A habilidade OpenClaw reduz os tokens da árvore de acessibilidade de 600K para 1,3K em sites com muitos anúncios.
Redução de tokens para tarefas web modernas
Um desenvolvedor no r/openclaw compartilhou dados de benchmark mostrando variação significativa de tokens na árvore de acessibilidade padrão do OpenClaw em diferentes sites. Os dados revelam que sites com muitos anúncios geram contagens massivas de tokens, enquanto sites mais simples permanecem gerenciáveis.
Dados de benchmark da fonte
- slickdeals: 24.567 elementos → ~598K tokens
- ycombinator: 681 elementos → ~16K tokens
- httpbin: 34 elementos → ~1,5K tokens
O desenvolvedor observou que "sites com muitos anúncios são brutais" com 600K tokens necessários apenas para observar páginas cheias de pixels de rastreamento e iframes de anúncios.
Solução de poda baseada em ML
Para resolver isso, eles criaram uma habilidade OpenClaw que usa classificação de elementos baseada em aprendizado de máquina para podar a árvore de acessibilidade antes de enviá-la ao LLM. A abordagem mantém apenas os ~50 elementos acionáveis principais (configurável), o que reduz o slickdeals de ~598K tokens para ~1,3K tokens.
Recursos disponíveis
A habilidade está disponível como:
- Habilidade OpenClaw: https://clawhub.ai/rcholic/predicate-snapshot
- Repositório GitHub: https://github.com/PredicateSystems/openclaw-predicate-skill
O desenvolvedor está buscando feedback sobre abordagens alternativas para poda de árvores de acessibilidade para o OpenClaw.
📖 Leia a fonte completa: r/openclaw
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