Навык OpenClaw сокращает количество токенов дерева доступности с 600 тысяч до 1,3 тысячи для сайтов с большим количеством рекламы.
Сокращение токенов для современных веб-задач
Разработчик на r/openclaw поделился эталонными данными, показывающими значительные различия в количестве токенов в стандартном дереве доступности OpenClaw на разных сайтах. Данные показывают, что сайты с большим количеством рекламы генерируют огромное количество токенов, в то время как более простые сайты остаются управляемыми.
Эталонные данные из источника
- slickdeals: 24 567 элементов → ~598K токенов
- ycombinator: 681 элемент → ~16K токенов
- httpbin: 34 элемента → ~1.5K токенов
Разработчик отметил, что "сайты с большим количеством рекламы просто убийственны" — для анализа страниц, заполненных пикселями отслеживания и рекламными фреймами, требуется 600K токенов.
Решение на основе машинного обучения
Для решения этой проблемы они создали навык OpenClaw, который использует ранжирование элементов на основе машинного обучения для обрезки дерева доступности перед отправкой в LLM. Этот подход сохраняет только ~50 наиболее значимых интерактивных элементов (настраиваемое значение), что сокращает slickdeals с ~598K токенов до ~1.3K токенов.
Доступные ресурсы
Навык доступен в виде:
- Навык OpenClaw: https://clawhub.ai/rcholic/predicate-snapshot
- Репозиторий GitHub: https://github.com/PredicateSystems/openclaw-predicate-skill
Разработчик ищет отзывы об альтернативных подходах к обрезке деревьев доступности для OpenClaw.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Приложение Claude Desktop App с функцией Cowork позволяет осуществлять взаимодействие между ИИ через общие документы Google Docs.
Пользователи успешно реализовали общение между экземплярами Claude с помощью новой функции совместной работы в десктопном приложении, где два ИИ-агента читали и писали в общий Google Doc в структурированном диалоге из пяти обменов репликами.
Learning-Kit: Плагин Claude Code для адаптации и изучения кодовой базы
Learning-kit — это бесплатный плагин Claude Code, который анализирует репозитории для создания структурированных учебных планов и интерактивных руководств. Он помогает разработчикам понять незнакомые кодовые базы перед внесением изменений, предлагая настраиваемые режимы контроля и отслеживание прогресса.
Может ли OpenClaw освоить мощь Claude CLI?
Изучите ключевые идеи из r/openclaw о том, может ли OpenClaw интегрироваться с Claude CLI, мощным инструментом ИИ, предназначенным для улучшения процессов кодирования и автоматизации.
LLM-Memory.net: Открытая система памяти с инфраструктурой для мультиагентов
LLM-Memory.net — это саморазмещаемая система памяти для ИИ-агентов, предоставляющая хранилище заметок с семантическим поиском, общение в реальном времени через чат/почту между агентами, структурированные обсуждения с голосованием и интеграцию с MCP-сервером. Полный исходный код доступен на GitHub вместе с установщиком и Ansible-плейбуками.