Как я (с помощью ИИ) написал OVAL Viewer: история одного вайбкодинга
Представьте: вы — разработчик, которому нужно разобрать XML-документ сложной структуры. Не просто XML, а OVAL — язык описания уязвимостей, используемый в кибербезопасности. Обычно это требует погружения в спецификации, написания парсера и тонны тестов. Но что, если большую часть работы за вас сделает нейросеть? Именно такую историю рассказал автор на Хабре — он создал OVAL Viewer, используя ИИ как главного «программиста». И это не футуристический сценарий, а реальность июля 2026 года.
Что такое OVAL и зачем нужен Viewer?
OVAL (Open Vulnerability and Assessment Language) — это стандарт для описания уязвимостей и конфигураций систем. Представьте, что это такой «язык здоровья» для IT-инфраструктуры: OVAL-документ содержит правила, которые проверяют, есть ли в системе та или иная уязвимость. Например, обновлён ли пакет до нужной версии, настроен ли брандмауэр. Такие XML-файлы огромны и нечитаемы человеком. Поэтому нужен Viewer — визуализатор, который превращает дебри XML в понятные графики и списки.
Автор статьи — разработчик, который столкнулся с задачей: нужно было анализировать OVAL-документы, но готовых инструментов для быстрой визуализации под рукой не было. Вместо того чтобы писать всё с нуля вручную, он решил попробовать «вайбкодинг» — подход, при котором разработчик описывает задачу на естественном языке, а ИИ генерирует код. Это не просто «попросить нейросеть написать функцию», а полноценное взаимодействие: уточнение требований, рефакторинг, отладка.
Как строился процесс вайбкодинга?
Автор использовал популярный ИИ-инструмент (например, Claude или GPT-4o, точная модель не указана, но суть не меняется). Работа шла в несколько этапов:
- Описание задачи на естественном языке. Автор сформулировал, что должен делать OVAL Viewer: парсить XML, выделять ключевые элементы (уязвимости, платформы, критерии), строить дерево зависимостей и отображать результаты в виде таблиц.
- Генерация прототипа. ИИ выдал первоначальный код на Python с использованием библиотек lxml для парсинга и Plotly для визуализации.
- Уточнение и итерации. Автор тестировал прототип на реальных OVAL-файлах, находил ошибки и отправлял их обратно нейросети с описанием проблемы. Например: «Некорректно обрабатываются вложенные критерии» — и ИИ исправлял логику.
- Отладка через диалог. Интересно, что автор не писал ни строчки кода вручную — все правки вносились через диалог с ИИ. Даже когда возникали баги, он описывал симптомы, а нейросеть предлагала исправления.
Какие инструменты и технологии использовались?
В основе OVAL Viewer лежат:
- Python — основной язык для парсинга и логики.
- lxml — эффективная библиотека для работы с XML, которая умеет обрабатывать большие файлы.
- Plotly — библиотека для интерактивной визуализации данных (графики, деревья, тепловые карты).
- Re (регулярные выражения) — для извлечения специфичных полей из XML-атрибутов.
ASI Biont поддерживает подключение к Plotly через API — подробнее на asibiont.com/courses
Автор отмечает, что ключевым навыком стало не программирование, а умение чётко формулировать задачи для ИИ. Это новый тип компетенции — «промпт-инжиниринг» для кода.
Результат: что умеет OVAL Viewer?
Готовый инструмент, по словам автора, способен:
- Загружать OVAL-документы (файлы .xml) и визуализировать их структуру.
- Строить дерево зависимостей критериев — какие уязвимости проверяются, какие условия накладываются.
- Отображать таблицу с метаданными: идентификаторы уязвимостей (CVE), платформы, версии.
- Генерировать отчёты в формате HTML с интерактивными графиками.
Важно, что Viewer работает локально, не требует интернета и может обрабатывать файлы размером до десятков мегабайт. Это делает его полезным для специалистов по кибербезопасности, которые работают в изолированных сетях.
Плюсы и минусы вайбкодинга по мнению автора
Автор делится наблюдениями, основанными на опыте:
| Плюсы | Минусы |
|---|---|
| Быстрое создание прототипа — часы вместо дней | ИИ может генерировать код с логическими ошибками, которые сложно найти без опыта |
| Не нужно углубляться в синтаксис библиотек | Для сложных алгоритмов (например, рекурсивный обход дерева) требуется много итераций |
| Идеально для одноразовых скриптов и инструментов | Не подходит для production-систем без тщательного аудита |
| Понижает порог входа для решения узких задач | Зависимость от качества промптов — плохой запрос даёт плохой код |
Автор подчёркивает, что вайбкодинг не заменяет профессионального программиста, но отлично подходит для задач, где «быстро сделать работающий прототип» важнее «сделать идеально». В случае с OVAL Viewer именно так и было: инструмент помог решить конкретную проблему анализа уязвимостей, и его можно использовать прямо сейчас.
Как это связано с трендами в IT?
История OVAL Viewer — яркий пример того, как ИИ меняет подход к разработке. По данным опросов среди IT-специалистов на 2026 год, более 40% разработчиков хотя бы раз использовали нейросети для генерации кода, а каждый пятый регулярно применяет вайбкодинг для прототипирования. Это не просто хайп — это реальный инструмент, который экономит время и ресурсы.
Особенно показательна область кибербезопасности, где нужно быстро адаптироваться к новым угрозам. Вместо того чтобы ждать, пока команда напишет анализатор для нового формата, можно за пару часов «навайбкодить» прототип, который уже будет приносить пользу. Конечно, такой код требует проверки, но для исследовательских задач это приемлемо.
Заключение
История создания OVAL Viewer — не про «ИИ заменит программистов», а про то, как ИИ становится ассистентом, который берёт на себя рутину. Автор не просто написал инструмент — он показал новый workflow: формулируешь проблему, получаешь код, тестируешь, уточняешь. Это быстрее, чем писать с нуля, и дешевле, чем нанимать фрилансера.
Если вы разработчик, который давно хотел автоматизировать какую-то задачу, но откладывал из-за сложности — попробуйте вайбкодинг. Возьмите свою «скучную» задачу (парсинг логов, генерация отчётов, визуализация данных) и опишите её нейросети. Возможно, через час вы уже будете смотреть на работающий прототип, как автор OVAL Viewer.
А для тех, кто хочет глубже разобраться в интеграции ИИ в реальные проекты — стоит обратить внимание на платформы, которые предлагают готовые решения для подключения ИИ-моделей к вашему коду. Например, ASI Biont предоставляет инструменты для быстрой интеграции нейросетей в бизнес-процессы. Но это уже совсем другая история.
Комментарии