Alles enthalten, null Boilerplate
Jede Funktion ist bereits ins Framework integriert. Metadaten konfigurieren, die Laufzeit erledigt den Rest.
Metadaten-basiert
Definiere Tabellen und Spalten als Metadaten: Das Framework generiert automatisch CRUD, Filter, Paging und Validierung.
Visueller Designer
Drag-and-drop-Dashboards mit Datasource, Repeater, Diagrammen, Karten, Scheduler und dynamischen Templates.
Workflow-Engine
Designer und Runner für operative Prozesse: bedingte Graphen, Schritte, eigene Aktionen und automatische Trigger.
Report-Builder
Berichtserstellung mit integriertem Designer und Runtime-Viewer, Export als PDF/Excel.
RAG-Chatbot
Integrierter KI-Assistent, der den Codebestand in natürlicher Sprache mit hybridem Retrieval + LLM abfragt.
Multi-DBMS
SQL Server und MySQL werden über Drop-in-Provider unterstützt. Datenbank wechseln ohne Code-Umschrift.
Linux nativ
Deployment auf Linux mit SQL Server oder MySQL. Cross-Platform-Stack .NET 10, eigenständiges Tarball, keine Windows-Runtime-Abhängigkeiten.
In Aktion sehen
Echte Oberflächen vom Framework generiert. Jede Komponente ist über Metadaten konfigurierbar.
List Grid
Designer
Kanban
Chart
Map
Edit Form
In 3 Schritten einsatzbereit
ZIP herunterladen, Datenbank konfigurieren, starten. Keine komplexe Installation.
Herunterladen und entpacken
ZIP aus Download laden und entpackenBackend starten
dotnet runFrontend starten
cd wwwroot && npm install && npm run serve:npmAus dem Engineering-Blog
Deep Dives ins Framework — Metadaten, RAG, Designer, Mobile-Layout, Workflow-Engine.
The graph is the source of truth: shipping an embeddable workflow engine
How we built a workflow engine into a metadata-driven Angular framework — why the visual graph stays the single source of truth, and how assisted authoring keeps non-experts productive.
Teaching a local coding agent from its own mistakes: DPO on a 30B model
Our VS Code assistant was passing every test on its curriculum — which meant the curriculum had stopped measuring anything. Here's how we built honest eval sets, found two silent contaminations in our test bench, and used Direct Preference Optimization on the assistant's own redirect pairs to teach a 30B model to pick the right tool on the first try. Five OutOfMemory crashes, one counterintuitive fix, a clean 4-hour training run — and a pre-registered eval gate whose verdict we report as measured, including the part that failed.
Running the WUIC assistant on a local LLM: Ollama, an MCP server, and a free agentic VS Code
We moved the generative half of our RAG chatbot off a paid cloud API and onto a local model served by Ollama on a GPU box — and exposed the same WUIC knowledge to Cline and Continue in VS Code through a tiny MCP server. This is the architecture, the one hard problem (tool-calling), the measured results, and an honest accounting of what a local LLM costs you in quality and latency to save you in money and privacy.