A Habilidade OpenClaw Reduz os Tokens da Árvore de Acessibilidade de 600K para 1,3K
Um desenvolvedor criou uma habilidade do OpenClaw que aborda o inchaço de tokens em árvores de acessibilidade ao fazer scraping de páginas web modernas. A habilidade usa aprendizado de máquina para classificar e podar elementos antes de enviar os dados para o LLM.
Problema da Variância de Tokens
O desenvolvedor observou uma enorme variância de tokens dependendo do conteúdo da página ao executar o OpenClaw:
- slickdeals.com: 24.567 elementos → ~598K tokens
- ycombinator.com: 681 elementos → ~16K tokens
- httpbin.org: 34 elementos → ~1,5K tokens
Sites com muitos anúncios foram particularmente problemáticos, com o slickdeals gerando 600K tokens principalmente de pixels de rastreamento e iframes de anúncios.
Solução: Classificação de Elementos Baseada em ML
A habilidade implementa classificação de elementos baseada em ML que mantém apenas os ~50 elementos acionáveis principais (configurável). Essa abordagem reduz o slickdeals.com de aproximadamente 598.000 tokens para cerca de 1.300 tokens.
Detalhes da Habilidade
A habilidade está disponível como:
- Habilidade do OpenClaw: https://clawhub.ai/rcholic/predicate-snapshot
- Repositório GitHub: https://github.com/PredicateSystems/openclaw-predicate-skill
Essa abordagem tem como alvo especificamente a poda da árvore de acessibilidade (A11y) antes de enviá-la para o LLM, que é um gargalo comum ao trabalhar com sites modernos complexos.
📖 Leia a fonte completa: r/clawdbot
👀 See Also
Claude Auto-Continue: Extensão do Chrome automatiza interrupções do limite de uso de ferramentas
Um desenvolvedor criou uma extensão gratuita para Chrome que clica automaticamente em 'Continuar' quando o Claude atinge seu limite de uso de ferramentas após aproximadamente 20 chamadas, eliminando interrupções manuais durante fluxos de trabalho agenticos. A extensão inclui minimização opcional de tokens e funciona em todas as abas e janelas.
O Agente Hermes v0.6.0 oferece suporte aprimorado para modelos locais com analisadores de chamadas de ferramentas por modelo.
O Hermes Agent v0.6.0 da Nous Research fornece analisadores de chamadas de ferramentas por modelo que lidam adequadamente com chamadas de ferramentas em modelos da classe 30B, suporta Ollama, vLLM e sglang prontos para uso, e inclui seis backends de terminal, incluindo Modal e Daytona para implantação serverless.
Runtime: Agentes de Codificação em Sandbox para Cada Membro da Equipe
Runtime (YC P26) fornece infraestrutura de agentes de codificação em sandbox que permite que não-engenheiros usem Claude Code, Codex e outros agentes com segurança. Ele captura ambientes de múltiplos serviços (Docker, Kafka, Redis, bancos de dados semeados) que inicializam em milissegundos, com proteções no nível da infraestrutura.
Código de reimplementação do Claude de código aberto corrigido para compatibilidade com modelos locais
Um desenvolvedor corrigiu a reimplementação de código aberto do Claude Code para funcionar com Ollama e modelos locais, removendo as dependências embutidas do cliente da Anthropic. A CLI agora detecta automaticamente os provedores a partir dos nomes dos modelos e variáveis de ambiente.