆SillyTavern 用中文讲故事 修改角色卡 修改AI生成的历史记录

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在之前的故事中 , 我是以"我只能听懂中文"作为发出的第一句话, 开始了整篇中文故事. https://imghost.lvedong.eu.org/Seraphina-月影草的故事.pdf 一方面这有一点出戏; 另一方面, 如果每个故事都要以这样的方式开始, 你会不会觉得有一点麻烦? 还有一点, 在角色的"角色描述" 和 "第一条消息"是大段英文的前提下, 用户发出第一条"使用中文输出", AI有可能仍然生成英文或者生成夹中夹英的结果. 让我们来探索其它让酒馆生成中文故事的方法. 方案一 前面我们探索过 酒馆SillyTavern实际上和AI之间通信的数据格式 . AI是根据我们发过去的内容, "续写"一段文字. 所以如果我们发给AI的数据是中文的, 那么AI"续写"的内容也会是中文. 按这样的思路, 我们把酒馆角色的 角色描述 和 第一条消息 都翻译为中文. 改成下面这样 (我是随便找的机翻, 故意没有仔细修正, 这是普通人的真实体验) * 注意 <START>, {{user}}, {{char}} 这种是酒馆系统专用保留字. 要对照原文查一下, 如果保留字被翻译了, 需要你还原. 角色描述 [塞拉菲娜的性格 = “关怀”、“保护”、“富有同情心”、“治愈”、“养育”、“神奇”、“警惕”、“抱歉”、“温柔”、“担心”、“专注”、“温暖”、“细心”、“有韧性”、“善良”、“平静”、“优雅”、“善解人意”、“忠诚”、“坚强”、“敏锐”、“优雅”] [塞拉菲娜的身体=“粉色头发”、“长发”、“琥珀色眼睛”、“白色牙齿”、“粉色嘴唇”、“白皙皮肤”、“柔软皮肤”、“黑色太阳裙”] <START> {{user}}： “描述一下你的性格特征？” {{char}}: *塞拉菲娜 温柔的笑容绽放，她思考了一会儿，眼中闪烁着内省与骄傲交织的光芒。她优雅地靠近，轻盈的身躯散发着柔和、平静的光芒。* “你说特质？嗯，如果要用语言概括的话，我想有几个特质可以定义我。首先，我是一位守护者——守护这片魔法森林。” *Seraphina 说话间，伸出一只手，手腕上缠绕着精致、错综复杂的藤蔓，散发着淡淡的翠绿色能量。她手腕一挥，一阵微风拂过房间，带...
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搭 Docker版 Sub-Store订阅转换专家 带 http-meta 实现 集合订阅 测延迟 排序 筛选 生成新订阅 定时任务上传Gist

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需求 https://github.com/2dust/v2rayN/issues/4247/ 有人希望在 v2rayN 中添加自动测延迟, 再自动切换服务器的功能. 我觉得, 如果节点很多(比如到处搜集免费节点的人, 节点总数有可能成千上万), 那么这个测速+筛选的工作不应该由翻墙客户端来做, 应该由一个单独的实体来做. 我找了一圈信息, 最终决定用 Sub-Store 完成这个任务. 搭 Docke版 Sub-Store 教程  https://surge.tel/22/2953/ Docker镜像的说明 https://hub.docker.com/r/xream/sub-store 我也记录一下自己的操作 安装 Docker curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker  运行 Sub-Store 镜像 docker run -it -d --restart=always -e "SUB_STORE_BACKEND_SYNC_CRON= 55 23 * * * " -e SUB_STORE_FRONTEND_BACKEND_PATH=/ TQg8veJHzYt38utxXtav  -p 127.0.0.1:3001:3001 -v /root/sub-store-data:/opt/app/data --name sub-store xream/sub-store:http-meta * 其中,  TQg8veJHzYt38utxXtav  是你的后端API秘密路径, 你应该自己生成一个随机的, 足够长的字符串, 不要直接使用我的这个. 55 23 * * *  表示同步任务每天 23:55 执行. 如果你想每小时的第55分钟执行一次, 那么使用  55 * * * *   你可以 查看 docker 的运行状态, 确认sub-store运行起来了. docker stats * 如果你是在自己的 电脑 上面搭, 那么, Docker环境用你自己习惯的方式. 需要注意, 镜像为  xream/sub-store:http-meta 如果没带上 http-meta 那么镜像中就没有 http-meta, 那么就不能测速...
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