Pega un log o abre un fichero y esta herramienta lo entiende: detecta el formato, agrupa las líneas en eventos (una traza de 40 líneas es UN evento, no 40), saca los patrones que se repiten, señala la causa raíz de las excepciones y lo reduce para pegárselo a una IA sin gastar una fortuna en tokens. Todo en tu navegador: el log no sale de tu equipo.
Si filtras por ERROR línea a línea, te quedas con la cabecera del fallo y pierdes la traza, que es justo lo que ibas a leer. Aquí las continuaciones (at …, Caused by:, File "…", line N) se pegan a su evento antes de filtrar, contar o reducir.
«conectado a 10.0.0.1» y «conectado a 10.0.0.7» son el mismo mensaje. Agrupándolos, un log de un millón de líneas se convierte en doscientas cosas que una persona puede leer. De ahí salen la tasa de error por patrón, lo que sale una sola vez (que suele ser lo que buscabas) y la comparación entre dos ejecuciones.
Recorta el log a un presupuesto de tokens que tú fijas, conservando los errores con su traza, lo que pasó justo antes y lo excepcional; lo repetido se resume con su cuenta. Los tokens se cuentan con el tokenizador real del modelo, no con una estimación. Y puedes tapar los secretos antes de copiar.
Revisa si tu log está bien escrito: contraseñas impresas, la misma línea cuarenta mil veces, fechas sin zona horaria (que hacen imposible cruzar dos máquinas), todo en el mismo nivel, o ningún identificador con el que seguir una petición.
No hay seguimiento en vivo («tail -f»): sin servidor no hay nada que seguir. De un fichero muy grande se analiza una ventana (principio o final) y se te dice cuál — para recorrer cientos de GB está el Visor de ficheros gigantes.