OpenClawスキルにより、広告の多いサイトのアクセシビリティツリートークンが60万から1300に削減されます。
現代的なWebタスクにおけるトークン削減
r/openclawで開発者が共有したベンチマークデータによると、OpenClawのデフォルトアクセシビリティツリーには、ウェブサイトによって大きなトークン数のばらつきがあります。広告の多いサイトでは膨大なトークン数が生成される一方、シンプルなサイトでは管理しやすいレベルに留まることが明らかになりました。
ソースからのベンチマークデータ
- slickdeals: 24,567要素 → 約598Kトークン
- ycombinator: 681要素 → 約16Kトークン
- httpbin: 34要素 → 約1.5Kトークン
開発者は「広告の多いサイトは過酷だ」と指摘し、トラッキングピクセルや広告iframeで埋め尽くされたページを観察するだけで60万トークンが必要になると述べています。
MLベースの剪定ソリューション
この問題に対処するため、開発者は機械学習ベースの要素ランキングを使用して、アクセシビリティツリーをLLMに送信する前に剪定するOpenClawスキルを構築しました。このアプローチでは、上位約50の操作可能な要素のみを保持し（設定可能）、slickdealsのトークン数を約598Kから約1.3Kに削減しています。
利用可能なリソース
このスキルは以下の形式で利用可能です：
- OpenClawスキル: https://clawhub.ai/rcholic/predicate-snapshot
- GitHubリポジトリ: https://github.com/PredicateSystems/openclaw-predicate-skill
開発者は、OpenClawのアクセシビリティツリー剪定に関する代替アプローチについてフィードバックを求めています。
📖 全文を読む： r/openclaw
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