OpenClaw 기술로 접근성 트리 토큰을 60만 개에서 1,300개로 줄였습니다
개발자가 현대 웹 페이지를 스크래핑할 때 접근성 트리에서 발생하는 토큰 과다 문제를 해결하는 OpenClaw 스킬을 만들었습니다. 이 스킬은 머신러닝을 사용해 LLM에 데이터를 보내기 전에 요소를 순위 매기고 정리합니다.
토큰 변동성 문제
개발자는 OpenClaw를 실행할 때 페이지 내용에 따라 엄청난 토큰 변동성을 관찰했습니다:
- slickdeals.com: 24,567개 요소 → 약 598K 토큰
- ycombinator.com: 681개 요소 → 약 16K 토큰
- httpbin.org: 34개 요소 → 약 1.5K 토큰
광고가 많은 사이트는 특히 문제가 컸으며, slickdeals는 추적 픽셀과 광고 iframe으로 인해 600K 토큰을 생성했습니다.
해결책: 머신러닝 기반 요소 순위 매기기
이 스킬은 상위 약 50개의 실행 가능한 요소만 유지하는 머신러닝 기반 요소 순위 매기기를 구현합니다(설정 가능). 이 접근 방식으로 slickdeals.com을 약 598,000 토큰에서 약 1,300 토큰으로 줄였습니다.
스킬 상세 정보
이 스킬은 다음과 같이 이용 가능합니다:
- OpenClaw Skill: https://clawhub.ai/rcholic/predicate-snapshot
- GitHub 저장소: https://github.com/PredicateSystems/openclaw-predicate-skill
이 접근 방식은 특히 복잡한 현대 웹사이트 작업 시 일반적인 병목 현상인 LLM에 보내기 전에 접근성(A11y) 트리를 정리하는 데 중점을 둡니다.
📖 전체 출처 읽기: r/clawdbot
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