Начинаем аттракцион невиданной щедрости! Как я и обещал, делюсь своими наработками. Первым у нас пойдет WhoisOSINT. Я его сделал для массового сбора информации о доменах для последующего анализа в нейросетке. Инструмент собирает практически всю доступную информацию, начиная от whois, заканчивая маркетинговыми треккерами. Все это он складывает в одну большую xlsx-таблицу, с которой уже можно работать руками.

Но и это еще не все! Второй скрипт делает кластеризацию. Он ищет одинаковые маркетинговые треккеры, IP-адреса и остальные совпадения по всем колонкам таблицы. Поэтому на выходе мы получаем не просто таблицу, а уже сгруппированные по целому ряду признаков домены. То есть аффилированность по доменам вычисляется автоматически. На выходе вы получите готовый отчет в md формате, который понятен рядовому аналитику. И вся эта магия происходит исключительно на локальной машине, без этого вашего ИИ.

А что дальше? Если вы хотите прямо готовый репорт, то смело грузите свою таблицу и md-отчет в любую нейросетку. Как показал мой опыт, крупняки типа Qwen и DeepSeek справляются с переработкой таких файлов на ура. А про проприетарные модели даже говорить не буду. Для них это вообще не задача. Они без проблем найдут закономерности, которые не видны при машинном анализе и подготовят вам полноценный отчет, который даже можно нести начальству.

Где это все скачать? Я выложит инструмент на GitHub с полной инструкцией, правда там все на английском языке. Если хотите на родном языке - ставьте реакции и я подготовлю readme на русском и выложу в канал. Отдаю под лицензией MIT, так что кто хочет допилить под себя - велком. Ну и звездочки репозиторию тоже не повредят.

Что дальше по плану? Следующий на очереди - простой сканер поддоменов, который будет их вытаскивать из crt.sh. Вы ему домен, он вам поддомены. Как по мне, это удобнее и надежнее, чем искать по DNS-записям, которые всякие бармалеи часто вообще не прописывают, чтобы спрятать свои ресурсы. А вот с SSL-сертификатом все сложнее.

По контенту. По теме вайб-кодинга я начал рассказывать о том, какие модели лучше всего использовать для разработки ПО. Можно почитать тут. Пока начали с проприетарщины, следующие на очереди - популярные китайские модели, которые не уступают, а иногда и превосходят западные аналоги. Потом отдельно поговорим про opensource-модели, про лучшие IDE для разработки, и, конечно, про CLI.

На сим все. До скорой связи!