Coverseer — интеллектуальный наблюдатель за процессами с помощью LLM
Coverseer — это CLI-инструмент на Python, предназначенный для интеллектуального мониторинга и автоматического перезапуска процессов. В отличие от классических watchdog-решений, он анализирует текстовый вывод приложения с помощью LLM-модели и принимает решения на основе контекста, а не только кода завершения.
Проект распространяется с открытым исходным кодом и доступен на GitHub:
https://github.com/demensdeum/coverseer
Что такое Coverseer
Coverseer запускает указанный процесс, непрерывно отслеживает его stdout и stderr, передаёт последние фрагменты вывода в локальную LLM-модель (через Ollama) и определяет, находится ли процесс в корректном рабочем состоянии.
Если модель определяет ошибку, зависание или некорректное поведение, Coverseer автоматически завершает процесс и запускает его заново.
Ключевые особенности
- Контекстный анализ вывода — вместо проверки exit code используется анализ логов с помощью LLM
- Автоматический перезапуск — процесс перезапускается при обнаружении проблем или аварийного завершения
- Работа с локальными моделями — используется Ollama, без передачи данных во внешние сервисы
- Подробное логирование — все действия и решения фиксируются для последующей диагностики
- Standalone-исполнение — возможно упаковать в единый исполняемый файл (например, .exe)
Как это работает
- Coverseer запускает команду, переданную через CLI
- Собирает и буферизует текстовый вывод процесса
- Отправляет последние строки в LLM-модель
- Получает семантическую оценку состояния процесса
- При необходимости завершает и перезапускает процесс
Такой подход позволяет выявлять проблемы, которые невозможно обнаружить стандартными средствами мониторинга.
Требования
- Python 3.12 или новее
- Установленная и запущенная Ollama
- Загруженная модель
gemma3:4b-it-qat - Python-зависимости:
requests,ollama-call
Пример использования
python coverseer.py "your command here"
Например, наблюдение за загрузкой модели Ollama:
python coverseer.py "ollama pull gemma3:4b-it-qat"
Coverseer будет анализировать вывод команды и автоматически реагировать на сбои или ошибки.
Практическое применение
Coverseer особенно полезен в сценариях, где стандартные supervisor-механизмы недостаточны:
- CI/CD пайплайны и автоматические сборки
- Фоновые сервисы и агенты
- Экспериментальные или нестабильные процессы
- Инструменты с большим объёмом текстовых логов
- Dev-среды, где важна самовосстанавливаемость
Почему LLM-подход эффективнее
Классические системы мониторинга реагируют на симптомы. Coverseer анализирует поведение. LLM-модель способна распознавать ошибки, предупреждения, повторяющиеся сбои и логические тупики даже в тех случаях, когда процесс формально продолжает работать.
Это делает мониторинг более точным и снижает количество ложных срабатываний.
Заключение
Coverseer — это наглядный пример практического применения LLM в DevOps-и автоматизационных задачах. Он расширяет традиционное понимание мониторинга процессов и предлагает более интеллектуальный, контекстно-ориентированный подход.
Проект будет особенно интересен разработчикам, которые экспериментируют с ИИ-инструментами и ищут способы повысить устойчивость своих систем без усложнения инфраструктуры.
