Un prompt peut-il remplacer Grist ?

Construis un outil de tableur-base de données où les colonnes de formule sont écrites en vrai Python, pas un langage de formule propriétaire — la vraie idée distinctive de Grist. Utilise Next.js/TypeScript pour l’interface et une étape d’exécution Python en bac à sable (lance le code de formule dans un sous-processus restreint, ou un runtime Python basé WASM comme Pyodide pour une isolation plus forte) pour évaluer les cellules de formule contre les autres valeurs de colonne de la ligne. Prends en charge les types de colonne texte, nombre, booléen, date, et formule dans une table ; l’expression Python d’une colonne formule peut référencer d’autres colonnes par nom et se recalcule quand une dépendance change. Rends la table comme une grille éditable. Ajoute l’import/export CSV et une détection basique de cycle de dépendance pour qu’une formule qui se référence elle-même échoue clairement plutôt que de bloquer. Sois explicite dans le README sur les vraies limites du bac à sable — limites de ressources sur le CPU, la mémoire, et le temps, aucun accès réseau depuis le code de formule, et que ceci n’a pas eu d’audit de sécurité, puisque faire tourner en sécurité du Python écrit arbitrairement par l’utilisateur est un vrai problème difficile et continu. Ne construis pas de collaboration en temps réel ni de couche de partage public/API — c’est hors périmètre. Si tu préfères ne pas construire et maintenir le bac à sable toi-même : le propre socle de Grist est open source et self-hostable via Docker, ce qui est le choix plus sûr pour tout ce qui dépasse un projet perso à utilisateur de confiance. Nécessite un hébergement ; aucune clé API externe requise.