La Habilidad OpenClaw Reduce los Tokens del Árbol de Accesibilidad de 600K a 1.3K
Un desarrollador ha creado una habilidad de OpenClaw que aborda la inflación de tokens en los árboles de accesibilidad al rastrear páginas web modernas. La habilidad utiliza aprendizaje automático para clasificar y podar elementos antes de enviar datos al LLM.
Problema de Variación de Tokens
El desarrollador observó una variación masiva de tokens dependiendo del contenido de la página al ejecutar OpenClaw:
- slickdeals.com: 24,567 elementos → ~598K tokens
- ycombinator.com: 681 elementos → ~16K tokens
- httpbin.org: 34 elementos → ~1.5K tokens
Los sitios con muchos anuncios fueron particularmente problemáticos, con slickdeals generando 600K tokens principalmente de píxeles de seguimiento e iframes de anuncios.
Solución: Clasificación de Elementos Basada en ML
La habilidad implementa una clasificación de elementos basada en ML que mantiene solo los ~50 elementos accionables principales (configurable). Este enfoque reduce slickdeals.com de aproximadamente 598,000 tokens a unos 1,300 tokens.
Detalles de la Habilidad
La habilidad está disponible como:
- Habilidad de OpenClaw: https://clawhub.ai/rcholic/predicate-snapshot
- Repositorio de GitHub: https://github.com/PredicateSystems/openclaw-predicate-skill
Este enfoque se enfoca específicamente en podar el árbol de accesibilidad (A11y) antes de enviarlo al LLM, que es un cuello de botella común cuando se trabaja con sitios web modernos complejos.
📖 Leer la fuente completa: r/clawdbot
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