OpenClawスキルにより、アクセシビリティツリートークンが60万から1.3千に削減されます。
開発者が、現代のWebページをスクレイピングする際のアクセシビリティツリーにおけるトークン肥大化に対処するOpenClawスキルを作成しました。このスキルは、データをLLMに送信する前に、機械学習を用いて要素をランク付けし、不要な部分を刈り込むものです。
トークン変動の問題
開発者は、OpenClawを実行する際に、ページの内容によってトークン数が大きく変動することを観察しました：
- slickdeals.com: 24,567要素 → 約598Kトークン
- ycombinator.com: 681要素 → 約16Kトークン
- httpbin.org: 34要素 → 約1.5Kトークン
広告が多いサイトは特に問題があり、slickdealsではトラッキングピクセルや広告iframeが主な原因で600Kトークンを生成していました。
解決策: MLベースの要素ランキング
このスキルは、MLベースの要素ランキングを実装し、上位約50の操作可能な要素のみを保持します（設定可能）。このアプローチにより、slickdeals.comのトークン数を約598,000から約1,300に削減できます。
スキルの詳細
このスキルは以下の形式で利用可能です：
- OpenClaw Skill: https://clawhub.ai/rcholic/predicate-snapshot
- GitHub Repository: https://github.com/PredicateSystems/openclaw-predicate-skill
このアプローチは、複雑な現代のWebサイトを扱う際の一般的なボトルネックである、LLMに送信する前のアクセシビリティ（A11y）ツリーの刈り込みに特化しています。
📖 完全なソースを読む： r/clawdbot
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