소스 정보
- 저장소
- marin-community/marin
- 최근 소스 활동
- 2026년 5월 19일 23:30
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 1,266
- 포크
- 147
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/marin-community/marin --skill scan-logs명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
Scheduled scrub: TL;DR blocks on experiment issues.
Launch, monitor, hand off, resume, rollback, or babysit expensive Marin production. Typically >=1e22 model flops.
Lint, run the pre-PR checks, commit, push, and author or update the branch's pull request in the required plain-text format. Use when committing, pushing, or creating/updating a PR.
| name | scan-logs |
| description | Scan logs too large to read directly, using Gemini (scripts/logscan.py). |
Use scripts/logscan.py to analyze large log files. Two composable modes —
grep (find matching lines) and summarize (produce a markdown report) — used
independently or piped together.
GEMINI_API_KEY must be set.
Returns original log lines (with line numbers) matching a natural-language query. Uses small chunks (~5k tokens) for precision.
uv run scripts/logscan.py grep <logfile> "<query>"
Output goes to stdout as <line_number>: <line>, one per match.
Summarizes the log into a coherent narrative focused on the query. Uses larger chunks (~50k tokens) and hierarchically reduces per-chunk summaries into a final report.
uv run scripts/logscan.py summarize <logfile> "<query>"
Output is a markdown report on stdout.
grep's stdout feeds directly into summarize via --stdin — narrow to relevant
lines first, then summarize:
uv run scripts/logscan.py grep log.txt "errors" \
| uv run scripts/logscan.py summarize --stdin "summarize these errors"
| Argument | Description |
|---|---|
mode | grep or summarize |
logfile | Path to the log file (optional if --stdin) |
query | Natural language description of what to look for |
--chunk-tokens N | Tokens per chunk (default: 5000 for grep, 50000 for summarize) |
--concurrency N | Max parallel requests (default: 16) |
--model NAME | Gemini model (default: gemini-2.5-flash-lite) |
-v, --verbose | Print per-chunk results to stderr |
--stdin | Read input from stdin instead of a file |
# Find OOM errors in a training log
uv run scripts/logscan.py grep /tmp/train.log "out of memory errors or OOM kills"
# Summarize TPU failures
uv run scripts/logscan.py summarize /tmp/worker.log "TPU errors, device failures, or FAILED_PRECONDITION"
# grep then summarize for focused analysis
uv run scripts/logscan.py grep /tmp/controller.log "timeout" \
| uv run scripts/logscan.py summarize --stdin "what caused the timeouts?"
# Use a more capable model for complex analysis
uv run scripts/logscan.py summarize /tmp/big.log "race conditions or deadlocks" --model gemini-2.5-flash
Both modes print token usage stats to stderr when complete.
grep to find the failure region, then Read specific line rangessummarize to scan canary ferry logs for the root causegrep first to narrow down, then summarize the filtered output via --stdinsummarize handles hierarchical reduction automatically-v to see per-chunk results as they complete