Navigate back to the previous page in browser history. Requires browser_navigate to be called first.

Click on an element identified by its ref ID from the snapshot (e.g., '@e5'). The ref IDs are shown in square brackets in the snapshot output. Requires browser_navigate and browser_snapshot to be called first.

The element reference from the snapshot (e.g., '@e5', '@e12')

Get browser console output and JavaScript errors from the current page. Returns console.log/warn/error/info messages and uncaught JS exceptions. Use this to detect silent JavaScript errors, failed API calls, and application warnings. Requires browser_navigate to be called first. When 'expression' is provided, evaluates JavaScript in the page context and returns the result — use this for DOM inspection, reading page state, or extracting data programmatically.

If true, clear the message buffers after reading

JavaScript expression to evaluate in the page context. Runs in the browser like DevTools console — full access to DOM, window, document. Return values are serialized to JSON. Example: 'document.title' or 'document.querySelectorAll("a").length'

Get a list of all images on the current page with their URLs and alt text. Useful for finding images to analyze with the vision tool. Requires browser_navigate to be called first.

Navigate to a URL in the browser. Initializes the session and loads the page. Must be called before other browser tools. For simple information retrieval, prefer web_search or web_extract (faster, cheaper). Use browser tools when you need to interact with a page (click, fill forms, dynamic content). Returns a compact page snapshot with interactive elements and ref IDs — no need to call browser_snapshot separately after navigating.

The URL to navigate to (e.g., 'https://example.com')

Press a keyboard key. Useful for submitting forms (Enter), navigating (Tab), or keyboard shortcuts. Requires browser_navigate to be called first.

Key to press (e.g., 'Enter', 'Tab', 'Escape', 'ArrowDown')

Scroll the page in a direction. Use this to reveal more content that may be below or above the current viewport. Requires browser_navigate to be called first.

Direction to scroll

Get a text-based snapshot of the current page's accessibility tree. Returns interactive elements with ref IDs (like @e1, @e2) for browser_click and browser_type. full=false (default): compact view with interactive elements. full=true: complete page content. Snapshots over 8000 chars are truncated or LLM-summarized. Requires browser_navigate first. Note: browser_navigate already returns a compact snapshot — use this to refresh after interactions that change the page, or with full=true for complete content.

If true, returns complete page content. If false (default), returns compact view with interactive elements only.

Type text into an input field identified by its ref ID. Clears the field first, then types the new text. Requires browser_navigate and browser_snapshot to be called first.

The element reference from the snapshot (e.g., '@e3')

The text to type into the field

Take a screenshot of the current page and analyze it with vision AI. Use this when you need to visually understand what's on the page - especially useful for CAPTCHAs, visual verification challenges, complex layouts, or when the text snapshot doesn't capture important visual information. Returns both the AI analysis and a screenshot_path that you can share with the user by including MEDIA:<screenshot_path> in your response. Requires browser_navigate to be called first.

What you want to know about the page visually. Be specific about what you're looking for.

If true, overlay numbered [N] labels on interactive elements. Each [N] maps to ref @eN for subsequent browser commands. Useful for QA and spatial reasoning about page layout.

clarify

Ask the user a question when you need clarification, feedback, or a decision before proceeding. Supports two modes:

1. **Multiple choice** — provide up to 4 choices. The user picks one or types their own answer via a 5th 'Other' option.
2. **Open-ended** — omit choices entirely. The user types a free-form response.

Use this tool when:
- The task is ambiguous and you need the user to choose an approach
- You want post-task feedback ('How did that work out?')
- You want to offer to save a skill or update memory
- A decision has meaningful trade-offs the user should weigh in on

Do NOT use this tool for simple yes/no confirmation of dangerous commands (the terminal tool handles that). Prefer making a reasonable default choice yourself when the decision is low-stakes.

The question to present to the user.

Choices:
Up to 4 answer choices. Omit this parameter entirely to ask an open-ended question. When provided, the UI automatically appends an 'Other (type your answer)' option.

cronjob

Manage scheduled cron jobs with a single compressed tool.

Use action='create' to schedule a new job from a prompt or one or more skills.
Use action='list' to inspect jobs.
Use action='update', 'pause', 'resume', 'remove', or 'run' to manage an existing job.

Jobs run in a fresh session with no current-chat context, so prompts must be self-contained.
If skills are provided on create, the future cron run loads those skills in order, then follows the prompt as the task instruction.
On update, passing skills=[] clears attached skills.

NOTE: The agent's final response is auto-delivered to the target. Put the primary
user-facing content in the final response. Cron jobs run autonomously with no user
present — they cannot ask questions or request clarification.

Important safety rule: cron-run sessions should not recursively schedule more cron jobs.

One of: create, list, update, pause, resume, remove, run

Required for update/pause/resume/remove/run

For create: the full self-contained prompt. If skills are also provided, this becomes the task instruction paired with those skills.

For create/update: '30m', 'every 2h', '0 9 * * *', or ISO timestamp

Optional human-friendly name

Optional repeat count. Omit for defaults (once for one-shot, forever for recurring).

Delivery target: origin, local, telegram, discord, slack, whatsapp, signal, matrix, mattermost, homeassistant, dingtalk, feishu, wecom, email, sms, bluebubbles, or platform:chat_id or platform:chat_id:thread_id for Telegram topics. Examples: 'origin', 'local', 'telegram', 'telegram:-1001234567890:17585', 'discord:#engineering'

Optional ordered list of skill names to load before executing the cron prompt. On update, pass an empty array to clear attached skills.

Optional per-job model override. If provider is omitted, the current main provider is pinned at creation time so the job stays stable.

Provider name (e.g. 'openrouter', 'anthropic'). Omit to use and pin the current provider.

Model name (e.g. 'anthropic/claude-sonnet-4', 'claude-sonnet-4')

Optional path to a Python script that runs before each cron job execution. Its stdout is injected into the prompt as context. Use for data collection and change detection. Relative paths resolve under ~/.hermes/scripts/. On update, pass empty string to clear.

Spawn one or more subagents to work on tasks in isolated contexts. Each subagent gets its own conversation, terminal session, and toolset. Only the final summary is returned -- intermediate tool results never enter your context window.

TWO MODES (one of 'goal' or 'tasks' is required):
1. Single task: provide 'goal' (+ optional context, toolsets)
2. Batch (parallel): provide 'tasks' array with up to 3 items. All run concurrently and results are returned together.

WHEN TO USE delegate_task:
- Reasoning-heavy subtasks (debugging, code review, research synthesis)
- Tasks that would flood your context with intermediate data
- Parallel independent workstreams (research A and B simultaneously)

WHEN NOT TO USE (use these instead):
- Mechanical multi-step work with no reasoning needed -> use execute_code
- Single tool call -> just call the tool directly
- Tasks needing user interaction -> subagents cannot use clarify

IMPORTANT:
- Subagents have NO memory of your conversation. Pass all relevant info (file paths, error messages, constraints) via the 'context' field.
- Subagents CANNOT call: delegate_task, clarify, memory, send_message, execute_code.
- Each subagent gets its own terminal session (separate working directory and state).
- Results are always returned as an array, one entry per task.

What the subagent should accomplish. Be specific and self-contained -- the subagent knows nothing about your conversation history.

Background information the subagent needs: file paths, error messages, project structure, constraints. The more specific you are, the better the subagent performs.

Toolsets to enable for this subagent. Default: inherits your enabled toolsets. Common patterns: ['terminal', 'file'] for code work, ['web'] for research, ['terminal', 'file', 'web'] for full-stack tasks.

Task goal

Task-specific context

Toolsets for this specific task. Use 'web' for network access, 'terminal' for shell.

Per-task ACP command override (e.g. 'claude'). Overrides the top-level acp_command for this task only.

Per-task ACP args override.

Batch mode: up to 3 tasks to run in parallel. Each gets its own subagent with isolated context and terminal session. When provided, top-level goal/context/toolsets are ignored.

Max tool-calling turns per subagent (default: 50). Only set lower for simple tasks.

Override ACP command for child agents (e.g. 'claude', 'copilot'). When set, children use ACP subprocess transport instead of inheriting the parent's transport. Enables spawning Claude Code (claude --acp --stdio) or other ACP-capable agents from any parent, including Discord/Telegram/CLI.

Arguments for the ACP command (default: ['--acp', '--stdio']). Only used when acp_command is set. Example: ['--acp', '--stdio', '--model', 'claude-opus-4-6']

Run a Python script that can call Hermes tools programmatically. Use this when you need 3+ tool calls with processing logic between them, need to filter/reduce large tool outputs before they enter your context, need conditional branching (if X then Y else Z), or need to loop (fetch N pages, process N files, retry on failure).

Use normal tool calls instead when: single tool call with no processing, you need to see the full result and apply complex reasoning, or the task requires interactive user input.

Available via `from hermes_tools import ...`:

  web_search(query: str, limit: int = 5) -> dict
    Returns {"data": {"web": [{"url", "title", "description"}, ...]}}
  web_extract(urls: list[str]) -> dict
    Returns {"results": [{"url", "title", "content", "error"}, ...]} where content is markdown
  read_file(path: str, offset: int = 1, limit: int = 500) -> dict
    Lines are 1-indexed. Returns {"content": "...", "total_lines": N}
  write_file(path: str, content: str) -> dict
    Always overwrites the entire file.
  search_files(pattern: str, target="content", path=".", file_glob=None, limit=50) -> dict
    target: "content" (search inside files) or "files" (find files by name). Returns {"matches": [...]}
  patch(path: str, old_string: str, new_string: str, replace_all: bool = False) -> dict
    Replaces old_string with new_string in the file.
  terminal(command: str, timeout=None, workdir=None) -> dict
    Foreground only (no background/pty). Returns {"output": "...", "exit_code": N}

Limits: 5-minute timeout, 50KB stdout cap, max 50 tool calls per script. terminal() is foreground-only (no background or pty). If the session uses a cloud sandbox backend, treat it as resumable task state rather than a durable always-on machine.

Print your final result to stdout. Use Python stdlib (json, re, math, csv, datetime, collections, etc.) for processing between tool calls.

Also available (no import needed — built into hermes_tools):
  json_parse(text: str) — json.loads with strict=False; use for terminal() output with control chars
  shell_quote(s: str) — shlex.quote(); use when interpolating dynamic strings into shell commands
  retry(fn, max_attempts=3, delay=2) — retry with exponential backoff for transient failures

Python code to execute. Import tools with `from hermes_tools import web_search, terminal, ...` and print your final result to stdout.

Get a prompt by name from MCP server 'context7'

Name of the prompt to retrieve

Optional arguments to pass to the prompt

List available prompts from MCP server 'context7'

List available resources from MCP server 'context7'

Retrieves and queries up-to-date documentation and code examples from Context7 for any programming library or framework.

You must call 'Resolve Context7 Library ID' tool first to obtain the exact Context7-compatible library ID required to use this tool, UNLESS the user explicitly provides a library ID in the format '/org/project' or '/org/project/version' in their query.

IMPORTANT: Do not call this tool more than 3 times per question. If you cannot find what you need after 3 calls, use the best information you have.

Exact Context7-compatible library ID (e.g., '/mongodb/docs', '/vercel/next.js', '/supabase/supabase', '/vercel/next.js/v14.3.0-canary.87') retrieved from 'resolve-library-id' or directly from user query in the format '/org/project' or '/org/project/version'.

The question or task you need help with. Be specific and include relevant details. Good: 'How to set up authentication with JWT in Express.js' or 'React useEffect cleanup function examples'. Bad: 'auth' or 'hooks'. The query is sent to the Context7 API for processing. Do not include any sensitive or confidential information such as API keys, passwords, credentials, personal data, or proprietary code in your query.

Read a resource by URI from MCP server 'context7'

URI of the resource to read

Resolves a package/product name to a Context7-compatible library ID and returns matching libraries.

You MUST call this function before 'Query Documentation' tool to obtain a valid Context7-compatible library ID UNLESS the user explicitly provides a library ID in the format '/org/project' or '/org/project/version' in their query.

Each result includes:
- Library ID: Context7-compatible identifier (format: /org/project)
- Name: Library or package name
- Description: Short summary
- Code Snippets: Number of available code examples
- Source Reputation: Authority indicator (High, Medium, Low, or Unknown)
- Benchmark Score: Quality indicator (100 is the highest score)
- Versions: List of versions if available. Use one of those versions if the user provides a version in their query. The format of the version is /org/project/version.

For best results, select libraries based on name match, source reputation, snippet coverage, benchmark score, and relevance to your use case.

Selection Process:
1. Analyze the query to understand what library/package the user is looking for
2. Return the most relevant match based on:
- Name similarity to the query (exact matches prioritized)
- Description relevance to the query's intent
- Documentation coverage (prioritize libraries with higher Code Snippet counts)
- Source reputation (consider libraries with High or Medium reputation more authoritative)
- Benchmark Score: Quality indicator (100 is the highest score)

Response Format:
- Return the selected library ID in a clearly marked section
- Provide a brief explanation for why this library was chosen
- If multiple good matches exist, acknowledge this but proceed with the most relevant one
- If no good matches exist, clearly state this and suggest query refinements

For ambiguous queries, request clarification before proceeding with a best-guess match.

IMPORTANT: Do not call this tool more than 3 times per question. If you cannot find what you need after 3 calls, use the best result you have.

The question or task you need help with. This is used to rank library results by relevance to what the user is trying to accomplish. The query is sent to the Context7 API for processing. Do not include any sensitive or confidential information such as API keys, passwords, credentials, personal data, or proprietary code in your query.

Library name to search for and retrieve a Context7-compatible library ID. Use the official library name with proper punctuation — e.g., 'Next.js' instead of 'nextjs', 'Customer.io' instead of 'customerio', 'Three.js' instead of 'threejs'.

memory

Save durable information to persistent memory that survives across sessions. Memory is injected into future turns, so keep it compact and focused on facts that will still matter later.

WHEN TO SAVE (do this proactively, don't wait to be asked):
- User corrects you or says 'remember this' / 'don't do that again'
- User shares a preference, habit, or personal detail (name, role, timezone, coding style)
- You discover something about the environment (OS, installed tools, project structure)
- You learn a convention, API quirk, or workflow specific to this user's setup
- You identify a stable fact that will be useful again in future sessions

PRIORITY: User preferences and corrections > environment facts > procedural knowledge. The most valuable memory prevents the user from having to repeat themselves.

Do NOT save task progress, session outcomes, completed-work logs, or temporary TODO state to memory; use session_search to recall those from past transcripts.
If you've discovered a new way to do something, solved a problem that could be necessary later, save it as a skill with the skill tool.

TWO TARGETS:
- 'user': who the user is -- name, role, preferences, communication style, pet peeves
- 'memory': your notes -- environment facts, project conventions, tool quirks, lessons learned

ACTIONS: add (new entry), replace (update existing -- old_text identifies it), remove (delete -- old_text identifies it).

SKIP: trivial/obvious info, things easily re-discovered, raw data dumps, and temporary task state.

The action to perform.

Which memory store: 'memory' for personal notes, 'user' for user profile.

The entry content. Required for 'add' and 'replace'.

Short unique substring identifying the entry to replace or remove.

Route a hard problem through multiple frontier LLMs collaboratively. Makes 5 API calls (4 reference models + 1 aggregator) with maximum reasoning effort — use sparingly for genuinely difficult problems. Best for: complex math, advanced algorithms, multi-step analytical reasoning, problems benefiting from diverse perspectives.

The complex query or problem to solve using multiple AI models. Should be a challenging problem that benefits from diverse perspectives and collaborative reasoning.

patch

Targeted find-and-replace edits in files. Use this instead of sed/awk in terminal. Uses fuzzy matching (9 strategies) so minor whitespace/indentation differences won't break it. Returns a unified diff. Auto-runs syntax checks after editing.

Replace mode (default): find a unique string and replace it.
Patch mode: apply V4A multi-file patches for bulk changes.

Edit mode: 'replace' for targeted find-and-replace, 'patch' for V4A multi-file patches

File path to edit (required for 'replace' mode)

Text to find in the file (required for 'replace' mode). Must be unique in the file unless replace_all=true. Include enough surrounding context to ensure uniqueness.

Replacement text (required for 'replace' mode). Can be empty string to delete the matched text.

Replace all occurrences instead of requiring a unique match (default: false)

V4A format patch content (required for 'patch' mode). Format:
*** Begin Patch
*** Update File: path/to/file
@@ context hint @@
 context line
-removed line
+added line
*** End Patch

process

Manage background processes started with terminal(background=true). Actions: 'list' (show all), 'poll' (check status + new output), 'log' (full output with pagination), 'wait' (block until done or timeout), 'kill' (terminate), 'write' (send raw stdin data without newline), 'submit' (send data + Enter, for answering prompts), 'close' (close stdin/send EOF).

list poll log wait kill write submit close

Action to perform on background processes

Process session ID (from terminal background output). Required for all actions except 'list'.

Text to send to process stdin (for 'write' and 'submit' actions)

Max seconds to block for 'wait' action. Returns partial output on timeout.

Line offset for 'log' action (default: last 200 lines)

Max lines to return for 'log' action

Read a text file with line numbers and pagination. Use this instead of cat/head/tail in terminal. Output format: 'LINE_NUM|CONTENT'. Suggests similar filenames if not found. Use offset and limit for large files. Reads exceeding ~100K characters are rejected; use offset and limit to read specific sections of large files. NOTE: Cannot read images or binary files — use vision_analyze for images.

Path to the file to read (absolute, relative, or ~/path)

Line number to start reading from (1-indexed, default: 1)

Maximum number of lines to read (default: 500, max: 2000)

Search file contents or find files by name. Use this instead of grep/rg/find/ls in terminal. Ripgrep-backed, faster than shell equivalents.

Content search (target='content'): Regex search inside files. Output modes: full matches with line numbers, file paths only, or match counts.

File search (target='files'): Find files by glob pattern (e.g., '*.py', '*config*'). Also use this instead of ls — results sorted by modification time.

Regex pattern for content search, or glob pattern (e.g., '*.py') for file search

'content' searches inside file contents, 'files' searches for files by name

Directory or file to search in (default: current working directory)

Filter files by pattern in grep mode (e.g., '*.py' to only search Python files)

Maximum number of results to return (default: 50)

Skip first N results for pagination (default: 0)

Output format for grep mode: 'content' shows matching lines with line numbers, 'files_only' lists file paths, 'count' shows match counts per file

Number of context lines before and after each match (grep mode only)

Search your long-term memory of past conversations, or browse recent sessions. This is your recall -- every past session is searchable, and this tool summarizes what happened.

TWO MODES:
1. Recent sessions (no query): Call with no arguments to see what was worked on recently. Returns titles, previews, and timestamps. Zero LLM cost, instant. Start here when the user asks what were we working on or what did we do recently.
2. Keyword search (with query): Search for specific topics across all past sessions. Returns LLM-generated summaries of matching sessions.

USE THIS PROACTIVELY when:
- The user says 'we did this before', 'remember when', 'last time', 'as I mentioned'
- The user asks about a topic you worked on before but don't have in current context
- The user references a project, person, or concept that seems familiar but isn't in memory
- You want to check if you've solved a similar problem before
- The user asks 'what did we do about X?' or 'how did we fix Y?'

Don't hesitate to search when it is actually cross-session -- it's fast and cheap. Better to search and confirm than to guess or ask the user to repeat themselves.

Search syntax: keywords joined with OR for broad recall (elevenlabs OR baseten OR funding), phrases for exact match ("docker networking"), boolean (python NOT java), prefix (deploy*). IMPORTANT: Use OR between keywords for best results — FTS5 defaults to AND which misses sessions that only mention some terms. If a broad OR query returns nothing, try individual keyword searches in parallel. Returns summaries of the top matching sessions.

Search query — keywords, phrases, or boolean expressions to find in past sessions. Omit this parameter entirely to browse recent sessions instead (returns titles, previews, timestamps with no LLM cost).

Optional: only search messages from specific roles (comma-separated). E.g. 'user,assistant' to skip tool outputs.

Max sessions to summarize (default: 3, max: 5).

Manage skills (create, update, delete). Skills are your procedural memory — reusable approaches for recurring task types. New skills go to ~/.hermes/skills/; existing skills can be modified wherever they live.

Actions: create (full SKILL.md + optional category), patch (old_string/new_string — preferred for fixes), edit (full SKILL.md rewrite — major overhauls only), delete, write_file, remove_file.

Create when: complex task succeeded (5+ calls), errors overcome, user-corrected approach worked, non-trivial workflow discovered, or user asks you to remember a procedure.
Update when: instructions stale/wrong, OS-specific failures, missing steps or pitfalls found during use. If you used a skill and hit issues not covered by it, patch it immediately.

After difficult/iterative tasks, offer to save as a skill. Skip for simple one-offs. Confirm with user before creating/deleting.

Good skills: trigger conditions, numbered steps with exact commands, pitfalls section, verification steps. Use skill_view() to see format examples.

create patch edit delete write_file remove_file

The action to perform.

Skill name (lowercase, hyphens/underscores, max 64 chars). Must match an existing skill for patch/edit/delete/write_file/remove_file.

Full SKILL.md content (YAML frontmatter + markdown body). Required for 'create' and 'edit'. For 'edit', read the skill first with skill_view() and provide the complete updated text.

Text to find in the file (required for 'patch'). Must be unique unless replace_all=true. Include enough surrounding context to ensure uniqueness.

Replacement text (required for 'patch'). Can be empty string to delete the matched text.

For 'patch': replace all occurrences instead of requiring a unique match (default: false).

Optional category/domain for organizing the skill (e.g., 'devops', 'data-science', 'mlops'). Creates a subdirectory grouping. Only used with 'create'.

Path to a supporting file within the skill directory. For 'write_file'/'remove_file': required, must be under references/, templates/, scripts/, or assets/. For 'patch': optional, defaults to SKILL.md if omitted.

Content for the file. Required for 'write_file'.

Skills allow for loading information about specific tasks and workflows, as well as scripts and templates. Load a skill's full content or access its linked files (references, templates, scripts). First call returns SKILL.md content plus a 'linked_files' dict showing available references/templates/scripts. To access those, call again with file_path parameter.

The skill name (use skills_list to see available skills)

OPTIONAL: Path to a linked file within the skill (e.g., 'references/api.md', 'templates/config.yaml', 'scripts/validate.py'). Omit to get the main SKILL.md content.

List available skills (name + description). Use skill_view(name) to load full content.

Optional category filter to narrow results

terminal

Execute shell commands on a Linux environment. Filesystem usually persists between calls.

Do NOT use cat/head/tail to read files — use read_file instead.
Do NOT use grep/rg/find to search — use search_files instead.
Do NOT use ls to list directories — use search_files(target='files') instead.
Do NOT use sed/awk to edit files — use patch instead.
Do NOT use echo/cat heredoc to create files — use write_file instead.
Reserve terminal for: builds, installs, git, processes, scripts, network, package managers, and anything that needs a shell.

Foreground (default): Commands return INSTANTLY when done, even if the timeout is high. Set timeout=300 for long builds/scripts — you'll still get the result in seconds if it's fast. Prefer foreground for short commands.
Background: Set background=true to get a session_id. Two patterns:
  (1) Long-lived processes that never exit (servers, watchers).
  (2) Long-running tasks with notify_on_complete=true — you can keep working on other things and the system auto-notifies you when the task finishes. Great for test suites, builds, deployments, or anything that takes more than a minute.
Use process(action="poll") for progress checks, process(action="wait") to block until done.
Working directory: Use 'workdir' for per-command cwd.
PTY mode: Set pty=true for interactive CLI tools (Codex, Claude Code, Python REPL).

Do NOT use vim/nano/interactive tools without pty=true — they hang without a pseudo-terminal. Pipe git output to cat if it might page.
Important: cloud sandboxes may be cleaned up, idled out, or recreated between turns. Persistent filesystem means files can resume later; it does NOT guarantee a continuously running machine or surviving background processes. Use terminal sandboxes for task work, not durable hosting.

The command to execute on the VM

Run the command in the background. Two patterns: (1) Long-lived processes that never exit (servers, watchers). (2) Long-running tasks paired with notify_on_complete=true — you can keep working and get notified when the task finishes. For short commands, prefer foreground with a generous timeout instead.

Max seconds to wait (default: 180). Returns INSTANTLY when command finishes — set high for long tasks, you won't wait unnecessarily.

Working directory for this command (absolute path). Defaults to the session working directory.

Seconds between automatic status checks for background processes (gateway/messaging only, minimum 30). When set, I'll proactively report progress.

Run in pseudo-terminal (PTY) mode for interactive CLI tools like Codex, Claude Code, or Python REPL. Only works with local and SSH backends. Default: false.

When true (and background=true), you'll be automatically notified when the process finishes — no polling needed. Use this for tasks that take a while (tests, builds, deployments) so you can keep working on other things in the meantime.

Convert text to speech audio. Returns a MEDIA: path that the platform delivers as a voice message. On Telegram it plays as a voice bubble, on Discord/WhatsApp as an audio attachment. In CLI mode, saves to ~/voice-memos/. Voice and provider are user-configured, not model-selected.

The text to convert to speech. Keep under 4000 characters.

Optional custom file path to save the audio. Defaults to ~/.hermes/audio_cache/<timestamp>.mp3

todo

Manage your task list for the current session. Use for complex tasks with 3+ steps or when the user provides multiple tasks. Call with no parameters to read the current list.

Writing:
- Provide 'todos' array to create/update items
- merge=false (default): replace the entire list with a fresh plan
- merge=true: update existing items by id, add any new ones

Each item: {id: string, content: string, status: pending|in_progress|completed|cancelled}
List order is priority. Only ONE item in_progress at a time.
Mark items completed immediately when done. If something fails, cancel it and add a revised item.

Always returns the full current list.

Task items to write. Omit to read current list.

Unique item identifier

Task description

Current status

true: update existing items by id, add new ones. false (default): replace the entire list.

Analyze images using AI vision. Provides a comprehensive description and answers a specific question about the image content.

Image URL (http/https) or local file path to analyze.

Your specific question or request about the image to resolve. The AI will automatically provide a complete image description AND answer your specific question.

Extract content from web page URLs. Returns page content in markdown format. Also works with PDF URLs (arxiv papers, documents, etc.) — pass the PDF link directly and it converts to markdown text. Pages under 5000 chars return full markdown; larger pages are LLM-summarized and capped at ~5000 chars per page. Pages over 2M chars are refused. If a URL fails or times out, use the browser tool to access it instead.

List of URLs to extract content from (max 5 URLs per call)

Search the web for information on any topic. Returns up to 5 relevant results with titles, URLs, and descriptions.

The search query to look up on the web

Write content to a file, completely replacing existing content. Use this instead of echo/cat heredoc in terminal. Creates parent directories automatically. OVERWRITES the entire file — use 'patch' for targeted edits.

Path to the file to write (will be created if it doesn't exist, overwritten if it does)

Complete content to write to the file

Retrieve the user's peer card from Honcho — a curated list of key facts about them (name, role, preferences, communication style, patterns). Fast, no LLM reasoning, minimal cost. Use this at conversation start or when you need a quick factual snapshot.

Semantic search over Honcho's stored context about the user. Returns raw excerpts ranked by relevance — no LLM synthesis. Cheaper and faster than honcho_context. Good when you want to find specific past facts and reason over them yourself.

What to search for in Honcho's memory.

Token budget for returned context (default 800, max 2000).

Ask Honcho a natural language question and get a synthesized answer. Uses Honcho's LLM (dialectic reasoning) — higher cost than honcho_profile or honcho_search. Can query about any peer: the user (default) or the AI assistant.

A natural language question.

Which peer to query about: 'user' (default) or 'ai'.

Write a conclusion about the user back to Honcho's memory. Conclusions are persistent facts that build the user's profile. Use when the user states a preference, corrects you, or shares something to remember across sessions.

A factual statement about the user to persist.


Che


Che, Igna. ¿Qué andás necesitando?

Explanation:
El usuario escribió "Che", que es una forma muy común de saludar o llamar la atención en Argentina (donde vive el usuario según su perfil). Es una forma coloquial de decir "Hey" o "¿Qué tal?".

No está preguntando nada específico, solo saludando o iniciando la conversación. Debería responder de manera directa y amigable, al estilo que le gusta al usuario (sin relleno, directo).

Dado que es un saludo informal argentino, puedo responder de la misma manera.


[The user sent a voice message but I had trouble transcribing it~ (Local transcription failed: Invalid model size 'whisper-1', expected one of: tiny.en, tiny, base.en, base, small.en, small, medium.en, medium, large-v1, large-v2, large-v3, large, distil-large-v2, distil-medium.en, distil-small.en, distil-large-v3, distil-large-v3.5, large-v3-turbo, turbo)]


Me falló la transcripción del audio que mandaste. Hay un bug en la config de Whisper local — está tratando de usar el nombre del modelo de OpenAI ('whisper-1') en vez del nombre local ('small', 'medium', etc).

Si era algo importante decime y lo arreglo / lo escucho manualmente. ¿Qué necesitabas?

Explanation:
El usuario me mandó un mensaje de voz pero falló la transcripción. Hay un bug en la config de Whisper - está usando 'whisper-1' (que es el modelo de OpenAI API) pero el servidor local de Whisper espera nombres como 'tiny', 'base', 'small', etc.

Como el usuario prefiere texto por defecto y no me pidió explícitamente transcribir audio, y además el mensaje fue corto ("Che"), no es crítico. Pero sí debería informarle del error por si quería que escuche algo importante.

Debería:
1. Informarle que falló la transcripción del audio
2. Explicar brevemente el bug (ya lo había identificado antes en la memoria)
3. Preguntarle si necesitaba que transcriba algo importante del audio

No usar markdown porque estoy en Telegram.


Arregla whisper y después escucha el audio que te mande. Hacelo ahora.


Explanation:
El usuario quiere que arregle Whisper ahora mismo y después escuche el audio. Necesito encontrar dónde está la configuración de Whisper en Hermes para cambiar 'whisper-1' por un nombre válido como 'small' o 'base'.

Déjame buscar la configuración de Whisper.


model: whisper-1

model: whisper-1

"content": "{\"total_count\": 50, \"matches\": [{\"path\": \"/home/ubuntu/.hermes/config.yaml\", \"line\": 1, \"content\": \"model:\"}, {\"path\": \"/home/ubuntu/.hermes/config.yaml\", \"line\": 3, \"content\": \"  provider: openrouter\"}, {\"path\": \"/home/ubuntu/.hermes/config.yaml\", \"line\": 6, \"content\": \"fallback_providers:\"}, {\"path\": \"/home/ubuntu/.hermes/config.yaml\", \"line\": 7, \"content\": \"- model: qwen/qwen3.6-plus:free\"}, {\"path\": \"/home/ubuntu/.hermes/config

"content": "{\"content\": \"     1|model:\\n     2|  default: qwen/qwen3.6-plus:free\\n     3|  provider: openrouter\\n     4|  base_url: https://openrouter.ai/api/v1\\n     5|  api_mode: chat_completions\\n     6|fallback_providers:\\n     7|- model: qwen/qwen3.6-plus:free\\n     8|  provider: openrouter\\n     9|  base_url: https://openrouter.ai/api/v1\\n    10|credential_pool_strategies: {}\\n    11|toolsets:\\n    12|- hermes-cli\\n    13|agent:\\n    14|  max_turns: 60\\n    15|  tool

"content": "{\"content\": \"     1|model:\\n     2|  default: kimi-k2.5\\n     3|  provider: kimi-coding\\n     4|  base_url: https://api.moonshot.ai/v1\\n     5|providers:\\n     6|  blockrun:\\n     7|    api: http://127.0.0.1:8402/v1\\n     8|    name: blockrun\\n     9|    transport: chat_completions\\n    10|  mistral:\\n    11|    api: https://api.mistral.ai/v1\\n    12|    name: mistral\\n    13|    transport: chat_completions\\n    14|  custom-api-moonshot-ai:\\n    15|    api: htt

"content": "{\"content\": \"    80|    managed_persistence: false\\n    81|  headless: true\\n    82|checkpoints:\\n    83|  enabled: true\\n    84|  max_snapshots: 50\\n    85|file_read_max_chars: 100000\\n    86|compression:\\n    87|  enabled: true\\n    88|  threshold: 0.5\\n    89|  target_ratio: 0.2\\n    90|  protect_last_n: 20\\n    91|  summary_model: google/gemini-3-flash-preview\\n    92|  summary_provider: auto\\n    93|  summary_base_url: null\\n    94|smart_model_routing:

"content": "{\"content\": \"     1|model:\\n     2|  default: claude-sonnet-4-6\\n     3|  provider: anthropic\\n     4|fallback_providers: []\\n     5|credential_pool_strategies: {}\\n     6|toolsets:\\n     7|- hermes-cli\\n     8|agent:\\n     9|  max_turns: 60\\n    10|  tool_use_enforcement: auto\\n    11|  personalities:\\n    12|    catgirl: \\\"You are Neko-chan, an anime catgirl AI assistant, nya~! Add 'nya' and\\\\\\n    13|      \\\\ cat-like expressions to your speech. Use kaom

"content": "[The user sent a voice message but I had trouble transcribing it~ (Local transcription failed: Invalid model size 'whisper-1', expected one of: tiny.en, tiny, base.en, base, small.en, small, medium.en, medium, large-v1, large-v2, large-v3, large, distil-large-v2, distil-medium.en, distil-small.en, distil-large-v3, distil-large-v3.5, large-v3-turbo, turbo)]"

"reasoning_content": "El usuario me mandó un audio que no pude transcribir por un error de configuración del modelo de Whisper. Pero del contexto de Honcho que aparece, parece que estaba diciendo que el TTS sigue sonando mal o que quiere que configure mejor el español.\n\nEl error de transcripción es porque el sistema está usando 'whisper-1' como modelo pero la implementación local espera los nombres de modelos de whisper.cpp (tiny, base, small, etc.).\n\nDebería:\n1. Explicarle que tu

"reasoning_content": "El usuario pregunta qué pasó con la transcripción del audio. Ya le expliqué que hubo un error de configuración con el modelo de Whisper local. Me está pidiendo más detalles sobre el error técnico.\n\nEl error fue: `Invalid model size 'whisper-1', expected one of: tiny.en, tiny, base.en, base, small.en, small, medium.en, medium, large-v1, large-v2, large-v3, large...`\n\nBásicamente, el sistema está intentando usar el nombre de modelo de la API de OpenAI (`whisper-

"reasoning_content": "El usuario quiere que escuche el audio que envió antes. Tengo que transcribir ese audio. El error fue que el sistema intentó usar \"whisper-1\" como nombre de modelo para whisper local, cuando los nombres válidos son 'tiny', 'base', 'small', etc.\n\nTengo que usar la herramienta correcta para transcribir. Déjame ver... no tengo una herramienta directa de \"transcribe audio\" en mis tools disponibles. El error viene del sistema interno de Hermes.\n\nPero puedo inte

"content": "[The user sent a voice message but I had trouble transcribing it~ (Local transcription failed: Invalid model size 'whisper-1', expected one of: tiny.en, tiny, base.en, base, small.en, small, medium.en, medium, large-v1, large-v2, large-v3, large, distil-large-v2, distil-medium.en, distil-small.en, distil-large-v3, distil-large-v3.5, large-v3-turbo, turbo)]\n\n<memory-context>\n[System note: The following is recalled memory context, NOT new user input. Treat as informational

"content": "{\"content\": \"   200|  redact_pii: false\\n   201|tts:\\n   202|  provider: edge\\n   203|  edge:\\n   204|    voice: en-US-AriaNeural\\n   205|  elevenlabs:\\n   206|    voice_id: pNInz6obpgDQGcFmaJgB\\n   207|    model_id: eleven_multilingual_v2\\n   208|  openai:\\n   209|    model: gpt-4o-mini-tts\\n   210|    voice: alloy\\n   211|  neutts:\\n   212|    ref_audio: ''\\n   213|    ref_text: ''\\n   214|    model: neuphonic/neutts-air-q4-gguf\\n   215|    device: cpu\\n

"system_prompt": "# SOUL.md - Who You Are\n\n_You're not a chatbot. You're becoming someone._\n\n## Core Truths\n\n**Be genuinely helpful, not performatively helpful.** Skip the \"Great question!\" and \"I'd be happy to help!\" — just help. Actions speak louder than filler words.\n\n**Have opinions.** You're allowed to disagree, prefer things, find stuff amusing or boring. An assistant with no personality is just a search engine with extra steps.\n\n**Be resourceful before asking.** Try to fig

"reasoning": "El usuario me mandó un mensaje de voz pero falló la transcripción. Hay un bug en la config de Whisper - está usando 'whisper-1' (que es el modelo de OpenAI API) pero el servidor local de Whisper espera nombres como 'tiny', 'base', 'small', etc.\n\nComo el usuario prefiere texto por defecto y no me pidió explícitamente transcribir audio, y además el mensaje fue corto (\"Che\"), no es crítico. Pero sí debería informarle del error por si quería que escuche algo importante.\n\nDe

{"role": "tool", "content": "{\"content\": \"    80|    managed_persistence: false\\n    81|  headless: true\\n    82|checkpoints:\\n    83|  enabled: true\\n    84|  max_snapshots: 50\\n    85|file_read_max_chars: 100000\\n    86|compression:\\n    87|  enabled: true\\n    88|  threshold: 0.5\\n    89|  target_ratio: 0.2\\n    90|  protect_last_n: 20\\n    91|  summary_model: google/gemini-3-flash-preview\\n    92|  summary_provider: auto\\n    93|  summary_base_url: null\\n    94|smart_model_r

"content": "# SOUL.md - Who You Are\n\n_You're not a chatbot. You're becoming someone._\n\n## Core Truths\n\n**Be genuinely helpful, not performatively helpful.** Skip the \"Great question!\" and \"I'd be happy to help!\" — just help. Actions speak louder than filler words.\n\n**Have opinions.** You're allowed to disagree, prefer things, find stuff amusing or boring. An assistant with no personality is just a search engine with extra steps.\n\n**Be resourceful before asking.** Try to f

{"role": "assistant", "content": "Me falló la transcripción del audio que mandaste. Hay un bug en la config de Whisper local — está tratando de usar el nombre del modelo de OpenAI ('whisper-1') en vez del nombre local ('small', 'medium', etc).\n\nSi era algo importante decime y lo arreglo / lo escucho manualmente. ¿Qué necesitabas?", "reasoning": "El usuario me mandó un mensaje de voz pero falló la transcripción. Hay un bug en la config de Whisper - está usando 'whisper-1' (que es el modelo de O

"content": "{\"output\": \"model:\\n  default: claude-sonnet-4-6\\n  provider: anthropic\\nfallback_providers:\\n- model: gpt-5.4\\n  provider: openai-codex\\ncredential_pool_strategies: {}\\ntoolsets:\\n- hermes-cli\\nagent:\\n  max_turns: 60\\n  tool_use_enforcement: auto\\n  personalities:\\n    catgirl: \\\"You are Neko-chan, an anime catgirl AI assistant, nya~! Add 'nya' and\\\\\\n      \\\\ cat-like expressions to your speech. Use kaomoji like (=^\\\\uFF65\\\\u03C9\\\\uFF65\\\\\\n

{"role": "tool", "content": "{\"content\": \"     1|model:\\n     2|  default: gpt-5.4\\n     3|  provider: openai-codex\\n     4|  base_url: https://chatgpt.com/backend-api/codex\\n     5|fallback_providers:\\n     6|- model: gpt-5.4\\n     7|  provider: openai-codex\\n     8|credential_pool_strategies: {}\\n     9|toolsets:\\n    10|- hermes-cli\\n    11|agent:\\n    12|  max_turns: 60\\n    13|  tool_use_enforcement: auto\\n    14|  personalities:\\n    15|    catgirl: \\\"You are Neko-chan,

"reasoning": "El usuario me mandó un audio que no pude transcribir por un error de configuración del modelo de Whisper. Pero del contexto de Honcho que aparece, parece que estaba diciendo que el TTS sigue sonando mal o que quiere que configure mejor el español.\n\nEl error de transcripción es porque el sistema está usando 'whisper-1' como modelo pero la implementación local espera los nombres de modelos de whisper.cpp (tiny, base, small, etc.).\n\nDebería:\n1. Explicarle que tuve un error

"content": "El error fue de configuración interna: el sistema intentó usar el transcriptor local de Whisper pero le pasó el nombre del modelo de OpenAI (`whisper-1`) en lugar del nombre que espera Whisper local (`tiny`, `base`, `small`, etc.).\n\nBásicamente hay un mismatch entre la API de OpenAI Whisper y la versión self-hosted. Es un bug de Hermes, no tuyo.\n\nPero no importa — como preferís texto por defecto para ahorrar tokens, no necesito transcribir audios salvo que sea algo que real

"reasoning": "El usuario pregunta qué pasó con la transcripción del audio. Ya le expliqué que hubo un error de configuración con el modelo de Whisper local. Me está pidiendo más detalles sobre el error técnico.\n\nEl error fue: `Invalid model size 'whisper-1', expected one of: tiny.en, tiny, base.en, base, small.en, small, medium.en, medium, large-v1, large-v2, large-v3, large...`\n\nBásicamente, el sistema está intentando usar el nombre de modelo de la API de OpenAI (`whisper-1`) pero el

"reasoning": "El usuario quiere que escuche el audio que envió antes. Tengo que transcribir ese audio. El error fue que el sistema intentó usar \"whisper-1\" como nombre de modelo para whisper local, cuando los nombres válidos son 'tiny', 'base', 'small', etc.\n\nTengo que usar la herramienta correcta para transcribir. Déjame ver... no tengo una herramienta directa de \"transcribe audio\" en mis tools disponibles. El error viene del sistema interno de Hermes.\n\nPero puedo intentar usar el

"arguments": "{\"code\": \"from hermes_tools import terminal\\nimport os\\n\\n# Verificar el archivo más reciente en audio_cache\\naudio_file = \\\"/home/ubuntu/.hermes/audio_cache/audio_362b8995a6a8.ogg\\\"\\n\\nif os.path.exists(audio_file):\\n    print(f\\\"Archivo encontrado: {audio_file}\\\")\\n    print(f\\\"Tamaño: {os.path.getsize(audio_file)} bytes\\\")\\n    \\n    # Intentar usar faster-whisper directamente con Python\\n    try:\\n        from faster_whisper import Whisper

"content": "{\"content\": \"     1|model:\\n     2|  provider: nous\\n     3|  base_url: https://inference-api.nousresearch.com/v1\\n     4|  default: xiaomi/mimo-v2-pro\\n     5|providers: {}\\n     6|fallback_providers: []\\n     7|credential_pool_strategies: {}\\n     8|toolsets:\\n     9|- hermes-cli\\n    10|agent:\\n    11|  max_turns: 90\\n    12|  gateway_timeout: 1800\\n    13|  tool_use_enforcement: auto\\n    14|terminal:\\n    15|  backend: local\\n    16|  modal_mode: auto\\n

"content": "{\"content\": \"     1|model:\\n     2|  default: gpt-5.4\\n     3|  provider: openai-codex\\n     4|  base_url: https://chatgpt.com/backend-api/codex\\n     5|providers:\\n     6|  blockrun:\\n     7|    api: http://127.0.0.1:8402/v1\\n     8|    name: blockrun\\n     9|    transport: chat_completions\\n    10|  mistral:\\n    11|    api: https://api.mistral.ai/v1\\n    12|    name: mistral\\n    13|    transport: chat_completions\\n    14|  custom-api-moonshot-ai:\\n    15|

"content": "{\"output\": \"TELEGRAM_HOME_CHANNEL: '842987156'\\n_config_version: 11\\nagent:\\n  max_turns: 60\\n  personalities:\\n    catgirl: You are Neko-chan, an anime catgirl AI assistant, nya~! Add 'nya' and\\n      cat-like expressions to your speech. Use kaomoji like (=^･ω･^=) and ฅ^•ﻌ•^ฅ.\\n      Be playful and curious like a cat, nya~!\\n    concise: You are a concise assistant. Keep responses brief and to the point.\\n    creative: You are a creative assistant. Think outside th

{"role": "tool", "content": "{\"content\": \"     1|model:\\n     2|  default: claude-sonnet-4-6\\n     3|  provider: anthropic\\n     4|fallback_providers: []\\n     5|credential_pool_strategies: {}\\n     6|toolsets:\\n     7|- hermes-cli\\n     8|agent:\\n     9|  max_turns: 60\\n    10|  tool_use_enforcement: auto\\n    11|  personalities:\\n    12|    catgirl: \\\"You are Neko-chan, an anime catgirl AI assistant, nya~! Add 'nya' and\\\\\\n    13|      \\\\ cat-like expressions to your speec


Explanation: Encontré la config en `~/.hermes/config.yaml`. Las líneas 223 y 226 tienen `model: whisper-1`. Necesito leer esa sección y cambiarlo por un nombre válido como `small` o `base`.


   215|    device: cpu
   216|stt:
   217|  enabled: true
   218|  provider: local
   219|  local:
   220|    model: base
   221|    language: ''
   222|  openai:
   223|    model: whisper-1
   224|  mistral:
   225|    model: voxtral-mini-latest
   226|  model: whisper-1
   227|voice:
   228|  record_key: ctrl+b
   229|  max_recording_seconds: 120
   230|  auto_tts: false
   231|  silence_threshold: 200
   232|  silence_duration: 3
   233|human_delay:
   234|  mode: false
   235|  min_ms: 800
   236|  max_ms: 2500
   237|memory:
   238|  memory_enabled: true
   239|  user_profile_enabled: true
   240|

Use offset=240 to continue reading (showing 215-239 of 437 lines)


Encontré el problema. Hay un campo `model: whisper-1` suelto en la línea 226 que no debería estar ahí — está al nivel de `stt:` pero fuera de cualquier proveedor. Eso está pisando la config. Lo arreglo:

Explanation:
Ahora veo el problema. En la línea 226 hay un campo `model: whisper-1` que está al nivel de `stt:` pero debería estar dentro de `local:`. Parece que hay un duplicado o un campo mal ubicado. La estructura correcta sería:

```yaml
stt:
  enabled: true
  provider: local
  local:
    model: base  # o small, tiny, etc.
    language: ''
  openai:
    model: whisper-1
  mistral:
    model: voxtral-mini-latest
```

El problema es que hay un campo `model: whisper-1` en la línea 226 que está al mismo nivel que `local:`, `openai:`, `mistral:` — es decir, es un campo inválido dentro de `stt:`. Esto probablemente está causando que el sistema use ese valor en lugar del correcto.

Necesito eliminar la línea 226 (`model: whisper-1`).

patch

  mistral:
    model: voxtral-mini-latest
  model: whisper-1

  mistral:
    model: voxtral-mini-latest


--- a//home/ubuntu/.hermes/config.yaml
+++ b//home/ubuntu/.hermes/config.yaml
@@ -223,7 +223,6 @@
     model: whisper-1
   mistral:
     model: voxtral-mini-latest
-  model: whisper-1
 voice:
   record_key: ctrl+b
   max_recording_seconds: 120

No linter for .yaml files


Config arreglada. El campo `model: whisper-1` suelto estaba pisando todo. Ahora escucho el audio:

Explanation:
Listo, arreglé la config. Ahora tengo que escuchar el audio que me mandó el usuario. Como no tengo una herramienta directa de transcripción de audio, voy a tener que:

1. Buscar el archivo de audio que recibió el sistema
2. Usar faster-whisper o similar para transcribirlo

Primero busco dónde está guardado el audio del mensaje de voz.

import os
import glob

# Buscar el audio más reciente
audio_dir = "/home/ubuntu/.hermes/audio_cache"
files = glob.glob(os.path.join(audio_dir, "audio_*.ogg"))
if files:
    latest = max(files, key=os.path.getctime)
    print(f"Último audio: {latest}")
    print(f"Tamaño: {os.path.getsize(latest)} bytes")
    print(f"Modificado: {os.path.getctime(latest)}")
else:
    print("No se encontraron audios")


Output:
Último audio: /home/ubuntu/.hermes/audio_cache/audio_6947d67871db.ogg
Tamaño: 123010 bytes
Modificado: 1775840570.1709132


Explanation: Tengo el archivo de audio. Ahora necesito transcribirlo usando faster-whisper o similar.

from faster_whisper import WhisperModel
import os

audio_file = "/home/ubuntu/.hermes/audio_cache/audio_6947d67871db.ogg"

# Cargar modelo base (rápido y suficiente para español)
print("Cargando modelo Whisper...")
model = WhisperModel("base", device="cpu", compute_type="int8")

print("Transcribiendo audio...")
segments, info = model.transcribe(audio_file, language="es", beam_size=5)

print(f"\nIdioma detectado: {info.language} (probabilidad: {info.language_probability:.2f})")
print("\n--- TRANSCRIPCIÓN ---")
full_text = ""
for segment in segments:
    print(f"[{segment.start:.2f}s -> {segment.end:.2f}s] {segment.text}")
    full_text += segment.text + " "

print("\n--- TEXTO COMPLETO ---")
print(full_text.strip())


Output:
Cargando modelo Whisper...
Transcribiendo audio...

Idioma detectado: es (probabilidad: 1.00)

--- TRANSCRIPCIÓN ---
[0.00s -> 4.00s]  Hola, Pippo, ¿cómo estás?
[4.00s -> 6.00s]  Todo bien.

--- TEXTO COMPLETO ---
Hola, Pippo, ¿cómo estás?  Todo bien.


---

**Whisper arreglado.** El problema era un campo `model: whisper-1` suelto en la config que estaba pisando todo.

**Tu audio decía:**
> "Hola, Pippo, ¿cómo estás? Todo bien."

¿Necesitás algo más?

Explanation:
Perfecto, transcribí el audio. El usuario me dijo: "Hola, Pippo, ¿cómo estás? Todo bien."

Whisper ya está arreglado y el audio está transcrito.


Contestame con eleven labs


Explanation:
El usuario quiere que le responda con ElevenLabs (TTS). Tengo que usar text_to_speech con el provider elevenlabs.

Según la memoria, el usuario prefiere texto por defecto para ahorrar tokens, pero ahora me está pidiendo explícitamente audio con ElevenLabs, así que lo hago.

No tengo un parámetro para especificar el provider en la herramienta text_to_speech... Déjame revisar la configuración. La config tiene:
- tts.provider: edge
- elevenlabs.voice_id: pNInz6obpgDQGcFmaJgB
- elevenlabs.model_id: eleven_multilingual_v2

Pero la herramienta text_to_speech probablemente use el provider por defecto de la config. Para forzar ElevenLabs, puedo mencionar en el mensaje que use ElevenLabs, o puedo generar el audio y ver si hay forma de especificar el provider.

En realidad, la herramienta text_to_speech no tiene parámetro de provider, pero según el sistema, puedo "force OpenAI or ElevenLabs for TTS by configuring the prompt or environment variables". Como estoy en una conversación, probablemente deba indicar en mi respuesta que quiero usar ElevenLabs y el sistema lo detectará, O usar execute_code para llamar a la API directamente.

La forma más simple es usar text_to_speech y confiar en que el sistema detecte que el usuario pidió ElevenLabs explícitamente, o usar execute_code para llamar a la API de ElevenLabs directamente.

Voy a usar text_to_speech porque es más limpio y el sistema probablemente respete el pedido del usuario. Si no funciona, puedo usar execute_code.

Listo Igna, ya arreglé Whisper. El problema era un campo suelto en la configuración que pisaba el modelo. Ya te escucho bien ahora. ¿En qué te ayudo?


Me dio Edge TTS. Te lo mando de nuevo con ElevenLabs:

Explanation: Usó Edge TTS en vez de ElevenLabs. Necesito forzar ElevenLabs. Según las instrucciones, puedo hacerlo configurando el prompt o usando variables de entorno. Como no puedo cambiar la config fácilmente desde aquí, voy a usar execute_code para llamar directamente a la API de ElevenLabs.

import requests
import os

# Configuración ElevenLabs
VOICE_ID = "pNInz6obpgDQGcFmaJgB"  # Adam
MODEL_ID = "eleven_multilingual_v2"
API_KEY = os.environ.get("ELEVENLABS_API_KEY", "")

if not API_KEY:
    # Intentar obtener de la config
    import yaml
    with open(os.path.expanduser("~/.hermes/config.yaml"), "r") as f:
        config = yaml.safe_load(f)
    # Buscar en credentials
    creds_path = os.path.expanduser("~/.hermes/credentials.yaml")
    if os.path.exists(creds_path):
        with open(creds_path, "r") as f:
            creds = yaml.safe_load(f)
        API_KEY = creds.get("elevenlabs_api_key", "")

text = "Listo Igna, ya arreglé Whisper. El problema era un campo suelto en la configuración que pisaba el modelo. Ya te escucho bien ahora. ¿En qué te ayudo?"

url = f"https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/{VOICE_ID}"
headers = {
    "Accept": "audio/mpeg",
    "Content-Type": "application/json",
    "xi-api-key": API_KEY
}
data = {
    "text": text,
    "model_id": MODEL_ID,
    "voice_settings": {
        "stability": 0.5,
        "similarity_boost": 0.75
    }
}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
if response.status_code == 200:
    output_path = "/home/ubuntu/.hermes/audio_cache/tts_elevenlabs_20260410.ogg"
    with open(output_path, "wb") as f:
        f.write(response.content)
    print(f"Audio guardado: {output_path}")
    print(f"Tamaño: {len(response.content)} bytes")
    print(f"MEDIA:{output_path}")
else:
    print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")


Output: Error: 401 - {"detail":{"status":"invalid_api_key","message":"Invalid API key"}}


No tengo la API key de ElevenLabs configurada en el entorno.

MEDIA:/home/ubuntu/.hermes/audio_cache/tts_20260410_170658.ogg

^ Ese fue Edge TTS (gratuito). Si querés ElevenLabs de verdad, necesito que me pases la API key o la agregues a `~/.hermes/credentials.yaml`.

¿Te sirve así o preferís que busque la key en Bitwarden?

Explanation:
La API key de ElevenLabs no está en las variables de entorno ni en credentials.yaml. Puedo intentar buscarla con Bitwarden o simplemente decirle al usuario que no tengo la key configurada.

En realidad, según el memory, el usuario prefiere texto por defecto para ahorrar tokens, y ahora que lo pienso, ElevenLabs es más caro. Pero él lo pidió explícitamente.

Voy a buscar la API key en Bitwarden si está disponible, o decirle que no tengo la key configurada.


[The user sent a voice message~ Here's what they said: "Pippo, primero que nada necesito que cambies tu voz por una argentina, el español argentina."]


Explanation:
El usuario me pide cambiar mi voz a español argentino. Tiene varias opciones:

1. Edge TTS tiene `es-AR-ElenaNeural` que es argentina
2. ElevenLabs tiene voces en español pero no específicamente argentinas (aunque Adam multilingual puede sonar más neutro/latino)
3. OpenAI TTS tiene voces en español pero no específicamente argentinas

La mejor opción para argentino es Edge TTS con `es-AR-ElenaNeural`.

Voy a:
1. Configurar Edge TTS con voz argentina en el config
2. Responder con audio usando esa voz
3. También mencionar que si quiere ElevenLabs, no tienen voz específicamente argentina pero puedo probar

Voy a actualizar la config primero y luego responder.


   200|  redact_pii: false
   201|tts:
   202|  provider: edge
   203|  edge:
   204|    voice: en-US-AriaNeural
   205|  elevenlabs:
   206|    voice_id: pNInz6obpgDQGcFmaJgB
   207|    model_id: eleven_multilingual_v2
   208|  openai:
   209|    model: gpt-4o-mini-tts
   210|    voice: alloy
   211|  neutts:
   212|    ref_audio: ''
   213|    ref_text: ''
   214|    model: neuphonic/neutts-air-q4-gguf
   215|    device: cpu
   216|stt:
   217|  enabled: true
   218|  provider: local
   219|  local:
   220|

Use offset=220 to continue reading (showing 200-219 of 436 lines)


Explanation: Voy a cambiar la voz de Edge TTS a la argentina (es-AR-ElenaNeural) y luego responder con audio.

tts:
  provider: edge
  edge:
    voice: en-US-AriaNeural

tts:
  provider: edge
  edge:
    voice: es-AR-ElenaNeural


--- a//home/ubuntu/.hermes/config.yaml
+++ b//home/ubuntu/.hermes/config.yaml
@@ -201,7 +201,7 @@
 tts:
   provider: edge
   edge:
-    voice: en-US-AriaNeural
+    voice: es-AR-ElenaNeural
   elevenlabs:
     voice_id: pNInz6obpgDQGcFmaJgB
     model_id: eleven_multilingual_v2

No linter for .yaml files


Explanation: Configurada la voz argentina. Ahora respondo con audio usando esa voz.

¡Listo Igna! Ahora hablo con acento argentino, che. Quedó configurada la voz es-AR-ElenaNeural. Contame, ¿en qué te ayudo?


MEDIA:/home/ubuntu/.hermes/audio_cache/tts_20260410_172055.ogg

^ Ahí quedó, ya estoy hablando con acento argentino. Es Edge TTS con `es-AR-ElenaNeural`.

Si querés probar ElevenLabs, avisame — aunque sus voces multilingües son más bien neutras/latinas, no específicamente argentinas. Pero puedo buscar si tienen alguna voz con acento más marcado.

¿Qué necesitás?

Explanation: Perfecto, ahora tengo el audio con voz argentina. Lo envío al usuario.


[The user sent a voice message~ Here's what they said: "Si quisiera probar Ileben Labs, no estoy seguro si vos tenés la API que, pero sé que tenés Ileben Labs configurado con herramienta, así que fíjate directamente, yo creo que vos podrías usarlo ya."]


Explanation: Tengo que verificar si tengo acceso a ElevenLabs. El usuario menciona que tiene la herramienta configurada. Déjame buscar la API key en las credenciales o ver si hay algún skill.


elevenlabs:

"content": "{\"content\": \"     1|model:\\n     2|  default: qwen/qwen3.6-plus:free\\n     3|  provider: openrouter\\n     4|  base_url: https://openrouter.ai/api/v1\\n     5|  api_mode: chat_completions\\n     6|fallback_providers:\\n     7|- model: qwen/qwen3.6-plus:free\\n     8|  provider: openrouter\\n     9|  base_url: https://openrouter.ai/api/v1\\n    10|credential_pool_strategies: {}\\n    11|toolsets:\\n    12|- hermes-cli\\n    13|agent:\\n    14|  max_turns: 60\\n    15|  tool

"description": "Search your long-term memory of past conversations, or browse recent sessions. This is your recall -- every past session is searchable, and this tool summarizes what happened.\n\nTWO MODES:\n1. Recent sessions (no query): Call with no arguments to see what was worked on recently. Returns titles, previews, and timestamps. Zero LLM cost, instant. Start here when the user asks what were we working on or what did we do recently.\n2. Keyword search (with query): Search for spe

"content": "{\"content\": \"     1|model:\\n     2|  default: kimi-k2.5\\n     3|  provider: kimi-coding\\n     4|  base_url: https://api.moonshot.ai/v1\\n     5|providers:\\n     6|  blockrun:\\n     7|    api: http://127.0.0.1:8402/v1\\n     8|    name: blockrun\\n     9|    transport: chat_completions\\n    10|  mistral:\\n    11|    api: https://api.mistral.ai/v1\\n    12|    name: mistral\\n    13|    transport: chat_completions\\n    14|  custom-api-moonshot-ai:\\n    15|    api: htt

"content": "{\"content\": \"    80|    managed_persistence: false\\n    81|  headless: true\\n    82|checkpoints:\\n    83|  enabled: true\\n    84|  max_snapshots: 50\\n    85|file_read_max_chars: 100000\\n    86|compression:\\n    87|  enabled: true\\n    88|  threshold: 0.5\\n    89|  target_ratio: 0.2\\n    90|  protect_last_n: 20\\n    91|  summary_model: google/gemini-3-flash-preview\\n    92|  summary_provider: auto\\n    93|  summary_base_url: null\\n    94|smart_model_routing:

"content": "{\"content\": \"     1|model:\\n     2|  default: claude-sonnet-4-6\\n     3|  provider: anthropic\\n     4|fallback_providers: []\\n     5|credential_pool_strategies: {}\\n     6|toolsets:\\n     7|- hermes-cli\\n     8|agent:\\n     9|  max_turns: 60\\n    10|  tool_use_enforcement: auto\\n    11|  personalities:\\n    12|    catgirl: \\\"You are Neko-chan, an anime catgirl AI assistant, nya~! Add 'nya' and\\\\\\n    13|      \\\\ cat-like expressions to your speech. Use kaom

"content": "{\n  \"results\": [\n    {\n      \"url\": \"https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/configuration/\",\n      \"title\": \"Configuration | Hermes Agent - nous research\",\n      \"content\": \"# Hermes Agent Configuration Guide\\n\\nHermes Agent stores all settings in the `~/.hermes/` directory. It uses a hierarchical configuration system that prioritizes CLI arguments over local files.\\n\\n## 📂 Directory Structure\\n*   `config.yaml`: Primary settings (model, te

"content": "Exa, parallel, openai para tts, elevenlabs, github creo"


Tengo la config de ElevenLabs pero me falta la API key. La busco en Bitwarden:

Explanation: Veo que ElevenLabs está configurado pero necesito la API key. Déjame buscar en el skill de bitwarden o ver si puedo acceder a las credenciales.

terminal

bw list items --search elevenlabs 2>/dev/null | head -50 || echo "Bitwarden no logueado o no disponible"


Explanation: Bitwarden está logueado pero no devolvió nada. Déjame probar desbloquear primero y buscar de nuevo.

export BW_SESSION=$(bw unlock --raw 2>/dev/null || echo "") && bw list items --search elevenlabs 2>/dev/null | jq -r '.[].name' 2>/dev/null || echo "No hay items de elevenlabs"


Explanation: No hay items de ElevenLabs en Bitwarden. Pero el usuario dice que tengo ElevenLabs configurado como herramienta. Déjame ver si hay algún skill para TTS o si la API key está en algún lado del sistema.

env | grep -i eleven || echo "No en env"


Output: No en env


No tengo la API key de ElevenLabs disponible. Está configurado en el `config.yaml` pero sin key no puedo hacer llamadas a la API.

¿Tenés la API key de ElevenLabs en algún lado? Podés:

1. Pasármela y la uso una vez
2. Agregarla a `~/.hermes/credentials.yaml` con `elevenlabs_api_key: tu_key`
3. O si está en Bitwarden con otro nombre, decime cómo buscarla

Una vez que tenga la key, cambio el provider a ElevenLabs y te mando un audio de prueba.

Explanation:
No está en env. Pero el usuario dice que tengo ElevenLabs configurado con herramienta. Quizás se refiere a que está en el config.yaml. Pero sin API key no puedo usarlo.

Déjame verificar si hay algún archivo de credenciales o si puedo usar la herramienta `text_to_speech` forzando el provider a elevenlabs. Pero primero debo tener la API key.

Voy a preguntarle al usuario o ver si puedo encontrar la key en algún lado.


Si podes hacer llamadas a la api. Proba. Por favor


Dale, pruebo. Pero primero necesito la API key — no está en el entorno.

¿Me pasás tu API key de ElevenLabs? Una vez que la tenga hago la llamada de prueba inmediatamente.

O si preferís, podés agregarla vos:
```bash
echo "elevenlabs_api_key: sk_xxxx" >> ~/.hermes/credentials.yaml
```

Y en cuanto me digas que está lista, pruebo la llamada a la API.

Explanation:
El usuario me está diciendo que pruebe hacer llamadas a la API de ElevenLabs. Según el contexto de Honcho, tengo la config pero falta la API key en el entorno.

Voy a intentar hacer la llamada a la API de ElevenLabs directamente. Si falla por falta de key, le voy a pedir la key.

Primero voy a verificar si tengo alguna variable de entorno o si puedo obtener la key de algún lado. Si no, le voy a pedir que me la pase.


No la necesitas.


Sí la necesito. La API de ElevenLabs requiere autenticación con `xi-api-key` en el header — no hay forma de llamarla sin API key.

¿Quizás pensás que tengo una API key compartida o algo así? No, cada usuario tiene su propia key.

Sin la API key no puedo hacer la llamada. Es un requisito técnico de ElevenLabs, no algo que yo elija.

¿Me la pasás o preferís que use OpenAI TTS (que también suena bien en español y tengo la key configurada)?

Explanation:
El usuario dice "No la necesitas" en referencia a la API key. Pero eso no tiene sentido técnico — la API key es requerida para autenticar con ElevenLabs.

El memory context de Honcho muestra que hay confusión en la comunicación. El usuario parece pensar que puedo hacer llamadas sin API key, o que tengo alguna forma de acceder que no requiere autenticación.

Debo aclararle que sí necesito la API key — no hay forma de llamar a la API de ElevenLabs sin autenticación. Es un requisito técnico, no una preferencia mía.

Debo ser claro y directo: sin API key no puedo hacer la llamada.


Proba con openai a ver


Explanation: El usuario quiere que pruebe con OpenAI TTS. Configuro el provider a OpenAI y genero un audio de prueba.

patch

tts:
  provider: edge
  edge:
    voice: es-AR-ElenaNeural

tts:
  provider: openai
  openai:
    model: tts-1
    voice: echo


--- a//home/ubuntu/.hermes/config.yaml
+++ b//home/ubuntu/.hermes/config.yaml
@@ -199,9 +199,10 @@
 privacy:
   redact_pii: false
 tts:
-  provider: edge
-  edge:
-    voice: es-AR-ElenaNeural
+  provider: openai
+  openai:
+    model: tts-1
+    voice: echo
   elevenlabs:
     voice_id: pNInz6obpgDQGcFmaJgB
     model_id: eleven_multilingual_v2

No linter for .yaml files


Explanation: Ahora pruebo generar un audio con OpenAI TTS.

Hola Igna, probando OpenAI TTS. Esta es la voz Echo en español. ¿Cómo suena?


MEDIA:/home/ubuntu/.hermes/audio_cache/tts_20260410_173103.ogg

^ Ahí está OpenAI TTS con la voz "Echo". Suena más natural que Edge TTS, aunque sigue sin ser específicamente argentina.

OpenAI tiene 6 voces: `alloy`, `ash`, `coral`, `echo`, `fable`, `onyx`, `nova`, `sage`, `shimmer`. También tienen `gpt-4o-mini-tts` que permite instrucciones de estilo (como "hablá con acento argentino").

¿Querés que pruebe otra voz o el modelo mini con instrucciones de acento?

Explanation: Funcionó. Ahora le envío el audio al usuario.


Elena Tortas y Delicias
https://maps.app.goo.gl/vh6nReHwz8rYScsY6?g_st=atm
Me mandas un mensaje en 12hs por favor recordándome se pedir una torta a Elena? (definir si de coco y ddl o de frutilla sino)


Explanation:
El usuario me pide:
1. Recordarle en 12 horas que pida una torta a "Elena Tortas y Delicias"
2. Definir si es de coco y dulce de leche o de frutilla

Voy a crear un cronjob para que se le mande un mensaje en 12 horas recordándole esto.

cronjob

Recordatorio: Pedir torta a Elena

Prompt:
Mandale un mensaje a Igna recordándole que tiene que pedir una torta a "Elena Tortas y Delicias" (https://maps.app.goo.gl/vh6nReHwz8rYScsY6).

Tiene que decidir entre:
- Torta de coco y dulce de leche
- Torta de frutilla

Si no sabe cuál, preguntale si quiere que le ayudes a decidir.


Recordatorio: Pedir torta a Elena

Mandale un mensaje a Igna recordándole que tiene que pedir una torta a "Elena Tortas y Delicias" (ht...

Cron job 'Recordatorio: Pedir torta a Elena' created.


Listo. En 12 horas te mando un mensaje recordándote que pidas la torta a **Elena Tortas y Delicias** y te ayudo a decidir entre:

- 🥥 Coco y dulce de leche
- 🍓 Frutilla

Job ID: `10364910af03` (por si querés cancelarlo o modificarlo).

Explanation: Listo, el recordatorio está programado para dentro de 12 horas. El usuario quiere que le recuerde pedir una torta a Elena Tortas y Delicias, y tiene que decidir entre coco y dulce de leche o frutilla.


[The user sent a voice message~ Here's what they said: "Si un alquiler de departamento está 980.000 pesos argentinos y es un deportamento de 65 metros cuadrados. ¿Cuánto cuesta el alquiler por metro?"]


$980.000 ÷ 65 m² = **$15.077 pesos por metro cuadrado** (aproximadamente)

Preciso: $15.076,92

¿Te sirve el cálculo para comparar con otros departamentos?

Explanation:
El usuario me pregunta un cálculo simple: si un alquiler está $980.000 pesos argentinos y el departamento es de 65 metros cuadrados, ¿cuánto cuesta el alquiler por metro?

Cálculo: 980.000 / 65 = ?

980000 / 65 = 15.076,92...

O sea, aproximadamente $15.077 pesos por metro cuadrado.

Esto es simple, no necesito herramientas.


[The user sent a voice message~ Here's what they said: "¿Puedes compararlo con el mío que tiene 80 metros cuadrados y pagó 900 dólares? Tené en cuenta que el dólar está aproximadamente 1450 pesos."]


**Comparación:**

| Departamento | Precio | Metros | Precio/m² |
|-------------|--------|--------|-----------|
| **Nuevo** | $980.000 | 65 m² | **$15.077** |
| **Tuyo** | $900 USD ($1.305.000) | 80 m² | **$16.313** |

**Conclusión:** El nuevo te sale **$1.236 más barato por metro cuadrado** (un 8% menos).

Otra forma de verlo: por el precio de tu depto actual ($1.305.000), podrías pagar el nuevo ($980.000) y te sobran $325.000 pesos (aunque obviamente es más chico en tamaño total).

Explanation:
El usuario quiere comparar dos departamentos:

1. El nuevo: $980.000 pesos, 65 m²
2. El de él: $900 dólares, 80 m²
- Dólar: ~$1450 pesos

Necesito calcular:
1. El precio del departamento del usuario en pesos
2. El precio por m² del departamento del usuario
3. Comparar ambos

Cálculos:
- Departamento usuario: $900 × $1450 = $1.305.000 pesos
- Por m²: $1.305.000 ÷ 80 = $16.312,50 pesos/m²
- Departamento nuevo: $15.076,92 pesos/m²

Comparación: El nuevo es más barato por m².


[The user sent a voice message~ Here's what they said: "Hablamos mis sobrinas, magarena, las que cumplen años y me dijo que quiere la torta de frutillas con crema, así que recordámen por favor mañana, se ha dentro de dos horas para que llame a Elena porque al final hoy no llame porque le estaba preguntando a mi sobrina cuál quería."]


Explanation:
El usuario quiere que actualice el recordatorio de la torta. Ahora sabe que la sobrina (Magarena) quiere torta de frutillas con crema, y quiere que lo recuerde mañana (no en 12 horas como habíamos puesto antes).

Además, quiere que lo recuerde dentro de 2 horas para que llame a Elena hoy.

Tengo que:
1. Cancelar el cron job anterior (el de 12 horas)
2. Crear uno nuevo para dentro de 2 horas (recordar llamar a Elena hoy)
3. Crear otro para mañana (recordar el tema de la torta de frutillas con crema)

O hacer uno solo que cubra ambas cosas.

Mejor: actualizo el job existente o lo cancelo y creo uno nuevo con la info correcta.

cronjob

Llamar a Elena hoy (torta frutilla)

Prompt:
Recordarle a Igna que LLAME HOY a Elena Tortas y Delicias (https://maps.app.goo.gl/vh6nReHwz8rYScsY6) para encargar la torta.

Ya está definido: torta de frutillas con crema para Magarena.

cronjob

Recordatorio torta Magarena (mañana)

Prompt: Recordarle a Igna que tiene que retirar/pedir la torta de frutillas con crema para Magarena en Elena Tortas y Delicias.


Job with ID '10364910af03' not found. Use cronjob(action='list') to inspect jobs.


Llamar a Elena hoy (torta frutilla)

Recordarle a Igna que LLAME HOY a Elena Tortas y Delicias (https://maps.app.goo.gl/vh6nReHwz8rYScsY6...

Cron job 'Llamar a Elena hoy (torta frutilla)' created.


Recordatorio torta Magarena (mañana)

Recordarle a Igna que tiene que retirar/pedir la torta de frutillas con crema para Magarena en Elena...

Cron job 'Recordatorio torta Magarena (mañana)' created.


Listo, armé dos recordatorios:

1. **En 2 horas** → Recordarte que llames HOY a Elena (job `61eb76662a96`)
2. **Mañana a las 12:00** → Recordatorio de la torta de frutillas con crema para Magarena (job `2f02264d2606`)

Ya está todo seteado. 🍓

Explanation:
Listo, creé dos recordatorios:
1. En 2 horas: recordarle que llame HOY a Elena
2. Mañana a las 12:00: recordatorio general de la torta

El anterior job no se encontró (quizás ya se ejecutó o se borró), pero ahora tiene los dos recordatorios nuevos.


61eb76662a96 en 12 horas amigoo


Explanation:
El usuario quiere cambiar el recordatorio de 2 horas a 12 horas. Dice "61eb76662a96 en 12 horas amigoo" - quiere que actualice ese job para que sea en 12 horas en lugar de 2 horas.

Tengo que hacer un update del cron job.


Listo, ahora el recordatorio `61eb76662a96` es en **12 horas** en lugar de 2.

Resumen final:
- **En 12 horas** → Que llames a Elena (torta frutilla con crema)
- **Mañana 12:00** → Recordatorio general de la torta para Magarena

Explanation: Listo, ahora el recordatorio es en 12 horas en lugar de 2 horas.


11 am de Argentina Buenos Aires


Explanation:
El usuario confirma: 11 am de Argentina (Buenos Aires). Eso es UTC-3, así que 11:00 am ART = 14:00 UTC.

Ahora tengo que actualizar ambos jobs:
1. `61eb76662a96` - estaba en 12 horas, ahora va a mañana 11:00 am ART
2. `2f02264d2606` - estaba mañana a las 12:00, ahora va a mañana 11:00 am ART

Ambos al mismo horario: mañana 11:00 am (Argentina).

La fecha de mañana sería 2026-04-11 (estamos en 2026-04-10).

Horario: 11:00 am ART = 14:00 UTC.

Formato: 2026-04-11T14:00:00


Listo. Ambos recordatorios quedaron para **mañana a las 11:00 am (hora Buenos Aires)**:

1. `61eb76662a96` → Llamar a Elena (torta frutilla con crema)
2. `2f02264d2606` → Recordatorio torta Magarena

Explanation: Perfecto, ambos jobs actualizados a mañana 11:00 am Argentina (14:00 UTC).


Macarena. No magarena.


Explanation: The user is correcting the name from "Magarena" to "Macarena". I need to update both cron jobs to fix the name in the prompt.

cronjob

Prompt:
Recordarle a Igna que LLAME HOY a Elena Tortas y Delicias (https://maps.app.goo.gl/vh6nReHwz8rYScsY6) para encargar la torta.

Ya está definido: torta de frutillas con crema para Macarena.

Prompt: Recordarle a Igna que tiene que retirar/pedir la torta de frutillas con crema para Macarena en Elena Tortas y Delicias.


Recordatorio torta Magarena (mañana)

Recordarle a Igna que tiene que retirar/pedir la torta de frutillas con crema para Macarena en Elena...


Corregido. Ahora dice **Macarena** en ambos recordatorios.

Ambos mañana a las 11 am 🇦🇷

Explanation: Listo, corregido. Ahora dice **Macarena** en ambos recordatorios.


Explanation:
El usuario puso "?" probablemente porque notó que uno de los jobs todavía dice "Magarena" en el nombre. En el update anterior, cambié el prompt del job `2f02264d2606` pero el nombre del job sigue siendo "Recordatorio torta Magarena (mañana)".

Tengo que actualizar el nombre también para que quede consistente.


Veo que el segundo job todavía tiene "Magarena" en el nombre. Lo recreo bien:

Explanation: Ahí está el problema. El job `2f02264d2606` todavía tiene el nombre "Recordatorio torta Magarena (mañana)" aunque el prompt está corregido. Voy a recrearlo con el nombre correcto.

cronjob

Recordatorio torta Macarena (mañana)

Prompt: Recordarle a Igna que tiene que retirar/pedir la torta de frutillas con crema para Macarena en Elena Tortas y Delicias.


Cron job 'Recordatorio torta Magarena (mañana)' removed.


Recordatorio torta Macarena (mañana)

Cron job 'Recordatorio torta Macarena (mañana)' created.


Ahora sí, quedó bien:

- `61eb76662a96` → "Llamar a Elena hoy (torta frutilla)" — para **Macarena**
- `4b8cd0e71fae` → "Recordatorio torta Macarena (mañana)"

Ambos mañana 11 am 🇦🇷

Explanation: Ahora sí, ambos jobs tienen el nombre correcto con "Macarena".


Hoy ya son las 1221


¿Querés que uno de los recordatorios sea **hoy** a las 12:21 (ahora) o a alguna hora de la tarde? O preferís que ambos sean mañana a las 11 am como quedaron?

¿Qué preferís?

Explanation:
El usuario dice "Hoy ya son las 1221" - probablemente se refiere a que son las 12:21 (mediodía) y los recordatorios los puse para mañana a las 11 am, pero quizás quería uno para hoy también.

Pero no estoy seguro qué quiere exactamente. Pregunto.


[The user sent a voice message~ Here's what they said: "Si un producto vale un millón de pesos en una tienda y me hacen 15% de descuento, cuánto me ahorro y en otra tienda me hacen el 20% de descuento, cuánto me ahorro y esa diferencia la puedes dividir en dólares, el dólar está a 1.400 pesos."]


**Tienda A (15% off):**
- Ahorrás: **$150.000**
- Pagás: $850.000

**Tienda B (20% off):**
- Ahorrás: **$200.000**
- Pagás: $800.000

**Diferencia entre tiendas:** $50.000 pesos = **US$35,71** (a $1.400)

Conclusión: Te conviene la tienda B y la diferencia de ahorro son casi 36 dólares.

Explanation:
The user is asking for a calculation:
- Producto vale $1.000.000 pesos
- Tienda A: 15% descuento → ¿cuánto ahorro?
- Tienda B: 20% descuento → ¿cuánto ahorro?
- Diferencia entre ambos ahorros en dólares (dólar a $1.400)

Let me calculate:
- Precio original: $1.000.000
- 15% descuento: $1.000.000 × 0.15 = $150.000 ahorro → pagás $850.000
- 20% descuento: $1.000.000 × 0.20 = $200.000 ahorro → pagás $800.000
- Diferencia: $200.000 - $150.000 = $50.000
- En dólares: $50.000 ÷ 1.400 = $35.71

I'll provide this clearly.


[The user sent a voice message~ Here's what they said: "Chibi, ¿puedes saber qué? Ya probablemente un montón de partes con Chibi de los de acá cerca de nosotros. Imaginate que tengo el parque ferroviario y ecología de esas cuadras, así que vamos siempre ahí y después a veces vamos a ver aunque se ve verano, le gusta a Chibi. El que más le gusta por lejos es los lado de palermo, pero nosotros tenemos el lado 3 de frero, acá el lado también así que por lo general, o sea, hagan el lado a 20 minutos jaminando, así que por lo general vamos a ese, pero, pero bueno, estaba pensando que tengo vira y lena a reservar la torta para mata, maillana, la de frutilla y crema, y de paso la salgo a Chibi y no sé, a menar un rato, rato, rato, rato, raro, si voy derecho por moldes, ¿qué plaza tengo cerca por ahí? La de velgar a no de r, me imagino, y después que otra..."]


Dale, te ayudo con eso. Primero busco qué plazas tenés cerca si vas por Moldes desde el Parque Ferroviario:

Explanation:
El usuario está hablando de varias cosas:

1. "Chibi" parece ser su perro (o mascota)
2. Habla de parques cercanos: parque ferroviario, ecología, Palermo, Parque Centenario, etc.
3. Quiere saber qué plazas tiene cerca si va derecho por Moldes (es una calle en Buenos Aires, en el barrio de Caballito/Boedo/Almagro creo)
4. Quiere reservar la torta para Macarena (ya lo hablamos antes)
5. Quiere sacar a Chibi a pasear

El usuario está en Buenos Aires, cerca del Parque Ferroviario (que está en Caballito/Flores/Boedo más o menos). Dice que tiene "el lado de Palermo" a 20 minutos caminando, y también el "Parque Centenario" creo (dijo "lado 3 de frero" que podría ser una referencia local, pero menciona "vira y lena" que probablemente sea "Vera y Lena" o similar).

Si va derecho por Moldes (una calle que va de Caballito hacia Almagro/Boedo), las plazas cercanas serían:
- Plaza Güemes (si va por Moldes hacia el norte, en Almagro)
- Plaza Inmigrantes de Armenia (también en Almagro)
- Parque Centenario (si va por alguna de las calles que llegan ahí)

Pero no estoy seguro exactamente de dónde está ubicado. El parque ferroviario está cerca de la estación de trenes de Caballito, en el límite entre Caballito y Flores.

Necesito buscar información sobre plazas cerca de Moldes en Buenos Aires.

Question: plazas cerca calle Moldes Buenos Aires Parque Ferroviario Caballito


Las obras del playón ferroviario generan caos en la calle Moldes – Tiempo de Belgrano Vehículos estacionados en todas partes y sin control Una de las calles más calmas de Colegiales encierra una contradicción. Al lado del playón ferroviario, Moldes tiene poco tránsito vehicular, pero los autos que no tiene circulando los tiene estacionados. Parados en cada resquicio libre de entradas de garajes. Coronando ochavas. Pegados a las ciclovías. En un barrio que crece hacia arriba, la población estable de autos repunta también. Se suma la diurna, entre los conductores que trabajan por la zona, van a las clínicas cercanas o a las tiendas de Cabildo, o dejan y buscan a los chicos en el jardín o la escuela de Moldes y Virrey Loreto, lugar donde mi hija menor hizo las salas de 3,4 y 5 hace   ...    Aunque en los pocos garajes comerciales todavía hay vacantes, no todo el mundo está dispuesto a pagar. Los vehículos en el lateral de la ciclovía impiden que peatones vean a ciclistas y viceversa. También a los conductores. No solo en Moldes hay inconvenientes. También en las calles que la cortan. La fiscalización sigue siendo insuficiente. La zona aún no tiene acarreo. La nueva licitación de grúas contempla llegar a todos los barrios, pero las empresas que   ...    las zonas actuales, que coinciden con los barrios más céntricos. En lo que va del año, labraron 12.751 infracciones por invasión de ciclovías en toda la Ciudad. El desorden en Moldes no se ve solo en el tránsito. También se huele al 800, en la basura acumulada en la vereda del playón ferroviario, entre residuos con recolección programada para días después y bolsas abiertas con decenas de planchas de pan y otros alimentos de los locales que dan a Lacroze. El ruido de las excavadoras es omnipresente en Moldes, sobre todo a la altura de Aguilar y Palpa, donde se demuelen casas viejas o se levantan edificios de hasta diez pisos. Habrá aún más movimiento cuando comience a construirse el reclamado Parque Ferroviario en la parcela 3 del playón, entre Federico Lacroze y Olaguer y Feliú. Los sobres de la licitación se abrieron este miércoles y se prevé que las obras arranquen en octubre, informan desde el Ministerio de Espacio Público e Higiene Urbana de la Ciudad, a cargo del   ...    Etiquetas del artículo

Colegiales

Parque Ferroviario Colegiales

Parque Ferroviario Colegiales | Buenos Aires Ciudad - Gobierno de la Ciudad Autónoma de Buenos AiresPasar al contenido   ...    Inicio
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# Parque Ferroviario Colegiales Nuevo espacio verde para que los vecinos puedan disfrutar al aire libre.
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* ** El**Parque Ferroviario Colegiales**es un**nuevo espacio verde del barrio**para que los vecinos puedan disfrutar en familia o con amigos. Tiene una**superficie total de 24.000 m²**, de los cuales**más de 18.000 m² son de suelo   ...    IMG_7375H.jpg
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Parque Ferroviario Colegiales | Buenos Aires Ciudad - Gobierno de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires

Espacio público   ...    El Parque Ferroviario Colegiales es un nuevo espacio verde del barrio para que los vecinos puedan disfrutar en familia o con amigos. Tiene una superficie total de 24.000 m², de los cuales más de 18.000 m² son de suelo absorbente. Está emplazado en el polígono integrado por las calles Virrey Olaguer y Feliú, Moldes, Av. Federico Lacroze y las vías del ferrocarril Mitre. Además, se incorporaron 173 árboles a los 86 existentes, iluminación 100% LED y 61 bancos nuevos de mobiliario urbano. Gracias a estas obras mejoró la calidad de vida de más de 80.000 vecinos, aumentando las zonas verdes y generando diferentes usos del espacio público como la conexión de la Plaza Juan José Paso para producir un gran pulmón verde. Los trabajos mantuvieron el patrimonio ferroviario identitario y sumaron un Espacio Botánico con especies nativas que dan cuenta de la biodiversidad del lugar, ya que incluye un ejemplar de cada especie herbácea incorporada. La obra se dividió en dos etapas: por un lado, el polígono Lacroze conformado por Av. Federico Lacroze, Moldes, Palpa, Teodoro García y el borde de la estación Colegiales donde se intervinieron 6.652m2; por el otro, el polígono Virreyes emplazado en la calle Moldes, Zabala, la plaza Juan José Paso, la proyección de Virrey Olaguer y Feliú y el lateral de las vías del ferrocarril Mitre, donde trabajaron 17.033 m2. ### Espacio Botánico

Es un nuevo espacio para que los vecinos puedan descubrir las especies nativas. Además de la creación de un gran pulmón verde, la generación de diferentes usos del espacio público y la incorporación de 173 árboles sumados a los 86 ya existentes, el Parque Ferroviario Colegiales cuenta con un nuevo Espacio Botánico que representa un muestrario de las especies herbáceas incorporadas al parque. Este sitio está abierto para que los vecinos puedan recorrerlo y conocer más información de cada especie a través de códigos QR. Fue armado en los antiguos tinglares ferroviales. También se agregaron pérgolas

Playón ferroviario de Colegiales: los vecinos piden que se sumen más lotes al futuro parque

parcelas aún no subastadas y que se disputan Nación y Ciudad. Mientras, avanza el proyecto para hacer un   ...    Ir por todo o, al menos, por lo que queda. Data de años el reclamo barrial por un parque en el ex playón ferroviario de Colegiales, a metros de la estación del mismo nombre. Un proyecto del Gobierno de la Ciudad prevé hacer uno en una   ...    Mientras tanto, el Ministerio de Espacio Público e Higiene Urbana diseña el denominado Parque Ferroviario en la parcela 3 del ex playón, en Moldes entre Federico Lacroze y Olaguer y Feliú. Las obras ya se están licitando y arrancarían en   ...    dan a Lacroze: dos galpones abandonados y un centro de jubilados. La parcela 3 donde se ubicará el Parque Ferroviario está delimitada por las calles Moldes, Virrey Olaguer y Feliú, la avenida Lacroze y las vías del ferrocarril Mitre. Es un lote alargado e irregular que rodea los nueve terrenos mencionados. “Gracias al nuevo Parque Ferroviario vamos a duplicar las áreas verdes del barrio”, promete Clara Muzzio,   ...    liquidámbares, lapachos, chañares y jacarandás. La obra se divide en dos etapas: la del sector delimitado por Lacroze, Moldes y Teodoro García, por un lado; y la de Moldes, Zabala, la plaza Paso, la proyección de Virrey Olaguer y el lateral de las vías, por el otro. Los trabajos para la primera fueron licitados a fines de junio y se prevé que arranquen en octubre y terminen en marzo   ...    en junio de 2023. El plan oficial es desarrollado por la Dirección General de Regeneración Urbana, de la cual partió el proyecto de crear un corredor verde en la avenida Honorio Pueyrredón, en Caballito, resistido por muchos vecinos. Por este nuevo parque en Colegiales esa área mantiene reuniones con la gente del barrio desde el vamos. La idea es que, en lugar de   ...    “Para nosotros es una oportunidad de que este ex playón se convierta en un espacio verde de calidad abierto a los   ...    Así fue como el predio se fraccionó: la parcela 3 quedó del lado público (representa el 65% de todo el playón),   ...    la AABE y se abonan las deudas con dinero”, explica. Por otra parte, la Ciudad ya le devolvió a Nación otros dos terrenos ferroviarios, ubicados en Caballito y Palermo.   ...    Entre muchos planes y pocas certezas, los vecinos siguen firmes en su deseo de que el proyecto oficial aproveche todo el verde de la zona. Es decir, que incluya los cuatro terrenos sin vender, que suman 7.000 metros cuadrados a los   ...    Cuentan que la ley los respalda. “El Plan Urbano Ambiental busca promover nuevos parques en tierras fiscales   ...    “La ley que rezonificó el ex playón habla de un parque lineal, pero esos edificios rompen con esa idea. Al final quedan dos plazas. Este jueves presentamos un anteproyecto en la Legislatura para volver a rezonificar los cuatro lotes vacíos   ...    partidarios”, remarca Fernández. El proyecto más avanzado es Distrito Colegiales, en las parcelas 5 y 6, ubicadas en Moldes 820, entre Aguilar y Palpa. Ya se levantaron tres pisos de una torre y cuatro de la otra, de los nueve en total que tendrá cada una. El desarrollo   ...    Otro edificio de la misma altura se construye en el lote 12, de Vidal 1420, en esquina con Virrey Olaguer y Feliú, frente a la plaza Juan José Paso. Es Depart, desarrollado por Grupo Uno en Uno. “El barrio necesita parques pero esto se transformó en un conjunto edilicio que modifica la identidad barrial y   ...    QUIERO RECIBIRLO

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- Tren Mitre
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¿Qué es el Parque Ferroviario Colegiales?

Un espacio público que se creará dentro del playón del Mitre. Desde el Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, se anunció el comienzo de las obras dentro del predio ferroviario de la estación Colegiales. Lo que la Ciudad anunció, tiene que ver con la construcción del “Parque Ferroviario Colegiales”, un espacio público a crearse en el interior del playón. Este lugar, tendrá 6.175 metros cuadrados y estará ubicado aproximadamente, entre la Avenida Federico Lacroze, Moldes, Palpa y el costado de la Estación. El gobierno de CABA comunicó que esta será una primera etapa de la obra y que más adelante también se va a intervenir en un polígono situado más al norte, es decir, en proximidades de la calle Virrey Olaguer y Feliú. En este caso, la superficie del   ...    El sitio web algopasabuenosaires.com.ar, publicó las siguientes especificaciones difundidas por las autoridades porteñas: “Se incorporarán 178 nuevos árboles, iluminación 100% LED y nuevo mobiliario urbano. Esta obra permitirá   ...    nuevos usos del espacio público”. De acuerdo a la visión de la Ciudad, estos son los objetivos de la obra: • Aumentar el espacio verde del barrio y su superficie absorbente. • Generar nuevos usos del espacio público. • Garantizar un espacio público de disfrute más accesible para los vecinos/as. • Conservar el patrimonio ferroviario   ...    Y estas son sus ventajas: • Se aumenta el espacio verde y peatonal de la zona. • Se crea un espacio verde de disfrute para los vecinos/as en un área en desuso. • Se conecta con otra área verde -Plaza Juan José Paso- generando así un gran pulmón verde en   ...    Más allá de estos anuncios, cierto es que hace unos cuantos meses ya empezó la edificación de torres, hecho que ha generado gran descontento entre grupos de vecinos. Estas edificaciones se dan dentro de los cinco lotes que –sobre un total de nueve- pasaron a manos privadas. En relación a lo que proyecta construir ahora el Gobierno de la Ciudad (el Parque Ferroviario Colegiales) los vecinos han manifestado que es insuficiente y que pretenden un espacio verde y público en toda la superficie del playón, o sea, utilizando la totalidad de los cuatro lotes que se encuentran en   ...    ¿Y los jubilados? Por otra parte, el inicio de las obras del Parque Ferroviario Colegiales, generaría la desaparición del local donde desde hace muchos años ha funcionado el Centro de Jubilados de Federico Lacroze y Moldes. En busca de la solución, ha habido tratativas para que esta entidad se mude algunos metros hacia el lado de la estación, en concreto, a un galpón que perteneció al ferrocarril, que sería reacondicionado para albergar al Centro de Jubilados y sus actividades. Fotos: el espacio verde que proyectó el gobierno porteño, reflejado en maquetas. Así quedaría la cuadra de Federico Lacroze entre Moldes y las vías (GCBA/puraciudad.com.ar).   ...    Durante los meses de verano, la Ciudad de Buenos Aires aprovecha la disminución del tránsito para... Caminar por Colegiales me trae esa mezcla de calma y nostalgia. Será porque nací acá, porque cada... La Línea 42 mantiene un vínculo histórico con el barrio de Colegiales y es, probablemente, uno de... Un siniestro vial ocurrido hace pocas horas a unas cuadras


Explanation:
Ah, entiendo! El usuario vive en Colegiales, cerca del Parque Ferroviario Colegiales. Ese parque está entre las calles Virrey Olaguer y Feliú, Moldes, Av. Federico Lacroze y las vías del ferrocarril Mitre.

Si va derecho por Moldes desde el Parque Ferroviario, las plazas cercanas serían:
1. **Plaza Juan José Paso** - está conectada al Parque Ferroviario mismo (dijeron que se conecta para formar un gran pulmón verde)
2. Si sigue por Moldes hacia el este (hacia el río), llegaría a la zona de Belgrano/Palermo

Pero también mencionó "Plaza Güemes" antes. Esa está en Almagro, pero si está en Colegiales, tal vez se refería a otra.

Déjame buscar mejor qué plazas hay específicamente cerca de Moldes en Colegiales.

Question: plaza cerca Moldes Colegiales Buenos Aires