两天前刚刚给大家分享了港大开源的Nanobot（纳米级 OpenClaw）,这后脚我又在 GitHub 上挖到了一个更加极简的 OpenClaw 复刻项目：NanoClaw。
而且NanoClaw的切入点更狠：它不仅仅是代码少，它是为了“Claude Code”这个AI编程工具而生的原生架构。
顾名思义，它也是 OpenClaw 的开源“纳米版”，开源 3 天已经收获 4.5K Star。
它没有安装向导，没有 Dashboard，甚至没有配置文件。它主张：如果你想改变 AI 的行为，别去改 config.json，直接让 AI 改源码！
它基于 Claude Agent SDK 构建，彻底抛弃了传统软件工程中“配置文件 + 插件系统”的臃肿设计，转而拥抱“定制即代码”的理念。
NanoClaw 到底简到什么程度？
先给一个直观对比：
项目
OpenClaw
NanoClaw
模块数
52+
极少
依赖
45+
极简
配置
多个 YAML/JSON
0 配置文件
启动
安装 + 面板
Claude Code 直接引导
安全
应用级
操作系统级
相比于 OpenClaw 那 52+ 个模块、45+ 个依赖项和分散在各个角落的 8 个配置文件，NanoClaw 干净得像一张白纸。
它砍掉了一切不必要的中间件，只保留了最核心的链路：WhatsApp (Baileys) → SQLite (存储) → Polling Loop (轮询) → Container (执行环境)。
NanoClaw 的目标不是“更强”，而是：
足够小，小到 AI 自己就能维护它。（小到“直接改代码是安全的”）
功能特性
- WhatsApp I/O：直接用手机和 Claude 聊天，零前端
- 群组隔离：每个群组 = 独立上下文 + 独立记忆，不串、不污染
- 定时任务（cron）：真正可用的周期性 Agent
- Web 访问：搜索 + 抓网页内容
- 容器隔离：Apple Container/Docker 沙箱
- 可选 Skills：Gmail、未来的 Telegram、Slack 全部走 Skill
如果你想给开源项目做贡献，通常是提交一个 PR，把新功能合并进主分支。这就导致主分支越来越臃肿，充满了 90% 用户都不需要的功能。
NanoClaw 提出了一个天才般的想法：“不要添加 Features，添加 Skills。”
举个例子，你想让 NanoClaw 支持 Telegram。
- 传统做法： 你提交几十个文件，引入 Telegram SDK，修改核心路由逻辑，所有人更新后体积变大。
- NanoClaw 做法： 你只提交一个 Markdown 文件 SKILL.md。
这个 Skill 文件里写的是什么？是教 Claude 如何把当前代码改造成支持 Telegram 版本的 Prompt 和步骤！
当用户运行 /add-telegram 时，Claude Code 会读取这个 Skill，然后在用户的本地代码上进行“即时重构”。
这意味着，NanoClaw 的核心仓库永远保持极简，而它的能力可以通过“技能注入”无限扩展。
这才是真正的“千人千面”。
目前，社区正在急求以下 Skills，有能力的极客可以去抢个首发：
- /add-slack、/add-discord（通信渠道扩展）
- /setup-windows（Windows 适配指南）
- /add-clear（会话上下文压缩）
这是 NanoClaw 和 OpenClaw 分歧最大的地方。
OpenClaw 的安全方式：
- allowlists
- pairing codes
- 所有 Agent 代码跑在同一个 Node 进程
本质是：应用层安全。
而 NanoClaw 的安全方式：
- 每个 Agent 一个 Linux 容器
- 只能访问显式挂载的目录
- OS 级别硬隔离
本质是：“我不信 Agent，我信操作系统”。
这点非常重要，这也是为什么很多人不愿在自己的常用电脑上部署 OpenClaw，因为太不安全了。
而在 NanoClaw 上，你终于可以放心让 AI 写代码、跑脚本，而不是祈祷它别发疯。
NanoClaw 并不是要取代 OpenClaw。
它更像是在问一个更本质的问题：当 AI 已经会写代码时，Agent 框架还需要这么复杂吗？
它给出的答案是：系统越小，安全越靠近 OS；行为越写在代码里，进化越交给 AI 本身。
Agent 才越像“活的东西”。
GitHub：
https://github.com/gavrielc/nanoclaw
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