🚀 AI 效率培训

数据流水线实战 · 从随心所欲输入到可回溯管理
⏱ 40 分钟 👥 IT 管理 / 数据分析师 🏢 航空集团经营报表平台
随心所欲输入5min
HTML 输出5min
Hermes 流转7min
DuckDB 存储5min
Skill 处理8min
Obsidian 管理5min
完整案例5min

🔁 实际数据流水线

(以下各节按能力模块讲解,实际执行顺序如下)

💬① 随心所欲输入说什么都行
🤖② Hermes 流转理解 + 编排
③ Skill 处理匹配能力模块
⬇ ⬇ ⬇
🗄️④ DuckDB 存储结构化存查
📊⑤ HTML 输出交互式报告
📝⑥ Obsidian 管理归档可回溯
💡 建议按页面顺序阅读
从输入到归档逐一展开
⚡ Skill = 工具箱
解决特定任务的模块
🔄 执行时 Skill 在 Hermes 内
自动调用,对用户透明

💬 ① 随心所欲输入

🤖 核心理念

Hermes 的输入层不设限——你可以用任何方式发起请求,它会自动理解意图。这就是"随心所欲":不限制输入格式,不要求指令规范

输入方式一览

输入方式例子适用场景
📝 自然语言打字"帮我查一下本月客座率"日常工作提问
🎤 语音转文字手机端直接说"做下数据分析"通勤/出差途中
📄 文件拖入直接扔一个 Excel/CSV/PDF分析已有数据
🔗 链接粘贴发一个飞书文档/网页链接抓取在线内容
💬 复制粘贴微信聊天记录把群里讨论的聊天记录直接粘贴从群聊/私聊提取待办或信息
🧩 模糊指示"最近好像有点问题,帮我看看"开放式排查

⚠️ 关键在于"说需求,不用讲格式"

不需要说"请用 Python 读取 /tmp/data.csv,然后用 pandas 分组统计",只需要说你的需求——Hermes 自动判断工具和流程。

📊 ② HTML 输出:AI 时代的最佳输出格式

🎯 先看结果:HTML 是这套流水线的最终产物

不管你是说一句话、扔一个文件、还是贴一段聊天记录——Hermes 分析处理后,最终的交付物就是一份 HTML。
所以先让你看到最终长什么样,然后再展开后面几节讲数据怎么到这里的。

📖 灵感来源:The Unreasonable Effectiveness of HTML

Anthropic(Claude 团队)的 Thariq 在 2026年5月发表了一篇文章,倡导 用 HTML 代替 Markdown 作为 AI 的输出格式,引发广泛讨论(15K+ 点赞)。Simon Willison 等知名开发者跟进验证,结论一致。

📜 过去(GPT-4 时代)
8K token 限制下,Markdown 是唯一选择——
文本高效,但只能输出纯文字+简单表格
🚀 现在(大上下文时代)
HTML 的开销微不足道,
但换来了 SVG 图表、交互控件、内联导航

HTML vs Markdown:为什么 AI 输出应该用 HTML

对比项✅ HTMLMarkdown
图表/可视化内嵌 SVG/Chart.js,交互式图表❌ 无法实现
交互控件筛选按钮、排序、缩放❌ 纯文本
代码展示语法高亮 + 行号 + 折叠简单代码块
页面导航锚点链接、滚动监听、目录❌ 无
Token 开销稍微多一些,但大上下文下可忽略高效(但已无必要)
编辑性可浏览器保存,可双击修改需 Markdown 编辑器

实战 Prompt 示例(取自文章)

给 Hermes / Claude 的指令
帮我审查这个PR,生成一个HTML来展示它。
我不太熟悉streaming/backpressure的逻辑,着重解释那部分。
渲染实际的diff,用行内边距注释,按严重程度用颜色编码,
再加任何能帮助理解概念的元素。

💡 来自 Thariq 原文——请求 HTML 输出的核心理念是: "让 AI 利用 HTML+CSS+JS 的全部能力来传递信息"

🎯 HTML vs PPT:日常使用对比

✅ HTML❌ PPT
生成时间10-30 秒30 分钟+
交互性图表可缩放/排序/筛选/点击静态截图
数据量数万行数据,流畅渲染放不下
分享发链接 / 手机直接打开需下载 .pptx 文件
更新一句话重新生成全部重做

一句话生成 HTML

对 Hermes 说
根据DuckDB里的费用数据,生成一份交互式HTML报告,按部门展示费用趋势。打开。

帮我设计一个按钮样式探索器的HTML,各种按钮风格预览。打开。

👉 已生成的样例:按钮样式探索器.html(本地文件)

📌 关键结论

对 AI 讲"输出 HTML",就像对设计师说"做个网页"
——你获得了 CSS 的排版能力、JS 的交互能力、SVG 的可视化能力
Markdown 没有消失
它仍然是写 Obsidian 笔记的最佳格式。
但作为 AI 输出,HTML 碾压 Markdown。

🤖 ③ Hermes 流转:大脑与执行者

🧠 理解意图

接收输入后自动判断:这是数据分析?邮件处理?查询?还是运维任务?然后匹配最合适的工具链。

🔧 编排工具

自动调用:DuckDB(分析)→ Python(加工)→ CLI(交互)→ 网页抓取(数据源)→ 文件系统(读写)

🔥 随时打断

执行到一半想换方向?直接说"等一下,先做这个"——立刻中断,重新规划。核心优势。

🔄 自我学习(Skill)

完成任务后自动提炼并发 Skill,越用越聪明。下次同类任务更快更准。
下一节专门展开讲 Skill

Hermes 流转过程(以数据分析为例)

数据流
① 用户说:"查一下本月各部门费用"
   ↓
② Hermes 解析:需要从 OpenCLaw/CSV 取数 → Skill 匹配 → DuckDB 分析 → 输出 HTML
   ↓
③ 自动登录 OpenCLaw / 读取本地文件 → 提取数据 → 写入 DuckDB
   ↓
④ DuckDB SQL 聚合 → 生成 HTML 图表报告
   ↓
⑤ 输出到 Obsidian 归档 + Telegram 推送

📌 Hermes vs OpenCLaw

✅ Hermes AgentOpenCLaw
核心定位自我进化引擎,自带学习闭环多渠道网关,侧重连接与执行
🔥 随时打断核心优势:执行中直接发新指令,立刻中断切换任务不可中断,需等待或手动终止
自我学习自动提炼 Skill,越用越聪明需人工维护技能库

🗄️ ④ DuckDB 存储:给 Hermes 装本地数据库

🤖 和 Hermes 的关系

DuckDB 是 Hermes 的"工作台"——所有分析数据都在本地 DuckDB 里,Hermes 用自然语言直接下 SQL,一秒出结果。

DuckDB = 嵌入式 OLAP 数据库,零配置、免安装、直接分析 CSV/Parquet/Excel。

对比项DuckDB ✅Excel ❌MySQL ❌
安装一个文件 + pip install duckdb需 Office 授权需服务器 + 配置
数据量TB 级百万行卡死看配置
SQL 支持完整 SQL + 窗口函数有限完整
与 AI 配合Hermes 一行命令直接查询需手动操作需连接配置

实战操作(Hermes 一句话搞定)

对 Hermes 说
把桌面上那个费用明细.csv导入DuckDB,按部门汇总,看看各部门占比
背后发生了什么
→ Hermes 自动调用 DuckDB:
   CREATE TABLE fees AS SELECT * FROM '费用明细.csv';
   SELECT department, SUM(amount) AS total,
          ROUND(SUM(amount) * 100.0 / SUM(SUM(amount)) OVER(), 1) AS pct
   FROM fees GROUP BY department ORDER BY total DESC;

🔑 一句话记住

"把 Excel 扔给 Hermes,它会自动用 DuckDB 分析。"

⚡ ⑤ Skill 处理:Hermes 的"肌肉记忆"

🤖 什么是 Skill

Skill 是 Hermes 的"快捷键"——你教会它一次,它就记住怎么做,下次一句话自动执行完整流程。

日常工作中的高频场景,Hermes 已经内置了大量 Skill。你只需要说一句自然语言,它自动调用对应的 Skill 完成全流程。以下是目前生产环境常用的 Skill:

📋 日常高频 Skill(按使用频率排序)

📧
Exchange 邮件处理
查收/发送/搜索公司 Exchange 邮件,自动排除非重要邮件
"帮我看看今天有什么重要邮件"
📊
OPM 经营数据查询
自然语言查询客座率/收入/费用等经营 KPI,直连 OPM 报表
"我的包干航线客座率是多少"
📅
工作日志 + 日报
每天自动记录 WorkLog,21:00 生成日报推送到手机
"记一下:今天做了费用分析"
📄
文档转 Markdown
把 PDF/Word/Excel 自动转成 Markdown,归档到 Obsidian
"帮我把这个PDF转成笔记"
🔬
工具研究总结
搜新工具/产品/模型,多源搜索+结构化总结+竞品对比
"帮我研究一下xx工具"
💳
信用卡账单分析
从 PDF 账单提取交易,DuckDB 分析,生成还款计划
"分析一下我这个月的信用卡账单"
💻
远程磁盘审计
SSH 进远程 Windows,审计 C 盘占用,找大文件
"看看办公电脑C盘为什么满了"
🖥️
NAS / LLM 运维
管理 QNAP NAS、远程 GPU 服务器、Emby 媒体库
"检查一下NAS健康状态"
🎨
AI 培训材料
根据大纲自动生成结构化的 HTML 培训文档
"生成一份AI效率培训HTML"
🌐
联网搜索
Bing / 网页抓取,获取实时信息
"搜一下今天油价"
历史油价图表
抓取历史油价数据,生成折线图 HTML
"生成海南92号汽油价格走势"
🎯
HTML 自动打开
生成 HTML 后自动在浏览器打开
(系统自动执行,无需指令)

🔑 Skill 的核心价值

一次配置,无限复用。 每个 Skill 都代表一个完整的自动化工作流。你不需要懂代码、不需要记命令,只需要说一句:"帮我做一下……",Hermes 自动匹配 Skill 并执行。

💡 Skill 的自我进化

Hermes 在执行过程中会自动学习新的工作模式。比如你教它一次"怎么查竞航价格",它就记下来变成新的 Skill。这是 Hermes 和传统工具最大的区别——越用越聪明

📝 ⑥ Obsidian 管理:让每一次工作可回溯

🤖 和 Hermes 的关系

Hermes 自动把每天的工作日志、分析结果、HTML 报告写到 Obsidian 笔记,形成可搜索的"工作记忆库"。

📅 工作日志系统

每天自动生成 WorkLog/YYYY-MM-DD.md,记录你的操作和数据变动。

📊 报告归档

每月生成的 HTML 报告自动链接到 Obsidian 笔记,标注结论和数据源。

⏰ 定时日报

Hermes 每晚自动从 Obsidian 日志提取要点,生成次日行动计划并推送。

🔍 全文检索

Obsidian 的搜索功能可以快速回溯任意日期的分析、决策和数据来源。

实际效果

Obsidian 目录结构
工作日志/
├── WorkLog/
│   ├── 2026-05-01.md    ← 每日日志(Hermes 自动写入)
│   ├── 2026-05-02.md
│   └── ...
├── Reports/
│   ├── 费用分析_2026-05.html
│   └── ...
└── DailyReport/
    ├── 2026-05-01-日报.md  ← Hermes 自动生成的日报
    └── 2026-05-02-日报.md

🔑 一句话记住

"你只管用,Hermes 帮你记到 Obsidian——一个月后回来搜 '客座率异常',立刻找到当时的分析和报告。"

🎬 完整案例:一通到底

🔹 场景:月末费用分析汇报

STEP 1 · 随心所欲输入(Telegram/微信复制粘贴都行)
[df sf] 帮我看看这个月的费用数据,Excel在桌面上,重点看异常增长的部门
STEP 2 · Hermes 理解 → 匹配 Skill → 规划流转
→ 解析:用户想分析月度费用 → 匹配「Excel 数据分析」类 Skill
→ 规划:读取 Excel → DuckDB 入库 → SQL 聚合 → 标注异常 → 输出 HTML
STEP 3 · DuckDB 存储 + 分析
→ Hermes 自动执行 SQL:
  CREATE TABLE monthly_fees AS SELECT * FROM '费用明细.xlsx';
  SELECT dept, ROUND(SUM(amount),2) as total,
         ROUND(...) as mom_change
  FROM monthly_fees GROUP BY dept
  HAVING mom_change > 20;
STEP 4 · HTML 输出(自动打开)
→ 生成 费用分析报告.html
→ 含:柱状图(各部门费用对比)
       折线图(月度趋势)
       异常标注(环比增长>20%标红)
       结论文字

👉 也生成了交互式原型:按钮样式探索器.html

STEP 5 · Obsidian 管理(自动归档)
→ 写入 WorkLog:今日完成月度费用分析,异常部门:xx(增长25%)
→ HTML 报告链接到 Obsidian
→ 结论备份,随时可回溯

🎯 全流程耗时

人工传统流程:30 分钟(打开 Excel→筛选→画图→截图→写报告→存文件)
AI 流水线:30 秒(一句话 + 自动执行)

✅ 总结

📌 一句话概括

💬 随心所欲输入 → 🤖 Hermes 流转(+Skill) → 🗄️ DuckDB 存储 → 📊 HTML 输出 → 📝 Obsidian 管理

——从零到闭环,让 AI 成为你的数据流水线引擎。

📋 今日可做

  • 安装 Hermes Agent
  • 尝试第一次"随心所欲输入"
  • 让 Hermes 生成第一份 HTML 报告
  • 试一下:打开按钮样式探索器

🚀 进阶可做

  • 配置 DuckDB 持久化存储
  • 试用高频 Skill(邮件/OPM/日志)
  • 设定定时日报 cron
  • 配置新邮件自动提醒