Вайбкодинг в деле: как я заставил нейросеть написать OVAL Viewer для анализа уязвимостей

Автор столкнулся с типичной болью: XML-файлы от OpenSCAP размером под сотню мегабайт с тысячами определений уязвимостей. Открыть их в браузере или Excel невозможно, а ручной разбор занимает часы и чреват ошибками. Нужен был инструмент для быстрого анализа: сколько критических уязвимостей, какие устранены, по каким CVE идёт работа, плюс сравнение результатов с разных машин.

Поскольку автор — Python- и Bash-разработчик, а не фронтендер, он пошёл по пути «вайбкодинга»: сам спроектировал архитектуру, сформулировал задачи, а код генерировала нейросеть. Выступил в роли архитектора, тестировщика и продакт-менеджера одновременно.

Результат — OVAL Viewer: полноценное одностраничное веб-приложение, работающее локально в браузере без сервера. Инструмент автоматизирует рутину, с ним довольны и сам автор, и служба информационной безопасности.