rlaope

i built deepseek-bot deepseek-harness + agent memory & message gateway deepseek harness active like GrokBot or Hermes check it out: rlaope/deepseek-bot t.co

Oh My Hermes turns one /dag-ulw prompt into a self-checking build graph, and the verify-then-repair loop is the actual story rlaope posted a demo of OMH (Oh My Hermes) today: every lane on Claude Opus 5.5, "forging" a gaming board. Before anyone gets excited about the hardware, the board is a concept render, and he says so himself. What's real is the workflow that builds it. What happens You type /dag-ulw plus a goal. OMH breaks it into a graph of small tasks ("nodes") and runs the ready ones in parallel. In the demo: - 4 lanes place parts at the same time - a separate node checks the build - the checker finds an M.2 drive running at 94°C - OMH repairs it, re-checks that same node, and only then reports "verified" Per the author, that fail, repair, re-check loop is how dag-ulw actually runs. You don't wire any of it yourself. What OMH is (and isn't) Someone in the replies asked "why not just use Hermes as the coding agent?" You are. OMH is an operating layer that sits on top of Hermes. You keep talking to Hermes; OMH picks a skill and a model for each lane. The README says it never patches or replaces Hermes, and never reads or patches Hermes' own memory. What ships with it (per the README) - A model per lane. Lanes get tagged with a work category (ultrabrain, deep, visual-engineering, quick, etc.) that sets their model chain and reasoning effort. Every chain is editable. If a provider rejects a model, it moves to the next one instead of silently downgrading. - No write collisions. Nodes running at the same time never share a write scope (the files/areas they're allowed to edit). - 100+ omh-* specialist skills (frontend, backend, Rust, security review, verification gates). A router loads them for you; you never call them by hand. - Its own TUI (terminal interface) with a live lane tree showing each lane's model, effort and tokens, a cost HUD, steer/interrupt any agent, ! shell lines, Esc Esc to rewind, and codegraph across the whole repo. - Opt-in memory. Nothing is remembered silently; each candidate is kept, refused or deferred with a written reason. The part I'd actually steal Statuses never call a plan "done": Plan · not run → Code · reported done → Test · verified A run only counts as verified when a test, review, or CI gate actually passed. Most agent setups treat "the model said it's finished" as finished. Separating reported done from verified is the habit that saves you from shipping confident garbage, with or without OMH. Worth keeping in mind - Every lane on Opus 5.5 is not cheap. The cost HUD exists for a reason, and per-lane model chains let you put cheaper models on quick lanes. - "Verified" means a gate passed. It's only as strong as the test or review behind it. - It's a third-party project (MIT, ~4.2K stars), not an official Nous release. Read the install script before piping it to sh. If you've run /dag-ulw on a real repo, curious how often the repair loop actually fires versus passing first try. That ratio tells you more than any demo. Source: x.com Repo: rlaope/oh-my-hermes

omh harness is crazy This is Oh My Hermes forging a gaming board with every lane on Claude Opus 5.5. rlaope/oh-my-hermes One dag-ulw request turns into a graph. Four lanes place parts in parallel, then a separate node checks the build. It catches an M.2 running at 94°C, repairs it, re-checks the same node, and only then reports verified. That's graph engineering, and you don't wire any of it yourself. You type /dag-ulw. What's built into the harness: - graph runs where every node gets its own model and reasoning effort - a full process workflow: understand → research → decide → plan → execute → verify → operate → learn - IDE-style tools in the OMH TUI: a live lane tree with model and tokens, a HUD with cost, steer or interrupt any agent, ! shell lines, Esc Esc to rewind, codegraph for the whole repo - 100+ omh-* specialist skills the router pulls in for you - statuses that never call a plan done: Plan · not run → Code · reported done → Test · verified Honestly, there's nothing in it that isn't wild. (The board is a concept render. The fail → repair → re-check loop is how dag-ulw actually runs.) #omh

Top 5 open source do GitHub | Vol. 15 #shorts Os projetos #5 a #1 do Top 15 open source do GitHub, Vol. 15, 10 segundos para cada um. #5 AIKON: emir/AIKON #4 effortless: HeyCubit/effortless #3 OpenKnowledge: inkeep/open-knowledge #2 oh-my-hermes: rlaope/oh-my-hermes #1 eve: vercel/eve Vídeo completo com os 15: youtu.be Oferecimento: Hallen Tech, hallentech.com #shorts #opensource #github

Mais 15 projetos open source do GitHub que valem o seu tempo | Vol. 15 Mais 15 projetos open source do GitHub que valem o seu tempo, em contagem regressiva e com 10 segundos para cada um: IA num Nokia de 2007, um coelho de pelúcia que conversa, uma seta gigante desenhada pelo agente, capturas de tela num varal e muito mais. 📺 Décimo quinto volume da série Open source do GitHub. Escolhidos pela análise da lista inteira (estrelas, frequência de commits, último commit, README, documentação, capturas e site), conferida em 25/10/2026. Qual desses você vai testar primeiro? Conta nos comentários! ⏱️ CAPÍTULOS E LINKS 0:00 Abertura 0:10 #15 Tendedero: cada captura de tela do Mac fica pendurada num varal acima da tela e desce quando você encosta o mouse no topo (2,5 mil estrelas) alejandrobujan/tendedero 0:20 #14 LumaBrowser: navegador com IA local: roda modelos, gera imagem, vídeo, música e voz, e deixa agentes usarem o navegador via MCP amurgola/LumaBrowser 0:30 #13 Kapitsa: motor de inferência para Apple Silicon que roda modelos locais para Claude Code, Codex, opencode e pi nace-ai/kapitsa 0:40 #12 degoog: buscador self-hosted que junta vários mecanismos de busca numa página só, com plugins e comandos bang (2,5 mil estrelas) degoog-org/degoog 0:50 #11 zoetrope: mostra uma sessão do Claude Code ou do Codex como grafo ao vivo, no terminal ou no navegador; nada sai da sua máquina (1,1 mil estrelas) furkankly/zoetrope 1:00 #10 ElatoAI: voz com IA em tempo real num ESP32 com Arduino, para criar brinquedos e aparelhos que conversam (2,1 mil estrelas) akdeb/ElatoAI 1:10 #9 OnionShare: compartilhe arquivos, hospede sites e converse de forma segura e anônima pela rede Tor (7,2 mil estrelas) onionshare/onionshare 1:20 #8 Big Arrow: ferramenta de macOS e skill para Claude Code e Codex: o agente desenha uma seta gigante para mostrar onde clicar franzenzenhofer/big-arrow-on-the-screen 1:30 #7 cronstable: agendador de tarefas em YAML ou crontab, com novas tentativas, alertas, histórico, workflows e painéis na web, no terminal e no iOS ptweezy/cronstable 1:40 #6 compose-lint: linter de segurança para Docker Compose, baseado no OWASP e no CIS Docker Benchmark, que corrige as falhas óbvias tmatens/compose-lint 1:50 #5 AIKON: Claude, OpenAI, Gemini e Grok num Nokia de 2007 (Series 40 e S60), com um pequeno servidor em Go emir/AIKON 2:00 #4 effortless: mod do Claude Code que escolhe o esforço de raciocínio de cada prompt; no teste do autor, o Opus ficou 21% mais barato que no esforço médio HeyCubit/effortless 2:10 #3 OpenKnowledge: editor de Markdown WYSIWYG local e grátis, com Claude, Codex e outros agentes editando lado a lado (4,7 mil estrelas) inkeep/open-knowledge 2:20 #2 oh-my-hermes: pacote completo para o Hermes Agent: escolhe o modelo de cada tarefa e roda o trabalho em paralelo (4,2 mil estrelas) rlaope/oh-my-hermes 2:30 Oferecimento Hallen Tech 2:44 #1 eve: framework da Vercel para agentes de IA duráveis em que a estrutura de pastas define instruções, ferramentas, skills, canais e agendamentos (5,7 mil estrelas) vercel/eve 2:54 Encerramento 🧡 Oferecimento: Hallen Tech, liderança de tecnologia sob demanda, software, cloud e segurança para a sua empresa. Site: hallentech.com E-mail: contato@hallentech.com Instagram: instagram.com LinkedIn da Hallen Tech: linkedin.com LinkedIn do Eddwan: linkedin.com Se curtiu, deixa o like, segue o canal e ativa as notificações para a próxima lista. #opensource #github #programacao #ferramentas

OH MY + HERMES-AGENT A setup forged from burning through 200B tokens on Hermes is now yours with a single install. The Oh-My-Hermes open-source repository is genuinely insane and it’s blowing up right now. rlaope/oh-my-hermes I spent countless hours fine-tuning this setup just so I could run Hermes with zero friction, and now I’ve open-sourced the whole thing. Check out this ridiculous TUI: it makes graph engineering second nature for anyone. Here is what it brings to the table: - Massive Efficiency: Double the memory, cut runtime by 4x, and slash token usage by 5x through aggressive optimizations. - Pure Muscle + 150+ Built-in Domain Expert Skills: Workflows you won’t find in upstream Hermes, which I actively maintain, curate, and keep razor-sharp. Hermes agents are incredible, but dealing with plugin bloat is a headache. Forget juggling a dozen tools just install this one, run your tasks with dag-ulw, and watch your Hermes turn into an absolute powerhouse. #hermes

Say "oh my" to Hermes. Full omh TUI on Hermes Agent. One goal becomes a graph of subagents across model families, with lanes running live under your composer. rlaope/oh-my-hermes t.co

FINDING HISTORY in Hermes just got a lot faster !!! GitHub: rlaope/oh-my-hermes With Oh My Hermes, a plain "find this" now explores 2~ 3 times faster than before, and comes back with more of what you actually asked for. The research skills ship with search techniques adapted from AutoRAG and tuned for agent use, so the speed comes without trading away depth. Nothing new to set up. No vector DB, no extra service, no new command. Install it, ask the way you already do, and feel the difference on your next real question. just install OMH once. #hermes #agent #optimization

Oh My Hermes 4.0.0 Zeus คืออะไร? ปลั๊กอิน AI ที่เปลี่ยน Hermes ให้ทำงานเป็นระบบ Oh My Hermes 4.0.0 Zeus คืออะไร? ปลั๊กอิน AI ที่เปลี่ยน Hermes ให้ทำงานเป็นระบบ โดย Nokka (นก-กา) | นักเขียนอิสระสาย AI | ตรวจสอบข้อมูล ณ 19 ต.ค. 2026 บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา) !ภาพประกอบ: ห้องควบคุมมืดที่มีจอเรืองแสงบานใหญ่กลางห้อง มีคนนั่งอยู่หน้าแผงปุ่มและสวิตช์เรียงราย ด้านหลังมีชั้นเก็บแฟ้มเอกสารเก่าหลายสิบช่องและหุ่นยนต์ตัวเล็กยืนเฝ้าอยู่สองตัว วันนี้ผู้พัฒนา Oh My Hermes โพสต์บน X เกี่ยวกับเครื่องมือตัวหนึ่งที่วางอยู่บน Hermes ซึ่งผมใช้อยู่ทุกวัน เลยหยุดอ่าน โพสต์ของผู้พัฒนาเอง (HOPE. @rlaope) ประกาศว่า Oh My Hermes 4.0.0 ชื่อรหัส Zeus พร้อมลิสต์สี่ข้อ คือมีเทอร์มินัลของตัวเอง มีความจำระยะยาวที่ดูแลด้วยการคุย มีเวิร์กโฟลว์เฉพาะทางที่ต่อกับความสามารถดั้งเดิมของ Hermes และมี ULW ที่แรงขึ้น [1] โพสต์นั้นมีคนเห็น 812 ครั้ง กดใจ 7 ครั้ง ณ เวลาที่ผมเขียน [1] ผมจึงไปเปิดต้นทางจริง แล้วพบว่าสิ่งที่น่าสนใจที่สุดไม่ได้อยู่ในโพสต์ Oh My Hermes คืออะไร มันไม่ใช่โมเดล และไม่ใช่เอเจนต์ตัวใหม่ README อธิบายตัวเองว่าเป็น operating layer ที่วางทับ Hermes [3] โดยให้ Hermes ยังเป็นจุดที่คุณคุยด้วยภาษาธรรมชาติ พูดง่าย ๆ คือ Hermes ยังเป็นคนทำงาน แต่ OMH เป็นชั้นระเบียบวิธีที่บอกว่าควรทำอย่างไร ควรเก็บหลักฐานอะไร และควรจำอะไรไว้ จุดนี้สำคัญเพราะคนจำนวนมากอ่านคำว่า "ปลั๊กอิน" แล้วนึกว่าเป็นการเพิ่มโมเดลหรือเพิ่มเครื่องมือ แต่ OMH ไม่ได้เพิ่มความสามารถให้โมเดล มันเพิ่ม กระบวนการ ให้การทำงาน และมันถูกบรรจุอยู่ในแคตตาล็อกปลั๊กอินทางการของ Hermes แล้ว หน้าแคตตาล็อกระบุว่า OMH เพิ่มเครื่องมือ 22 ตัว และ hook 10 ตัว โดยปักหมุดไว้ที่คอมมิต 021e5c6 [5] ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่ผ่านการตรวจ คอมมิตนั้นคือชุด 3.0.0 เมื่อ 29 กันยายน 2026 ส่วนไฟล์ plugin.yaml ที่แท็ก v4.0.0 ประกาศ 22 tools กับ 10 hooks เท่ากัน [9] ตัวเลขนี้ผมว่าสำคัญกว่าคำโฆษณาใด ๆ เพราะมันบอกว่ามันลงลึกถึงระดับไหน สามอย่างที่เปลี่ยนใน Zeus รีลีส v4.0.0 ออกวันนี้เอง คือ 19 ตุลาคม 2026 เวลา 10:41 UTC [4] หรือ 17:41 เวลาไทย ในรีลีสเขียนว่ามีสามการเปลี่ยนแปลงใหญ่ โดยยก ULW ขึ้นเป็นหัวข้อย่อยของข้อสาม ส่วนโพสต์บน X แยกเป็นสี่ข้อเพราะนับ ULW เป็นข้อของตัวเอง หนึ่ง: เทอร์มินัลของตัวเอง สั่ง omh จะได้หน้าจอของ OMH ส่วนสั่ง hermes จะได้หน้าจอเดิมของ Hermes ที่ได้เพิ่มคือการดู tool call ที่กำลังวิ่งอยู่ ดู diff ดู subagent และสั่งปรับงานที่กำลังรันได้โดยไม่ต้องออกจากบทสนทนา มี session picker มีค้นประวัติ มี rewind และมีปุ่มอนุมัติที่ชัดขึ้น รายละเอียดที่ผมชอบใน README คือเขาอธิบายตำแหน่งของกล่องพิมพ์ละเอียดมาก ว่ามันอยู่ใต้เอาต์พุตจนจอเต็ม แล้วจึงไปตรึงที่แถวล่าง และเวลามีรายการหรือคำถามปิดที่ตรงนั้น มันจะไม่ดึงกล่องพิมพ์ขึ้นมา การเขียนสเปกหน้าจอละเอียดขนาดนี้แปลว่าคนเขียนใช้งานเองจริง ไม่ได้ประกอบจากฟีเจอร์ลิสต์ จุดที่ต้องรู้คือ เทอร์มินัลจะถอยกลับไปใช้หน้าจอเดิมของ Hermes บนสภาพแวดล้อมที่ไม่รองรับ รวมถึง Windows [4] แปลว่าถ้าคุณใช้ Windows คุณจะไม่ได้ส่วนนี้ สอง: ความจำที่ขออนุญาตก่อนจำ อันนี้คือส่วนที่ผมคิดว่าต่างจากเครื่องมือความจำอื่นมากที่สุด ระบบความจำทั่วไปมักเดาว่าอะไรสำคัญแล้วเก็บเงียบ ๆ แต่ OMH ทำงานกลับกัน README เขียนว่าไม่มีอะไรถูกจำโดยไม่แจ้ง [3] เมื่อมีผู้สมัครความจำจากเซสชัน มันจะถูกวางเป็นการ์ดให้รีวิว แล้วคุณเลือกว่าจะจำ ไม่จำ หรือเลื่อนออกไป พร้อมบันทึกเหตุผลไว้ เมื่ออนุมัติแล้ว บันทึกจะพกที่มาและวันครบกำหนดทบทวนมาด้วย ถ้าคุณยืนยันอีกครั้ง นาฬิกาจะรีเซ็ต ถ้าปล่อยเงียบไว้ มันจะไล่ระดับจากใช้งาน ไปเป็นอ้างอิง ไปเป็นคลัง เซสชันถัดไปจะได้ชุดการเรียกคืนที่จัดอันดับตามงานและตัดตามงบโทเคน พร้อมแก้ความขัดแย้งและรายการซ้ำให้แล้ว และมีจุดที่ผมว่าโปร่งใสที่สุด คือ ความจำของ Hermes เองจะไม่ถูกอ่านและไม่ถูกแก้ [3] คลังนี้เป็นของ OMH แยกออกไป และเมื่อมีการเรียกคืน Hermes จะบอกบนทุกหน้าจอว่ากำลังใช้ความจำอยู่ ด้วยข้อความสั้น ๆ ที่ขึ้นต้นด้วยอิโมจิรูปสมอง ตามด้วยคำว่า OMH และจำนวนความจำที่ถูกเรียกคืน ผมชอบที่มันบอก ไม่ใช่เพราะจำนวนนั้นสำคัญ แต่เพราะการรู้ว่าโมเดลกำลังอ้างอะไรอยู่ ทำให้เราจับได้เมื่อมันอ้างผิด สาม: เวิร์กโฟลว์เฉพาะทางที่ต่อกับของเดิม OMH มีชุดวิธีทำงานเฉพาะด้านสำหรับงานวิจัย วางแผน เขียนโค้ด และออกแบบ [4] ในเวอร์ชันนี้มันต่อเข้ากับความสามารถดั้งเดิมของ Hermes มากขึ้น เช่นใช้ checklist ของแผนชุดเดียวกับ Hermes มีการลงทะเบียนแหล่งและตรวจการอ้างอิง มีผลรีวิวแบบมีโครงสร้าง และมีบันทึกผลลัพธ์จากเครื่องมือเอกสารและรูปภาพ [4] ประโยคที่ผมว่าแปลความได้ดีที่สุดคือ "without maintaining a second set of controls" คือไม่ต้องดูแลชุดควบคุมที่สองแยกต่างหาก [4] นี่คือปัญหาจริงของเครื่องมือที่มาวางทับของเดิม มักกลายเป็นสองระบบที่ไม่รู้จักกัน /omh-model กับ ULW ที่แรงขึ้น ในเทอร์มินัล OMH มีคำสั่ง /omh-model [4] มันเปิดตัวเลือกให้กำหนดโมเดลและระดับความพยายามในการคิด แยกตามหมวดงาน คุณบอกได้ว่าจานวิจัยใช้โมเดลตัวไหน จานเขียนโค้ดใช้ตัวไหน และแต่ละงานควรคิดหนักแค่ไหน จากนั้นใช้ ULW ให้มันวิจัย วางแผน และรันงานอิสระหลายอย่างพร้อมกัน ผมมองว่านี่คือส่วนที่คนจะได้ประโยชน์จริงจังที่สุด เพราะมันแก้ปัญหาเรื่องค่าใช้จ่ายที่ตรงจุด แทนที่จะใช้โมเดลใหญ่ที่สุดกับทุกงาน คุณจ่ายแพงเฉพาะงานที่ต้องคิดหนัก แต่ก็ต้องเข้าใจว่า ULW คือการรันงานขนาน ซึ่งแปลว่าโทเคนจะหมดเร็วกว่าการรันทีละงานเสมอ ส่วนที่ผมว่าน่าสนใจที่สุด ไม่ได้อยู่ในโพสต์ ถ้าคุณเลื่อนลงไปเกือบท้าย README จะเจอหัวข้อชื่อ Evidence Before Claims ผมอ่านแล้วหยุดอีกครั้ง เพราะมันเขียนว่า > No measured run has been published yet. [3] ใจความคือทีมผู้พัฒนาได้เตรียมสนามทดสอบไว้แล้ว มีคลังงานที่ปักหมุดไว้ และมีสคริปต์สำหรับรัน แต่ยังไม่มีผลการวัดที่เผยแพร่ได้จริง ผมไม่เคยเห็นโปรเจกต์ AI ที่ไหนเขียนแบบนี้ในที่ที่คนอ่านเจอ ปกติแล้วโปรเจกต์ที่อยากขายจะเอาตัวเลขขึ้นมาไว้บนสุดของหน้า แต่ OMH เอาการบอกว่า "ยังไม่มีตัวเลข" ขึ้นมาไว้ในหัวข้อที่ชื่อว่าหลักฐานก่อนคำอ้าง ผมอ่านว่านี่ไม่ใช่การถ่อมตัวเล่น ๆ แต่เป็นการยอมเสียคะแนนการตลาดเพื่อแลกกับความน่าเชื่อถือ และมันทำให้ผมอ่านส่วนอื่นของ README ด้วยสายตาที่ต่างออกไป เขาวางแผนวัดอะไร ในโฟลเดอร์ benchmarks/product-ab/v1 มีการออกแบบไว้ [6]ว่าจะเทียบ Hermes เปล่า กับ Hermes ที่ผ่าน OMH โดยใช้คลังงานที่ปักหมุดจาก pull request ของ repo ตัวเอง และให้ pull request เหล่านั้นเป็นตัวตัดสินว่าผ่านหรือไม่ ตัวเลขที่เขาจะรายงานมีสี่ตัว คืออัตราการผ่าน ต้นทุนต่อหนึ่งงานที่ผ่าน เวลาจริงต่อเป้าหมาย และอัตราการแจ้งเสร็จทั้งที่ยังไม่เสร็จ ตัวสุดท้ายนี้ผมว่าคนออกแบบเก่ง เพราะมันคือปัญหาที่คนใช้เอเจนต์เจอบ่อยที่สุด และเป็นตัวที่เครื่องมือส่วนใหญ่ไม่กล้าวัด การที่เขากล้าเลือกวัดมัน หมายความว่าเขารู้ว่านี่คือจุดอ่อนของวงการ ติดตั้งอย่างไร และความเสี่ยงที่ต้องเข้าใจ คำสั่งติดตั้งสั้นมาก [3] curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/rlaope/oh-my-hermes/main/install.sh | sh บน Windows ใช้ PowerShell irm https://raw.githubusercontent.com/rlaope/oh-my-hermes/main/install.ps1 | iex จากนั้นต้องรันคำสั่งตั้งค่าอีกครั้ง ซึ่งเอกสารบอกว่า จำเป็น omh setup และอัปเดตด้วย omh update ตรงนี้ผมขอพูดตรง ๆ ว่า curl ... | sh คือการเอาสคริปต์จากอินเทอร์เน็ตมารันตรง ๆ ด้วยสิทธิ์ของคุณ วิธีนี้ใช้กันมากในวงการ แต่ก็เป็นวิธีที่อันตรายที่สุดในบรรดาวิธีติดตั้งทั้งหมด เพราะคุณไม่ได้เห็นโค้ดก่อนมันทำงาน ถ้าคุณจะใช้ ผมแนะนำสามขั้น ขั้นแรก เปิดไฟล์ install.sh อ่านก่อน ด้วยการ curl มาดูเฉย ๆ ไม่ต้อง pipe เข้า sh ขั้นที่สอง ดูว่า repo นี้มีดาวจริง มีคอมมิตต่อเนื่อง และมีคนอื่นใช้อยู่จริง ขั้นที่สาม ถ้าคุณใช้เอเจนต์เป็นตัวติดตั้ง OMH มีช่องทางนั้นแยกไว้ และน่าสนใจกว่านั้นมาก วิธีติดตั้งผ่านเอเจนต์ ที่ผมว่าเป็นไอเดียที่ดี เอกสารมีบล็อกข้อความสำหรับให้คุณวางใส่เอเจนต์ หัวใจของมันคือการบอกให้เอเจนต์แปลง branch main เป็น commit SHA เต็มก่อน แล้วดาวน์โหลดคำสั่งติดตั้งจาก SHA นั้นเท่านั้น มีประโยคที่เขียนว่า "Do not replace the resolved SHA with main" [7] แปลว่าห้ามใช้ main แทน SHA ที่แปลงได้ ทำไมเรื่องนี้สำคัญ เพราะถ้าคุณติดตั้งจาก main วันที่คุณรันกับวันที่คนอื่นรันอาจได้โค้ดคนละชุด แต่ถ้าปักหมุด SHA คุณกับเขาได้ชุดเดียวกันเป๊ะ นี่คือวิธีคิดของคนที่ทำงานด้านซัพพลายเชนซอฟต์แวร์จริง และเป็นสัญญาณที่ดีกว่าคำโฆษณาทั้งหน้า ข้อจำกัดที่ผมเจอเอง ผมตรวจ repo ตรง ๆ เมื่อ 19 ตุลาคม 2026 ได้ข้อมูลนี้ [8] - ดาว 3,432 ดวง [8] - สัญญาอนุญาต MIT [2] - ภาษา Python - สร้างเมื่อ 3 มิถุนายน 2026 [8] คืออายุประมาณสี่เดือนครึ่ง - issue เปิด 10 รายการ และ PR เปิด 0 รายการ [8] ตัวเลขสุดท้ายน่าสนใจ เพราะ PR เปิดศูนย์หมายถึงไม่มีงานค้างจากคนนอกที่รอ merge อยู่ แต่อีกด้านหนึ่งก็หมายความว่า ชุมชนภายนอกยังมีส่วนร่วมน้อย ซึ่งเป็นเรื่องปกติของโปรเจกต์อายุสี่เดือน สิ่งที่ผมค้นแล้วไม่พบ ผมค้นหาคำรีวิวอิสระเกี่ยวกับ OMH ทั้งในเว็บและใน Reddit สิ่งที่เจอส่วนใหญ่เป็นหน้า catalog ของตัวเอง หน้าเว็บของผู้พัฒนา หรือบทความของบริษัทที่ขายบริการ AI ซึ่งไม่นับเป็นเสียงอิสระ ผมจึงยังไม่พบรีวิวจากผู้ใช้จริงที่ไม่เกี่ยวข้องกับผู้พัฒนา ผมเขียนเรื่องนี้ตรง ๆ เพราะบทความรีวิวเครื่องมือที่ดีไม่ควรแกล้งทำเป็นมีเสียงสองข้างเมื่อมันมีข้างเดียว แต่มีอีกสิ่งหนึ่งที่ทำหน้าที่แทนเสียงค้านได้ คือการยอมรับในเอกสารเองว่า ยังไม่มีผลวัดที่เผยแพร่ ซึ่งผมยกมาแล้วข้างบน เหมาะกับใคร เหมาะ ถ้าคุณใช้ Hermes อยู่แล้วและเริ่มรู้สึกว่าบทสนทนายาว ๆ จัดการยาก อยากเห็นว่าเอเจนต์กำลังทำอะไร และอยากให้มันจำสิ่งที่ตกลงกันไว้ได้จริง เหมาะ ถ้าคุณทำงานหลายหมวดและอยากจ่ายค่าโมเดลต่างกันตามงาน เพราะ /omh-model ทำสิ่งนี้ได้ตรง ๆ เหมาะ ถ้าคุณให้ความสำคัญกับที่มาของคำตอบ เพราะ OMH บังคับให้ลงทะเบียนแหล่งและตรวจการอ้างอิงเป็นส่วนหนึ่งของเวิร์กโฟลว์ ยังไม่เหมาะ ถ้าคุณไม่ได้ใช้ Hermes [2] เพราะ OMH เป็นชั้นที่วางบน Hermes ไม่ใช่เครื่องมือที่ใช้เดี่ยวได้ ยังไม่เหมาะ ถ้าคุณใช้ Windows และอยากได้เทอร์มินัลใหม่ เพราะมันจะถอยไปใช้หน้าจอเดิม ยังไม่เหมาะ ถ้าคุณต้องการตัวเลขพิสูจน์ก่อนตัดสินใจ เพราะตัวเลขนั้นยังไม่มี ตัวอย่างการใช้งานที่ผมคิดว่าจะได้ผล สมมติคุณมีงานต้องเขียนบทความรีวิวเครื่องมือหนึ่งชิ้น แบบเดิมคุณเปิด Hermes แล้วสั่งยาว ๆ ครั้งเดียว จบแล้วจบเลย แบบที่ใช้ OMH คุณจะเจอขั้นตอนที่ถูกบังคับให้คิดก่อน เช่นต้องวางแผนเป็น checklist ก่อนลงมือ ต้องลงทะเบียนแหล่งก่อนอ้าง และต้องผ่านผลรีวิวแบบมีโครงสร้างก่อนปิดงาน ความจำก็เข้าที่เข้าทาง เพราะเมื่อคุณตัดสินใจอะไรไว้ในเซสชันนี้ เช่นเลือกมุมเขียนหรือปฏิเสธแหล่งหนึ่ง มันจะถูกเสนอเป็นการ์ดให้คุณอนุมัติ ไม่ใช่หายไปกับ context ที่ถูกบีบอัด ผมมองว่านี่คือคุณค่าจริงของมัน คือการทำให้การทำงานมีร่องรอย ไม่ใช่การทำให้โมเดลฉลาดขึ้น สิ่งที่ผมยืนยันได้ และยืนยันไม่ได้ ยืนยันได้จากต้นทาง - รีลีส v4.0.0 ชื่อ Zeus ออก 19 ตุลาคม 2026 เวลา 10:41 UTC [4] - ข้อความทั้งสี่ข้อที่ผมยกมาตรงกับรีลีส [4] - README มีประโยค "No measured run has been published yet" ตรงคำต่อคำ [3] - หน้าแคตตาล็อกทางการของ Hermes ระบุ 22 tools กับ 10 hooks และปักหมุดคอมมิต 021e5c6 [5] - ดาว 3,432 · MIT · สร้าง 3 มิถุนายน 2026 · issue เปิด 10 · PR เปิด 0 [8][2] - README ระบุว่าเทอร์มินัลถอยกลับบน Windows [3][4] - README ระบุว่าความจำของ Hermes เองไม่ถูกอ่านและไม่ถูกแก้ [3] ยืนยันไม่ได้ - ว่ามันทำงานได้ดีแค่ไหนในทางปฏิบัติ เพราะยังไม่มีผลวัดที่เผยแพร่ และผมยังไม่ได้ติดตั้งเวอร์ชันนี้ด้วยตัวเอง - ว่าความรู้สึกของคนใช้จริงเป็นอย่างไร เพราะผมไม่พบรีวิวอิสระ ผมเขียนสองบรรทัดนี้ไว้เพราะมันคือขอบเขตของสิ่งที่บทความนี้พิสูจน์ได้ คำถามที่ผมว่าควรถามก่อนติดตั้ง ไม่ใช่ "OMH ดีไหม" แต่เป็น "ปัญหาที่ผมเจออยู่ทุกวันมันเกิดจากขาดกระบวนการ หรือเกิดจากโมเดลไม่เก่ง" ถ้าคำตอบคือขาดกระบวนการ OMH แก้ตรงจุด ถ้าคำตอบคือโมเดลไม่เก่ง OMH ไม่ช่วย เพราะมันไม่ได้เปลี่ยนโมเดล และถ้าคำตอบคือยังไม่รู้ ก็ยังไม่ต้องติดตั้งอะไรทั้งนั้น แหล่งอ้างอิง [1] HOPE. (@rlaope), "Oh My Hermes 4.0.0 (Zeus)", X (Twitter), 19 ต.ค. 2026. x.com [2] rlaope, "oh-my-hermes", GitHub, เข้าถึง 19 ต.ค. 2026. rlaope/oh-my-hermes [3] Oh My Hermes README, GitHub, เข้าถึง 19 ต.ค. 2026. raw.githubusercontent.com [4] Oh My Hermes, "v4.0.0 · Zeus", GitHub Releases, 19 ต.ค. 2026. github.com/rlaope/oh-my-hermes/releases/tag/v4.0.0 [5] Nous Research, "omh · Plugin Catalog", Hermes Agent Docs, เข้าถึง 19 ต.ค. 2026. hermes-agent.nousresearch.com [6] Oh My Hermes, "benchmarks/product-ab/v1", GitHub, เข้าถึง 19 ต.ค. 2026. github.com/rlaope/oh-my-hermes/tree/main/benchmar… [7] Oh My Hermes, "INSTALL_FOR_AGENTS.md", GitHub, เข้าถึง 19 ต.ค. 2026. github.com/rlaope/oh-my-hermes/blob/main/INSTALL_… [8] GitHub REST API, repository rlaope/oh-my-hermes (stars, license, created_at, open issues), 19 ต.ค. 2026. api.github.com [9] Oh My Hermes, "plugin.yaml (แท็ก v4.0.0)", GitHub, 19 ต.ค. 2026. github.com/rlaope/oh-my-hermes/blob/v4.0.0/src/pl…