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
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