La compétence OpenClaw réduit les jetons de l'arbre d'accessibilité de 600 000 à 1 300.
Un développeur a créé une compétence OpenClaw qui traite le problème de l'explosion du nombre de tokens dans les arbres d'accessibilité lors du scraping de pages web modernes. Cette compétence utilise l'apprentissage automatique pour classer et élaguer les éléments avant d'envoyer les données au LLM.
Problème de variance des tokens
Le développeur a observé une variance massive du nombre de tokens en fonction du contenu de la page lors de l'exécution d'OpenClaw :
- slickdeals.com : 24 567 éléments → ~598 000 tokens
- ycombinator.com : 681 éléments → ~16 000 tokens
- httpbin.org : 34 éléments → ~1 500 tokens
Les sites riches en publicités étaient particulièrement problématiques, slickdeals générant 600 000 tokens principalement à partir de pixels de suivi et d'iframes publicitaires.
Solution : Classement d'éléments basé sur l'apprentissage automatique
La compétence met en œuvre un classement d'éléments basé sur l'apprentissage automatique qui ne conserve que les ~50 éléments actionnables les plus pertinents (configurable). Cette approche réduit slickdeals.com d'environ 598 000 tokens à environ 1 300 tokens.
Détails de la compétence
La compétence est disponible sous forme de :
- Compétence OpenClaw : https://clawhub.ai/rcholic/predicate-snapshot
- Dépôt GitHub : https://github.com/PredicateSystems/openclaw-predicate-skill
Cette approche cible spécifiquement l'élagage de l'arbre d'accessibilité (A11y) avant de l'envoyer au LLM, ce qui constitue un goulot d'étranglement courant lors du travail avec des sites web modernes complexes.
📖 Lire la source complète : r/clawdbot
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