一轮任务怎样活下来
从用户消息进入系统开始，跟完上下文构建、尽早持久化、模型与工具循环、finalizer、状态同步和条件式 review。
Hermes Agent Source Reading Series
Hermes Agent：从运行时学习到评测驱动进化
七篇双语源码阅读沿同一个生成代码案例前进：先走完一轮任务，再拆开指令与长期状态，理解交付后学习和主动学习， 接着建立评测数据、DSPy 与 GEPA 的离线进化链，最后用新鲜验证证据把“变好了”送到真实交付。
长期信息应该归谁所有
拆开 stable、context、volatile 与 turn-only，再把小事实、真实记录、可复用流程和临时状态放回各自的 owner。
交付以后怎样提炼经验
沿 finalizer、后台 review、nudge 与两阶段 Curator，理解经验为什么必须晚于交付，以及候选怎样进入未来回合。
一条 /learn 请求怎样变成 Skill
从用户主动指定资料开始，跟着读取、归一化、写入、图关系更新与后续加载，看到“学习”真正改变了什么。
训练、验证与留出怎样分工
先解决“用什么尺子比较”，再从任务记录、rubric 和数据来源走到三份数据各自允许参与的优化阶段。
DSPy 与 GEPA 怎样改写 Skill
把 Skill 接成可优化 instruction，跟完 GEPA 的执行、反馈、反思与复测，再审计 Self-Evolution 原型当前真正接通的边界。
代码改完之后，什么才算交付
让项目事实、证据账本、hermes verify、结束前守门与人工采纳接成最后一段闭环，保证声明发生在新鲜证据之后。