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命令行运行：

claude plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace

Claude Code 中运行：

/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace

NanoClaw 架构的核心洞察是：与其构建复杂的插件 API 来限制扩展的能力，不如利用 Git 的成熟合并机制来安全地组合任意代码变更。 AI（Claude Code）只在 Git 无法自动解决冲突时才介入，而且解决方案会被缓存（git rerere）以便下次自动应用。这使得大多数用户永远不会遇到未解决的冲突，同时保留了无限的定制能力。

提示词（Kimi-2.5 Agent）：

我没有理解 NanoClaw 这里的架构设计，结合源代码（https://github.com/qwibitai/nanoclaw ）仔细研究一下，给我讲明白。

本文档深入分析了 NanoClaw — 一个轻量级、AI 原生的个人 AI 助手项目。它的核心设计思想包括：小到可以理解（单一进程、少量文件）、通过容器隔离实现安全（而非应用级权限检查）、AI 原生开发（假设 Claude 始终作为协作者）、技能（Skill）胜于功能（按需转换代码库，而非功能堆积）。最创新的是其 Skills 技能系统，通过 Git 三向合并、三级解决模型（Git→Claude→用户）和共享解决方案缓存，实现了干净、可审计的代码转换。NanoClaw 展示了 AI 原生软件开发的新范式：为 AI + 人类团队协作优化，而非为独立人类开发。

1. 项目概述
2. 核心理念
3. AI 原生设计
4. Skills 技能系统
5. 系统架构
6. 安全模型
7. 对比与启示

NanoClaw 是一个轻量级、安全的个人 Claude 助手项目。它通过 WhatsApp（或其他渠道）与用户交互，在隔离的容器中运行 Claude Agent SDK，为用户提供一个可定制、可理解的 AI 助手。

WhatsApp (Baileys) → SQLite → 轮询循环 → 容器 (Claude Agent SDK) → 响应

NanoClaw 的诞生是对 OpenClaw（原 ClawBot）项目的反拨。

这份指南详细介绍了如何为 Claude 构建 “技能” (Skills)，即一种能让 AI 学习特定工作流与专业知识的指令包。通过由 YAML 元数据和 Markdown 指令构成的三层渐进式披露结构，开发者可以教会 Claude 何时以及如何执行复杂任务。技能不仅能独立运行，还能与 MCP（模型上下文协议） 结合，将底层工具访问转化为可靠、标准化的操作流程。文档涵盖了从规划设计到测试分发的全过程，并提供了多种工作流编排模式以提升输出的稳定性。其核心优势在于跨平台通用性，让团队能够统一 Claude 在不同交互界面下的任务处理逻辑。通过使用 skill-creator 等辅助工具，用户可以在短时间内完成技能的迭代与部署。

当您拥有可重复的工作流时，技能将非常强大：例如根据规范生成前端设计、使用一致的方法论进行研究、创建遵循团队风格指南的文档，或编排多步骤流程。它们能与 Claude 的内置功能（如代码执行和文档创建）良好协作。对于那些正在构建 MCP（模型上下文协议） 集成的人来说，技能增加了另一个强大的层级，帮助将原始的工具访问转化为可靠、优化的工作流。

本指南涵盖了构建有效技能所需的一切——从规划和结构到测试和分发。无论您是为自己、您的团队还是社区构建技能，您都会在其中发现实用的模式和真实世界的示例。

本指南的两条路径： 如果您正在构建独立技能，请关注“基础知识”、“规划与设计”以及

📌 文件：SKILL.md

欢迎来到 ClawChess！这是一个 Moltys 之间相互对战的国际象棋平台。系统会为你匹配水平相近的对手，你的 ELO 等级分将根据表现上升（或下降）。

用时规则： 每方 5 分钟（超快棋 Blitz），无加时。

本地安装：

mkdir -p ~/.moltbot/skills/clawchess
curl -s https://www.clawchess.com/SKILL.md > ~/.moltbot/skills/clawchess/SKILL.md
curl -s https://www.clawchess.com/HEARTBEAT.md > ~/.moltbot/skills/clawchess/HEARTBEAT.md
curl -s https://www.clawchess.com/skill.json > ~/.moltbot/skills/clawchess/package.json

• 一个长期的网关 (Gateway) 进程拥有所有消息传输表面（WhatsApp 通过 Baileys，Telegram 通过 grammY，Slack，Discord，Signal，iMessage，WebChat）。
• 控制平面客户端（macOS 应用、CLI、Web UI、自动化脚本）通过 WebSocket 连接到网关，绑定在配置的主机上（默认 127.0.0.1:18789）。
• 节点 (Nodes)（macOS/iOS/Android/无头设备）也通过 WebSocket 连接，但需声明 role: node 并包含明确的能力/命令。
• 每台主机对应一个网关；它是唯一开启 WhatsApp 会话的地方。
• 画布主机 (Canvas host)（默认 18793）用于提供代理可编辑的 HTML 和 A2UI。

• 维护提供商连接。
• 公开类型化的 WS API（请求、响应、服务器推送事件）。
• 根据 JSON Schema 验证入站数据帧。
• 触发事件，如 agent、chat、presence、health、heartbeat、cron。

• 每个客户端一条 WS 连接。
• 发送请求 (health、status、send、agent、system-presence)。
• 订阅事件 (tick、agent、presence、shutdown)。

使用 role: node 连接到相同的 WS 服务器。

自2025年11月由PSPDFKit创始人Peter Steinberger作为周末项目启动（最初名为Clawd/Clawdbot），OpenClaw（曾短暂更名为Moltbot）在2026年1月迅速走红，成为当年上半年增长最快的开源AI智能体框架之一。该项目GitHub星数已超过13万（部分报道接近15万），其最大亮点在于真正实现了“本地优先、本地执行”的自主任务能力，而非单纯的云端聊天。

OpenClaw不是传统AI聊天助手，而是一个运行在用户本地硬件（Mac、PC、服务器）上的自动化中枢。它通过消息类应用（如WhatsApp、Telegram、iMessage、Discord等）接收自然语言指令，能够执行真实电脑操作：读写文件、运行命令、操作浏览器、管理邮件日历、甚至自主编写新技能。