Die OpenClaw-Fähigkeit reduziert die Zugänglichkeitsbaum-Tokens von 600.000 auf 1.300 für werbelastige Websites.
Token-Reduzierung für moderne Webaufgaben
Ein Entwickler auf r/openclaw teilte Benchmark-Daten, die signifikante Token-Schwankungen im standardmäßigen Barrierefreiheitsbaum von OpenClaw auf verschiedenen Websites zeigen. Die Daten offenbaren, dass werbelastige Seiten enorme Token-Zahlen generieren, während einfachere Seiten handhabbar bleiben.
Benchmark-Daten aus der Quelle
- slickdeals: 24.567 Elemente → ~598K Token
- ycombinator: 681 Elemente → ~16K Token
- httpbin: 34 Elemente → ~1,5K Token
Der Entwickler merkte an, dass "werbelastige Seiten brutal sind" und 600K Token benötigt werden, nur um Seiten voller Tracking-Pixel und Werbe-Iframes zu beobachten.
ML-basierte Beschneidungslösung
Um dies zu adressieren, bauten sie eine OpenClaw-Fähigkeit, die maschinelles Lernen-basiertes Element-Ranking nutzt, um den Barrierefreiheitsbaum zu beschneiden, bevor er an das LLM gesendet wird. Der Ansatz behält nur die Top ~50 aktionsfähigen Elemente (konfigurierbar) bei, was slickdeals von ~598K Token auf ~1,3K Token reduziert.
Verfügbare Ressourcen
Die Fähigkeit ist verfügbar als:
- OpenClaw Skill: https://clawhub.ai/rcholic/predicate-snapshot
- GitHub-Repository: https://github.com/PredicateSystems/openclaw-predicate-skill
Der Entwickler sucht Feedback zu alternativen Ansätzen für das Beschneiden von Barrierefreiheitsbäumen für OpenClaw.
📖 Read the full source: r/openclaw
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