Hermes Agent — Sécuriser une infrastructure d'IA locale, expliqué simplement
1. Le moteur (LLM) : DeepSeek ou OpenRouter.
- DeepSeek : L'API officielle et la création de clés se font sur platform.deepseek.com. La documentation pour les appels API est sur api-docs.deepseek.com. DeepSeek propose une API compatible avec le format OpenAI, ce qui la rend facilement intégrable.
- OpenRouter : Le site officiel est openrouter.ai. Vous pouvez y créer une clé API et accéder à des centaines de modèles via un point d'entrée unique, avec un routage automatique vers l'option la plus économique.
2. Le cerveau agentique : Hermes (ou OpenClaw).
- Hermes Agent (Nous Research) : Le dépôt officiel est github.com/NousResearch/hermes-agent. L'installation se fait via un script en une ligne : curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash.
- OpenClaw : Le dépôt officiel est github.com/openclaw/openclaw. Il s'agit d'un assistant personnel IA open source très populaire, axé sur un fonctionnement local-first.
3. L'interface : Hermes WebUI. Si vous voulez une interface graphique plutôt que le terminal, le dépôt github.com/nesquena/hermes-webui.git fournit un backend web pour Hermes. Attention : ce WebUI ne fonctionne pas seul ; il nécessite que Hermes Agent soit déjà installé au préalable.
4. Le bonus : les skills cybersécurité. Le dépôt github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills est une bibliothèque de compétences structurées pour agents IA, couvrant le pentesting, la DFIR, le threat intelligence et bien d'autres domaines. Une fois votre agent opérationnel, clonez ce dépôt et pointez votre agent vers ce répertoire pour le transformer en assistant spécialisé en cybersécurité.
5. le moindre privilège ne se décrète pas dans une policy d'intention, il se configure dans l'agent lui-même. Et pour le chaînon manquant que vous pointez — une source de vérité externe, horodatée, que l'agent ne peut pas figer dans une synthèse — Wazuh est effectivement la brique qui manque à la stack que je décrivais.
Le dépôt officiel est ici : https://github.com/wazuh/wazuh — c'est le cœur open source (manager + agent) sous licence AGPL/GPLv2. Pour un déploiement conteneurisé rapide, il existe aussi https://github.com/wazuh/wazuh-docker, qui fournit le stack complet (manager, indexer OpenSearch, dashboard) en docker compose.
Concrètement, un agent Hermes branché sur Wazuh via MCP peut interroger les alertes en temps réel et recalculer à la demande plutôt que de réutiliser une synthèse figée. Wazuh applique lui-même le moindre privilège à plusieurs niveaux : RBAC sur son API pour que l'agent n'ait que les permissions de lecture nécessaires, et possibilité de désactiver complètement l'active-response côté agent si on ne veut pas qu'il puisse exécuter des actions correctives. Ça permet de doser : agent en lecture seule pour l'investigation, ou agent avec capacité de réponse mais validation humaine obligatoire.
Donc oui : ajouter Wazuh + une vraie règle de moindre privilège configurée dans l'agent (pas seulement promise dans une policy), c'est ce qui transformerait cette stack de « capable » à « fiable ». Merci pour ce retour, il est plus utile que la recette elle-même.
Pour aller plus loin, je documente l'architecture complète (8 couches, sécurité Aegis, moindre privilège) sur mon Substack et dans le magasin de skills agensi : https://www.agensi.io/creators/leroyer-thomas
1 point
7 Viral AI Agent Repos: 4 Checks Before You Install One
Seven popular AI agent repos, four checks before you install any of them (checked 20-21 Oct 2026; star counts change daily).
1. Who made it? Anthropic Cybersecurity Skills is an independent community project by @mukul975. Its README says "Not affiliated with Anthropic PBC".
2. Is it the right repo? Two separate curated lists are both called Awesome Harness Engineering (ai-boost and walkinglabs), and several repos use "Agent Memory"-style names. Match the GitHub owner, not just the name.
3. The licence. OpenViking is AGPL-3.0, which has conditions if you offer a modified version as a service. Browser Use, Scientific Agent Skills and Diagram Design are MIT; agentmemory and Anthropic Cybersecurity Skills are Apache-2.0. Read the licence before business use.
4. The real cost. Browser Use's code is MIT and free, but you pay for the AI model you connect to it. Its optional Browser Use Cloud starts from $0.02 per browser-hour (the project's own figure).
Also: agentmemory's "95.2% retrieval" and Scientific Agent Skills' "250,000+ scientists" are the projects' own claims. Diagram Design has a Claude Code plugin and also works with other agents.
Repos (all 7, public on GitHub):
Browser Use: browser-use/browser-use
agentmemory: rohitg00/agentmemory
Scientific Agent Skills: K-Dense-AI/scientific-agent-skills
Diagram Design: cathrynlavery/diagram-design
Anthropic Cybersecurity Skills (community project, not made by Anthropic): mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
Awesome Harness Engineering (two lists share the name): ai-boost/awesome-harness-engineering and walkinglabs/awesome-harness-engineering
OpenViking (AGPL-3.0): volcengine/OpenViking
Browser Use Cloud pricing: browser-use.com
Which check would have caught you out?
#AI #AIagents #GitHub #shorts
Made with AI-generated visuals and voice.
1 like · 44 views
AI 에이전트를 위한 최대 규모의 오픈 소스 사이버 보안 기술 라이브러리
818개의 실무급 사이버 보안 기술 · 34개의 보안 영역 · 6개의 프레임워크 매핑 · 26개 이상의 AI 플랫폼
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
2 likes · 1 repost · 213 views
why bother listing ten... when 'Oh My Hermes' is all you need?
and he posted the wrong Oh My Hermes link. He's so stupid;
rlaope/oh-my-hermes
4 likes · 540 views
Equips AI agents with 818 structured cybersecurity skills mapped across six major frameworks, enabling senior-level security analysis within coding assistants.
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills t.co
37 likes · 6 reposts · 3,527 views
Defensive cybersecurity skills (Blue team)
Github: fatehMohamed14/anthropic-cybersecurity-skills-defensive, This is a fork from mukul975/anthropic-cybersecurity-skills.
The original repository is great. It includes 818 skills all together: detection playbooks next to live exploit code, credential crackers and C2 framework guides. Very useful for teams. Dangerous for others. Here is what is different:
🚫 𝟏𝟎𝟔 offensive skills removed - every exploit every C2 framework, every credential-cracking tool. 712 Skills that are purely defensive are left.
🔒 Safe by design - nothing in the skill path can run an attack. Use it for learning for authorized testing or right alongside production systems.
🧰 Per-skill tool manifest added - a machine- list of exactly which tool (Splunk, VirusTotal, Volatility, YARA…) each skill actually needs, so you know what to install before you try to run it.
📋 Curated, documented not just asserted - the removal criteria and the full list of what was cut are public in the repo so the "defensive-only" claim is auditable not just a README promise.
🔌 Bundled MCP servers - to-connect MCP servers, for [name the actual ones - e.g. VirusTotal, DNS/WHOIS lookups] so skills can call real tools out of the box instead of just describing them.
The largest open-source cybersecurity skills library for AI agents mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
22 likes · 4 reposts · 1,597 views
@Teknium btw I found these skills for cyber security audit mukul975/anthropic-cybersecurity-skills
1 like · 9 views
Mentions
Hermes Agent — Sécuriser une infrastructure d'IA locale, expliqué simplement 1. Le moteur (LLM) : DeepSeek ou OpenRouter. - DeepSeek : L'API officielle et la création de clés se font sur platform.deepseek.com. La documentation pour les appels API est sur api-docs.deepseek.com. DeepSeek propose une API compatible avec le format OpenAI, ce qui la rend facilement intégrable. - OpenRouter : Le site officiel est openrouter.ai. Vous pouvez y créer une clé API et accéder à des centaines de modèles via un point d'entrée unique, avec un routage automatique vers l'option la plus économique. 2. Le cerveau agentique : Hermes (ou OpenClaw). - Hermes Agent (Nous Research) : Le dépôt officiel est github.com/NousResearch/hermes-agent. L'installation se fait via un script en une ligne : curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash. - OpenClaw : Le dépôt officiel est github.com/openclaw/openclaw. Il s'agit d'un assistant personnel IA open source très populaire, axé sur un fonctionnement local-first. 3. L'interface : Hermes WebUI. Si vous voulez une interface graphique plutôt que le terminal, le dépôt github.com/nesquena/hermes-webui.git fournit un backend web pour Hermes. Attention : ce WebUI ne fonctionne pas seul ; il nécessite que Hermes Agent soit déjà installé au préalable. 4. Le bonus : les skills cybersécurité. Le dépôt github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills est une bibliothèque de compétences structurées pour agents IA, couvrant le pentesting, la DFIR, le threat intelligence et bien d'autres domaines. Une fois votre agent opérationnel, clonez ce dépôt et pointez votre agent vers ce répertoire pour le transformer en assistant spécialisé en cybersécurité. 5. le moindre privilège ne se décrète pas dans une policy d'intention, il se configure dans l'agent lui-même. Et pour le chaînon manquant que vous pointez — une source de vérité externe, horodatée, que l'agent ne peut pas figer dans une synthèse — Wazuh est effectivement la brique qui manque à la stack que je décrivais. Le dépôt officiel est ici : https://github.com/wazuh/wazuh — c'est le cœur open source (manager + agent) sous licence AGPL/GPLv2. Pour un déploiement conteneurisé rapide, il existe aussi https://github.com/wazuh/wazuh-docker, qui fournit le stack complet (manager, indexer OpenSearch, dashboard) en docker compose. Concrètement, un agent Hermes branché sur Wazuh via MCP peut interroger les alertes en temps réel et recalculer à la demande plutôt que de réutiliser une synthèse figée. Wazuh applique lui-même le moindre privilège à plusieurs niveaux : RBAC sur son API pour que l'agent n'ait que les permissions de lecture nécessaires, et possibilité de désactiver complètement l'active-response côté agent si on ne veut pas qu'il puisse exécuter des actions correctives. Ça permet de doser : agent en lecture seule pour l'investigation, ou agent avec capacité de réponse mais validation humaine obligatoire. Donc oui : ajouter Wazuh + une vraie règle de moindre privilège configurée dans l'agent (pas seulement promise dans une policy), c'est ce qui transformerait cette stack de « capable » à « fiable ». Merci pour ce retour, il est plus utile que la recette elle-même. Pour aller plus loin, je documente l'architecture complète (8 couches, sécurité Aegis, moindre privilège) sur mon Substack et dans le magasin de skills agensi : https://www.agensi.io/creators/leroyer-thomas
7 Viral AI Agent Repos: 4 Checks Before You Install One Seven popular AI agent repos, four checks before you install any of them (checked 20-21 Oct 2026; star counts change daily). 1. Who made it? Anthropic Cybersecurity Skills is an independent community project by @mukul975. Its README says "Not affiliated with Anthropic PBC". 2. Is it the right repo? Two separate curated lists are both called Awesome Harness Engineering (ai-boost and walkinglabs), and several repos use "Agent Memory"-style names. Match the GitHub owner, not just the name. 3. The licence. OpenViking is AGPL-3.0, which has conditions if you offer a modified version as a service. Browser Use, Scientific Agent Skills and Diagram Design are MIT; agentmemory and Anthropic Cybersecurity Skills are Apache-2.0. Read the licence before business use. 4. The real cost. Browser Use's code is MIT and free, but you pay for the AI model you connect to it. Its optional Browser Use Cloud starts from $0.02 per browser-hour (the project's own figure). Also: agentmemory's "95.2% retrieval" and Scientific Agent Skills' "250,000+ scientists" are the projects' own claims. Diagram Design has a Claude Code plugin and also works with other agents. Repos (all 7, public on GitHub): Browser Use: browser-use/browser-use agentmemory: rohitg00/agentmemory Scientific Agent Skills: K-Dense-AI/scientific-agent-skills Diagram Design: cathrynlavery/diagram-design Anthropic Cybersecurity Skills (community project, not made by Anthropic): mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Awesome Harness Engineering (two lists share the name): ai-boost/awesome-harness-engineering and walkinglabs/awesome-harness-engineering OpenViking (AGPL-3.0): volcengine/OpenViking Browser Use Cloud pricing: browser-use.com Which check would have caught you out? #AI #AIagents #GitHub #shorts Made with AI-generated visuals and voice.
AI 에이전트를 위한 최대 규모의 오픈 소스 사이버 보안 기술 라이브러리 818개의 실무급 사이버 보안 기술 · 34개의 보안 영역 · 6개의 프레임워크 매핑 · 26개 이상의 AI 플랫폼 mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
why bother listing ten... when 'Oh My Hermes' is all you need? and he posted the wrong Oh My Hermes link. He's so stupid; rlaope/oh-my-hermes
Equips AI agents with 818 structured cybersecurity skills mapped across six major frameworks, enabling senior-level security analysis within coding assistants. mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills t.co
Defensive cybersecurity skills (Blue team) Github: fatehMohamed14/anthropic-cybersecurity-skills-defensive, This is a fork from mukul975/anthropic-cybersecurity-skills. The original repository is great. It includes 818 skills all together: detection playbooks next to live exploit code, credential crackers and C2 framework guides. Very useful for teams. Dangerous for others. Here is what is different: 🚫 𝟏𝟎𝟔 offensive skills removed - every exploit every C2 framework, every credential-cracking tool. 712 Skills that are purely defensive are left. 🔒 Safe by design - nothing in the skill path can run an attack. Use it for learning for authorized testing or right alongside production systems. 🧰 Per-skill tool manifest added - a machine- list of exactly which tool (Splunk, VirusTotal, Volatility, YARA…) each skill actually needs, so you know what to install before you try to run it. 📋 Curated, documented not just asserted - the removal criteria and the full list of what was cut are public in the repo so the "defensive-only" claim is auditable not just a README promise. 🔌 Bundled MCP servers - to-connect MCP servers, for [name the actual ones - e.g. VirusTotal, DNS/WHOIS lookups] so skills can call real tools out of the box instead of just describing them.
The largest open-source cybersecurity skills library for AI agents mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
@Teknium btw I found these skills for cyber security audit mukul975/anthropic-cybersecurity-skills