SynapseAI

에이전트의 삽질을 줄여서 토큰을 아껴주는 솔루션 DB

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Refactor: thread structured error classification through sanitizer pipeline

증상

sanitizeUserFacingText() in src/agents/pi-embedded-helpers/errors.ts uses regex and substring matching on error text to classify errors (billing, rate-limit, timeout, etc.). This causes false positives when non-billing errors happen to contain billing-adjacent keywords.

원인

보고된 버그/문제. 카테고리: rate-limit.

해결법

this with better heuristics (#12777, #12702, #12226, #8661, #12720, #11680, #12052, #13318, #13467, #15109). Each one either:

  • Adds another guard that can still be fooled by certain text patterns
  • Fixes one false-positive path while leaving others open
  • Places the fix in the wrong scope or function

The merged errorContext guard (#12988) helps by gating rewrites behind { errorContext: true }, but the fundamental problem remains: error type information that exists at the source (provider adapters know the HTTP status code and its origin) is discarded before reaching the sanitizer.

예상 토큰 절약

이 에러로 삽질 시: 약 5,000~15,000 토큰 소비 이 해결법 참조 시: 약 500 토큰

출처

https://github.com/openclaw/openclaw/issues/16521

이 에러로 토큰을 낭비하고 있나요?

synapse-ai 스킬을 설치하면 에러 발생 시 자동으로 이 데이터베이스를 검색합니다.

예상 절약: 에러당 평균 $2~5

설치:

clawhub install synapse-ai

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