クロンをもっと使いこなす：今日から使える5つの自動化パターン

Hermes Agentで最初のcronジョブを設定して、もう夢中になっていることでしょう。でも、実はもっとたくさんのことができるのをご存知ですか？デイリーブリーフィングボットのチュートリアルはほんの入り口にすぎません。ここでは、あなたの生活をもっと楽にする5つの実践的な自動化パターンを紹介します。

黄金のルール：自己完結型プロンプト

本題に入る前に、最も重要なことをお伝えします：cronジョブは新しいエージェントセッションで実行されます。エージェントはあなたの現在のチャットの記憶を一切持っていません。つまり、すべてのプロンプトは完全に自己完結型である必要があります——コンテキストから正確なコマンドまで、エージェントが必要とするすべての情報を含めてください。

LLMが不要なときはスキップする

すべての自動化に言語モデルが必要なわけではありません。トークンを消費しない2つのオプションがあります：

定期ウォッチドッグ：スクリプトがすでに正確なメッセージを生成している場合（メモリアラートやハートビートなど）、スクリプト専用cronジョブを使用します。チャットでHermesに頼むだけで、cronjobツールがno_agent=Trueを使うべきタイミングを判断し、スクリプトを自動生成してくれます。
実行中スクリプトからのワンショット：CIステップやデプロイフックには、hermes sendを使って出力をそのままTelegramやDiscordにパイプできます。cronの設定は一切不要です。

パターン1：ウェブサイト変更モニター

価格ページが変わったときや、競合他社がサイトを更新したときに知りたいと思いませんか？このパターンでは、Pythonスクリプトが機械的な作業を行い、エージェントが推論を担当します。

まず、監視スクリプトを作成します：

mkdir -p ~/.hermes/scripts

import hashlib, json, os, urllib.request

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")

次に、cronジョブを設定します：

/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

プロのコツ：[SILENT]テクニックは本当に便利です。何も変更がないとき、エージェントは[SILENT]とだけ応答し、cron配信はそれを静音マーカーとして扱います。実際に何かが起きたときだけ通知が届くので、静かな時間帯にスパムが届くことはありません。

パターン2：週次レポート

複数のソースから情報を収集し、整形されたサマリーにまとめます。これは毎週月曜日の午前9時に実行されます：

/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からは、次のようになります：

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式で、毎週月曜日の午前9時を意味します。

パターン3：GitHubリポジトリウォッチャー

任意のリポジトリで新しいIssue、PR、リリースを監視します：

/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

注意：プロンプトに正確なghコマンドが含まれていることに気づきましたか？それは意図的です。cronエージェントには会話履歴がありません——すべてを明示的に記述してください。（永続メモリは読み込まれるので、MEMORY.mdに保存された長期的な設定は引き継がれますが、ジョブの重要な詳細をそれに依存しないでください。）

パターン4：データ収集パイプライン

定期的にデータをスクレイピングし、ファイルに保存して、時間の経過に伴うトレンドを検出します。これは、収集用スクリプトと分析用エージェントを組み合わせたパターンです：

import json, os, urllib.request
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")

print(f"Collected prices at {entry['timestamp']}: BTC ${data['bitcoin']['usd']}, ETH ${data['ethereum']['usd']}")

次に、スクリプトを実行し、収集したデータのトレンドをエージェントに分析させるcronジョブを設定します。

パターン5：スクリプト専用ウォッチドッグ

スクリプトがすでに正確なメッセージを生成するアラートの場合は、LLMを完全にスキップします：

/cron add "every 5m" --script ~/.hermes/scripts/check-disk.py --no-agent --deliver slack

cronjobツールは、適切な場合に自動的にno_agent=Trueを選択し、スクリプトも自動生成してくれます。

自動化の準備はできましたか？

これらのパターンは出発点にすぎません。自由に組み合わせてください——機械的な作業にはスクリプトを、推論にはエージェントを、そして[SILENT]で通知をクリーンに保ちましょう。全機能のリファレンスは、スケジュールタスク（Cron）のドキュメントをご覧ください。自動化を楽しんでください！