…ou fais-les glisser ici. Si tu en ouvres plusieurs, ils sont entrelacés par date. Rien n'est envoyé à un serveur.
Guide d'utilisation
Ce que c'est et à quoi ça sert
Colle un log ou ouvre un fichier et cet outil le comprend : il détecte le format, regroupe les lignes en événements (une trace de 40 lignes est UN événement, pas 40), extrait les motifs récurrents, signale la cause racine des exceptions et le réduit pour le coller à une IA sans dépenser une fortune en tokens. Le tout dans ton navigateur : le log ne quitte pas ta machine.
Pourquoi un événement n'est pas une ligne
Si tu filtres sur ERROR ligne par ligne, tu gardes l'en-tête de l'erreur et tu perds la trace, c'est-à-dire précisément ce que tu allais lire. Ici les continuations (at …, Caused by:, File "…", line N) sont recollées à leur événement avant de filtrer, compter ou réduire.
Motifs
« connecté à 10.0.0.1 » et « connecté à 10.0.0.7 » sont le même message. En les regroupant, un log d'un million de lignes devient deux cents choses qu'une personne peut lire. De là sortent le taux d'erreur par motif, ce qui n'apparaît qu'une seule fois (souvent ce que tu cherchais) et la comparaison entre deux exécutions.
Pour l'IA
Réduit le log à un budget de tokens que tu fixes, en gardant les erreurs avec leur trace, ce qui s'est passé juste avant et ce qui est exceptionnel ; ce qui se répète est résumé avec son compte. Les tokens sont comptés avec le vrai tokeniseur du modèle, pas avec une estimation. Et tu peux masquer les secrets avant de copier.
Hygiène
Vérifie si ton log est bien écrit : mots de passe imprimés, la même ligne quarante mille fois, dates sans fuseau horaire (qui rendent impossible de recouper deux machines), tout au même niveau, ou aucun identifiant permettant de suivre une requête.
Logs de conteneurs (enveloppés)
Ce qui sort de docker logs en JSON, de Kubernetes (CRI), de journalctl -o json, d'OpenTelemetry (OTLP JSON) ou de CloudTrail arrive enveloppé : le texte de ton application est dedans, et coupé. Une trace Java arrive comme quarante enregistrements séparés. L'enveloppe est reconnue, le texte à l'intérieur est extrait, les morceaux sont réunis à nouveau et c'est analysé comme si c'était le log original ; la date et le niveau de l'enveloppe ne sont utilisés que si le texte n'a pas les siens.
Qu'est-ce qui distingue ces événements ?
Filtre ce qui t'intéresse (les erreurs, une plage de temps) et clique sur Qu'est-ce qui distingue… ? : ça te dit quelles paires champ=valeur apparaissent bien plus là que dans le reste du log. « 92 % des erreurs sont version=2.4.1, contre 10 % du reste » est l'indice que tu ne vois pas en lisant trois cents erreurs une par une. C'est une comparaison de proportions, pas un test statistique : les événements d'un log ne sont pas indépendants.
Collecteurs
Comment Filebeat, Fluent Bit, Alloy et Vector grouperaient ce même log avec leur règle multiligne, à côté de la façon dont cet outil le groupe, avec les différences signalées : c'est la façon de voir, avant de déployer, que ton collecteur va couper les traces. Et il t'écrit la règle des quatre à partir de ce qui a été détecté, dans le dialecte d'expressions régulières de chacun.
Suivre en direct
Comme tail -f. Ouvre le fichier avec Ouvrir fichier(s) et active Suivre en direct : toutes les 2 secondes on vérifie s'il a grossi et, si oui, on relit la fin et le visionneur descend jusqu'au dernier. S'il est tronqué ou tourné, c'est indiqué. Ça a besoin d'un navigateur qui permette de relire un fichier déjà choisi (Chrome ou Edge sur ordinateur) ; dans les autres l'interrupteur n'apparaît pas, et ouvrir un dossier continue de donner l'état du jour d'une série tournée.
Ce qu'il ne fait PAS
Ça ne se connecte à aucun serveur : ce qui est suivi en direct est un fichier de ton disque, pas un flux réseau. D'un fichier très volumineux on analyse une fenêtre (début ou fin) et on te dit laquelle — pour parcourir des centaines de Go, il y a le Visionneur de fichiers géants.
