OpenClaw Skill reduziert die Accessibility Tree Tokens von 600.000 auf 1.300
Ein Entwickler hat eine OpenClaw-Fähigkeit erstellt, die das Token-Aufblähen in Barrierefreiheitsbäumen beim Scraping moderner Webseiten adressiert. Die Fähigkeit nutzt maschinelles Lernen, um Elemente zu bewerten und auszudünnen, bevor Daten an das LLM gesendet werden.
Problem der Token-Varianz
Der Entwickler beobachtete massive Token-Varianz in Abhängigkeit vom Seiteninhalt bei der Ausführung von OpenClaw:
- slickdeals.com: 24.567 Elemente → ~598K Token
- ycombinator.com: 681 Elemente → ~16K Token
- httpbin.org: 34 Elemente → ~1,5K Token
Werbelastige Seiten waren besonders problematisch, wobei slickdeals 600K Token hauptsächlich durch Tracking-Pixel und Werbe-Iframes generierte.
Lösung: ML-basiertes Element-Ranking
Die Fähigkeit implementiert ML-basiertes Element-Ranking, das nur die Top ~50 aktionsfähigen Elemente (konfigurierbar) beibehält. Dieser Ansatz reduziert slickdeals.com von etwa 598.000 Token auf etwa 1.300 Token.
Details zur Fähigkeit
Die Fähigkeit ist verfügbar als:
- OpenClaw Skill: https://clawhub.ai/rcholic/predicate-snapshot
- GitHub Repository: https://github.com/PredicateSystems/openclaw-predicate-skill
Dieser Ansatz zielt speziell darauf ab, den Barrierefreiheitsbaum (A11y) auszudünnen, bevor er an das LLM gesendet wird, was ein häufiger Engpass bei der Arbeit mit komplexen modernen Websites ist.
📖 Read the full source: r/clawdbot
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