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cron であらゆる作業を自動化する

目次

基本は毎朝のブリーフィング bot チュートリアルで説明しています。ここではもう一歩進んで、自分の作業に合わせて応用できる実践的な自動化パターンを5つ紹介します。

機能の全体像は定期実行タスク(cron)を参照してください。


パターン1: サイトの変更を見張る

URL を監視して、内容が変わったときだけ知らせてもらいます。

ここで効いてくるのが script パラメータです。実行のたびに Python スクリプトが先に動き、その標準出力がエージェントへの材料になります。取得や差分の検出といった機械的な部分はスクリプトが引き受け、「この変更は気にする価値があるか」という判断はエージェントが担当します。

監視用のスクリプトを作ります。

mkdir -p ~/.hermes/scripts

URL = "https://example.com/pricing"
STATE_FILE = os.path.expanduser("~/.hermes/scripts/.watch-site-state.json")

# Fetch current content
req = urllib.request.Request(URL, headers={"User-Agent": "Hermes-Monitor/1.0"})
content = urllib.request.urlopen(req, timeout=30).read().decode()
current_hash = hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()

# Load previous state
prev_hash = None
if os.path.exists(STATE_FILE):
    with open(STATE_FILE) as f:
        prev_hash = json.load(f).get("hash")

# Save current state
with open(STATE_FILE, "w") as f:
    json.dump({"hash": current_hash, "url": URL}, f)

# Output for the agent
if prev_hash and prev_hash != current_hash:
    print(f"CHANGE DETECTED on {URL}")
    print(f"Previous hash: {prev_hash}")
    print(f"Current hash: {current_hash}")
    print(f"\nCurrent content (first 2000 chars):\n{content[:2000]}")
else:
    print("NO_CHANGE")

cron ジョブを登録します。次のコマンドは、1時間ごとにスクリプトを走らせて結果を Telegram へ届ける設定を作ります。

/cron add "every 1h" "If the script output says CHANGE DETECTED, summarize what changed on the page and why it might matter. If it says NO_CHANGE, respond with just [SILENT]." --script ~/.hermes/scripts/watch-site.py --name "Pricing monitor" --deliver telegram

パターン2: 週次レポート

複数の情報源をまとめて、体裁の整った要約にします。これは週に1回動いて、ホームチャンネルへ届きます。

/cron add "0 9 * * 1" "Generate a weekly report covering:

1. Search the web for the top 5 AI news stories from the past week
2. Search GitHub for trending repositories in the 'machine-learning' topic
3. Check Hacker News for the most discussed AI/ML posts

Format as a clean summary with sections for each source. Include links.
Keep it under 500 words — highlight only what matters." --name "Weekly AI digest" --deliver telegram

CLI から登録する場合は次のようにします。

hermes cron create "0 9 * * 1" \
  "Generate a weekly report covering the top AI news, trending ML GitHub repos, and most-discussed HN posts. Format with sections, include links, keep under 500 words." \
  --name "Weekly AI digest" \
  --deliver telegram

0 9 * * 1 は標準的な cron の書き方で、毎週月曜の午前9時という意味です。


パターン3: GitHub リポジトリの見張り

リポジトリを監視して、新しい issue・PR・リリースを拾います。

/cron add "every 6h" "Check the GitHub repository NousResearch/hermes-agent for:
- New issues opened in the last 6 hours
- New PRs opened or merged in the last 6 hours
- Any new releases

Use the terminal to run gh commands:
  gh issue list --repo NousResearch/hermes-agent --state open --json number,title,author,createdAt --limit 10
  gh pr list --repo NousResearch/hermes-agent --state all --json number,title,author,createdAt,mergedAt --limit 10

Filter to only items from the last 6 hours. If nothing new, respond with [SILENT].
Otherwise, provide a concise summary of the activity." --name "Repo watcher" --deliver discord

パターン4: データ収集のパイプライン

一定の間隔でデータを取得してファイルに保存し、時間の経過とともに傾向をつかみます。このパターンは収集を担うスクリプトと、分析を担うエージェントを組み合わせます。


from datetime import datetime

DATA_DIR = os.path.expanduser("~/.hermes/data/prices")
os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)

# Fetch current data (example: crypto prices)
url = "https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price?ids=bitcoin,ethereum&vs_currencies=usd"
data = json.loads(urllib.request.urlopen(url, timeout=30).read())

# Append to history file
entry = {"timestamp": datetime.now().isoformat(), "prices": data}
history_file = os.path.join(DATA_DIR, "history.jsonl")
with open(history_file, "a") as f:
    f.write(json.dumps(entry) + "\n")

# Load recent history for analysis
lines = open(history_file).readlines()
recent = [json.loads(l) for l in lines[-24:]]  # Last 24 data points

# Output for the agent
print(f"Current: BTC=${data['bitcoin']['usd']}, ETH=${data['ethereum']['usd']}")
print(f"Data points collected: {len(lines)} total, showing last {len(recent)}")
print(f"\nRecent history:")
for r in recent[-6:]:
    print(f"  {r['timestamp']}: BTC=${r['prices']['bitcoin']['usd']}, ETH=${r['prices']['ethereum']['usd']}")

次のコマンドは、そのスクリプトを1時間ごとに走らせ、出力の分析をエージェントに任せる設定を作ります。

/cron add "every 1h" "Analyze the price data from the script output. Report:
1. Current prices
2. Trend direction over the last 6 data points (up/down/flat)
3. Any notable movements (>5% change)

If prices are flat and nothing notable, respond with [SILENT].
If there's a significant move, explain what happened." \
  --script ~/.hermes/scripts/collect-prices.py \
  --name "Price tracker" \
  --deliver telegram

機械的な収集はスクリプトが行い、そこに考える層をエージェントが足す形です。


パターン5: 複数スキルの組み合わせ

複雑な定期タスクは、スキルをつないで組み立てます。スキルはプロンプトが実行される前に、指定した順で読み込まれます。

# Use the arxiv skill to find papers, then the obsidian skill to save notes
/cron add "0 8 * * *" "Search arXiv for the 3 most interesting papers on 'language model reasoning' from the past day. For each paper, create an Obsidian note with the title, authors, abstract summary, and key contribution." \
  --skill arxiv \
  --skill obsidian \
  --name "Paper digest"

ツールから直接呼ぶ場合は次のようになります。

cronjob(
    action="create",
    skills=["arxiv", "obsidian"],
    prompt="Search arXiv for papers on 'language model reasoning' from the past day. Save the top 3 as Obsidian notes.",
    schedule="0 8 * * *",
    name="Paper digest",
    deliver="local"
)

スキルは順番に読み込まれます。まず arxiv が論文の探し方をエージェントに教え、次に obsidian がノートの書き方を教えます。その2つをつなぐのがプロンプトです。


ジョブの管理

次のコマンドで、一覧の確認から即時実行、一時停止、内容の編集、削除までひととおり行えます。

# List all active jobs
/cron list

# Trigger a job immediately (for testing)
/cron run <job_id>

# Pause a job without deleting it
/cron pause <job_id>

# Edit a running job's schedule or prompt
/cron edit <job_id> --schedule "every 4h"
/cron edit <job_id> --prompt "Updated task description"

# Add or remove skills from an existing job
/cron edit <job_id> --skill arxiv --skill obsidian
/cron edit <job_id> --clear-skills

# Remove a job permanently
/cron remove <job_id>

配信先

--deliver フラグで結果の届け先を決めます。

宛先 例 使いどころ
origin --deliver origin ジョブを作ったチャットと同じ場所(既定)
local --deliver local ローカルのファイルに保存するだけ
telegram --deliver telegram 自分の Telegram ホームチャンネル
discord --deliver discord 自分の Discord ホームチャンネル
slack --deliver slack 自分の Slack ホームチャンネル
特定のチャット --deliver telegram:-1001234567890 Telegram の特定のグループ
スレッド指定 --deliver telegram:-1001234567890:17585 Telegram の特定のトピックスレッド
Bot Chat --deliver bot-chat このプロファイルの正規の Bot Chat へ流し込む。bot がそれを読んで応答する
Bot Chat(名前つき) --deliver bot-chat:research 別のローカルプロファイルの Bot Chat

Bot Chat への配信

bot-chat を宛先にすると、ジョブの出力がそのプロファイルの正規の「Bot Chat」セッションへ、本物のメッセージとして届きます。bot は他のメッセージと 同じように受け取り、対応が必要なことがあれば手を動かし、そのチャットで返事を します。定期実行の結果を実行履歴にしまっておくだけでなく、bot に*見せて反応 させたい*ときは、この宛先を選びます。

知っておきたいことは次のとおりです。

  • その端末の中だけで完結します。 対象のプロファイルは、スケジューラが動いて

いる端末に存在している必要があります(hermes profile list)。名前は作成時に 検証され、別のゲートウェイや端末にあるプロファイルは指定できません。

  • bot の1ターン分を消費します。 配信のたびに、対象の bot の Bot Chat で

エージェントのターンがまるごと1回動きます。頻度の高いジョブでは予算を意識して ください。

  • 組み合わせられます。 --deliver bot-chat,telegram なら bot と自分の

Telegram ホームチャンネルの両方へ届きます。all という指定が bot-chat 宛てに 広がることはありません。

  • 届いたメッセージには接頭辞が付き、あなたからではなく定期実行のジョブから来た

ものだと bot にわかるようになっています。


コツ

プロンプトはそれ単体で完結させます。 cron ジョブのエージェントは、これまでの会話を覚えていません。URL、リポジトリ名、書式の希望、届け方の指示を、プロンプトの中に直接書き込んでください。

[SILENT] を意識して使います。 監視のジョブでは「変化がなければ [SILENT] とだけ返すこと」といった指示を入れておきます。静かなときにこの合図の意味を説明させてはいけません。cron は [SILENT] を配信を止める印として扱います。

データの収集はスクリプトに任せます。 script パラメータを使えば、HTTP のリクエスト、ファイルの読み書き、状態の保持といった退屈な部分を Python スクリプトが引き受けます。エージェントが見るのはスクリプトの標準出力だけで、そこに判断を加えます。エージェント自身に取得させるより安く、しかも確実です。

/cron run で試します。 スケジュールが来るのを待つ前に、/cron run <job_id> で即座に実行し、出力が期待どおりかを確かめます。

スケジュールの書き方。 使えるのは、相対的な待ち時間(30m)、間隔の指定(every 2h)、標準的な cron 式(0 9 * * *)、ISO 形式の日時(2025-06-15T09:00:00)です。daily at 9am のような自然な言い回しには対応していないので、代わりに 0 9 * * * と書いてください。


*パラメータの全種類、例外的なふるまい、内部の仕組みまで含めた cron の詳細は、定期実行タスク(cron)を参照してください。*