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 AgentWeb 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）NanoClaw 的安全模型彻底换了
这是 NanoClaw 和 OpenClaw 分歧最大的地方。
OpenClaw 的安全方式：
allowlistspairing 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。
写在最后
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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