AI 工具只帮你记,不帮你忘.Hermes Curator 是第一个认真解这道题的

Cursor rules 上次更新是什么时候？ChatGPT 的 custom instructions，你还记得里面写了什么吗？

大多数人的回答是：不知道，很久以前，不记得了。

这不是个人疏忽。这是所有 AI 工具共同的设计盲区。

每款 AI 工具都在鼓励你往里加东西——加规则，加 context，加偏好，加记忆。加得越多，AI 越懂你。

但没有一款工具认真设计过：怎么清理掉没用的。

六个月前加的规则，针对的是当时的工作方式。现在工作方式变了，那条规则还在，还在影响 AI 的行为。两条互相矛盾的 instructions 并排放着，AI 不知道该听哪个。

我自己有过这个经历：同一个问题问三遍，每次回答风格都不一样。以为是模型随机性，后来翻了一下 CLAUDE.md，才发现有三条规则都在管”回复格式”，彼此说法不一致。AI 在随机选一条遵守。

越用越懂你，也越用越乱。

这不是 AI 不够聪明。是”只进不出”的系统注定的结局：熵增。

图书馆只进书不整理，十年后什么都找不到，但书还在。

你的 AI context，一样。

4 月底 Hermes Agent 发了 v0.12.0，里面有个功能叫Curator。是我见过第一个认真解这个问题的设计。

Hermes 有个特性：跑任务时会自动创建 skill，把解决方案存下来，self-improvement loop。这让 skill 库的腐烂速度比普通工具快得多——没有 Curator 之前，用得越多，越乱。

Curator 是专门对付这个的后台系统。它追踪每条 skill 的使用频率——30 天没动标为 stale，90 天没动移入 archive。同时用 LLM 扫一遍整个库，找出重叠的、过期的，决定保留、合并还是归档。

默认每 7 天自动跑一次。你什么都不用做。

有一点值得单独说：它不删文件。

不删，只归档——判断失误了还能找回来。

有人会说：这不就是个定时清理脚本？

不一样。

普通脚本按规则走，超时就处理，不管那条 skill 还有没有价值。Curator 用 LLM 读每条 skill 的内容，理解它在做什么，再决定怎么办。

按规则清理和按理解清理，差很多。

当然，大多数人不用 Hermes。

但这个问题不是 Hermes 专属的。你的 CLAUDE.md、cursor rules、ChatGPT custom instructions，都在经历同样的熵增，只是没有工具帮你解决，你得自己想起来去清。

Hermes Curator 有意思的地方不是”这个功能好用”，而是：这是第一个认真设计 AI 遗忘机制的工具。

Anthropic、OpenAI、Cursor 迟早都要解这道题。

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