Tout inclus, zéro boilerplate
Chaque fonctionnalité est déjà intégrée au framework. Configurez les métadonnées, le runtime fait le reste.
Piloté par métadonnées
Définissez les tables et colonnes comme métadonnées : le framework génère CRUD, filtres, pagination et validation automatiquement.
Designer visuel
Tableaux de bord drag-and-drop avec datasource, repeater, graphiques, cartes, planificateur et modèles dynamiques.
Moteur de workflow
Designer et runner pour processus opérationnels : graphes conditionnels, étapes, actions personnalisées et déclencheurs automatiques.
Générateur de rapports
Création de rapports avec designer intégré et viewer runtime, export PDF/Excel.
Chatbot RAG
Assistant IA intégré qui interroge le code source en langage naturel avec retrieval hybride + LLM.
Multi-SGBD
SQL Server et MySQL supportés via providers drop-in. Changez de base sans réécrire le code.
Linux natif
Déploiement sur Linux avec SQL Server ou MySQL. Stack .NET 10 multi-plateforme, tarball autonome, aucune dépendance runtime Windows.
Voir en action
Interfaces réelles générées par le framework. Chaque composant est configurable via métadonnées.
List Grid
Designer
Kanban
Chart
Map
Edit Form
Opérationnel en 3 étapes
Téléchargez le ZIP, configurez la base, démarrez. Aucune installation complexe.
Télécharger et extraire
Téléchargez le ZIP depuis Téléchargements et extrayez-leDémarrer le backend
dotnet runDémarrer le frontend
cd wwwroot && npm install && npm run serve:npmDepuis le blog technique
Plongées techniques sur le framework — métadonnées, RAG, designer, mise en page mobile, moteur de workflow.
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.