Der SMELT-Compiler reduziert die OpenClaw-Arbeitsbereich-Tokennutzung um bis zu 95 %.
OpenClaw-Arbeitsbereich-Token-Optimierungstool
SMELT ist ein Python-Compiler, der OpenClaw-Arbeitsbereich-Markdown-Dateien verarbeitet, um die Token-Nutzung beim Senden von Inhalten an KI-Modelle wie Claude oder GPT zu reduzieren. Das Tool behebt eine spezifische Ineffizienz: OpenClaw sendet USER.md, SOUL.md, MEMORY.md und AGENTS.md bei jeder Nachricht erneut, nicht nur beim Start.
Leistungs-Benchmarks
Tests mit einem Qwen 3.5 122B-Modell auf M3-Ultra-Hardware ergaben:
- Startbündel: 7.268 Token bei jedem Inferenzaufruf neu verarbeitet
- 50-Nachrichten-Sitzung: Über 350.000 Token statischer Arbeitsbereichsdateien neu verarbeitet
- Abfragespezifische Token-Reduktionen:
- "Wer ist Sally?": 1.373 Token roh → 73 Token SMELT (94,7 % Ersparnis)
- "Wann wurde John geboren?": 1.374 Token roh → 62 Token SMELT (95,5 % Ersparnis)
- Breite "Erzähl mir von Alex": 1.373 Token roh → 328 Token SMELT (76,1 % Ersparnis)
- Start-TTFT: 14.121 ms roh → 13.273 ms SMELT (6 % schneller)
Technische Implementierung
SMELT verwendet eine vierstufige Architektur:
- Archiv: Originaldateien werden nie verändert
- Kompilieren: Schema-bewusste strukturelle Komprimierung
- Komprimieren: Wörterbuch-Ersetzung
- Auswählen: Abfrage-bedingte Abrufung, die nur relevante Datensätze mit Kontext der übergeordneten Ebene sendet
Die vierte Stufe (Auswählen) ist, wo die 95 % Token-Reduktion stattfindet. Der Compiler ist schema-bewusst und speziell für OpenClaw-Arbeitsbereich-Dateikonventionen entwickelt.
Wichtige Erkenntnisse aus der Entwicklung
- Naive JSON-Konvertierung (ein häufiger Optimierungsversuch) ist 30 % schlechter als rohes Markdown
- Überschriften-Entfernung bietet minimalen Nutzen (7-8 % Verbesserung)
- Byte-Kompression und Token-Kompression sind unterschiedlich - Messungen müssen den tatsächlichen Tokenizer verwenden
- 11 von 13 Testdateien erreichten 100 % Genauigkeit, wobei zwei dichte Archivdateien dokumentierte Fehler aufwiesen
Aktuelle Einschränkungen und Verfügbarkeit
Das Schema ist manuell für OpenClaw-Arbeitsbereich-Konventionen erstellt. Unterstützung für beliebiges Markdown erfordert Schema-Lernen (geplant). Das Tool ist kostenlos für den persönlichen Gebrauch, mit Code verfügbar auf GitHub unter TooCas/SMELT und Forschung veröffentlicht auf Zenodo mit DOI.
Das Projekt wurde mit GPT, Claude und Codex als Kollaborateuren erstellt.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Siehe auch
Strukturierte Claude-Fähigkeit für B2B-SaaS-Wachstums-Workflows
Ein Entwickler hat eine Claude-Skill open-source gestellt, die B2B-SaaS-Wachstumswissen in Playbooks und Fallstudien strukturiert, um die Ausgabequalität von Claude zu verbessern. Das Repository enthält 5 SaaS-Fallstudien, ein 4-stufiges Wachstums-Flywheel und 6 strukturierte Playbooks.
Foreman: Open-Source-Slack-Bot für die Fernsteuerung von lokalem Claude-Code
Foreman ist ein kostenloser, quelloffener Slack-Bot, der eine Fernsteuerung für lokal laufende Claude Code-Instanzen bereitstellt. Er ermöglicht Entwicklern, Aufgaben von ihrem Handy an Claude zu senden, während sie weiterhin vollen lokalen Zugriff auf Dateisystem, Tools und Umgebung behalten.
PicoClaw scheitert am Bau eines F1-KI-Agents und verbrennt 20 US-Dollar an API-Guthaben.
Ein Entwickler versuchte, einen F1-Informationsbot mit PicoClaw auf einem Raspberry Pi Zero 2W zu erstellen, doch das Tool nutzte standardmäßig Version 11, erzeugte halluzinierte Python-Codes und verbrauchte 20 US-Dollar an DeepSeek-API-Guthaben, ohne eine funktionierende Lösung zu liefern.
Open-Source-CLI nutzt Claude Haiku zur Automatisierung der Xero-Ausgabenprüfung
Ein Entwickler hat ein Open-Source-Python-CLI-Tool veröffentlicht, das Claude Haiku 4.5 zur Automatisierung der Xero-Ausgabenprüfung nutzt. Das Tool folgt einem 'deterministischen Code-zuerst, dann KI zur Lückenfüllung'-Ansatz und hält die Kosten auf wenige Cent pro Prüflauf.