Arc OS — El Orchestration System para equipos de IA

Tu equipo de IA para cada proyecto. Una sola memoria entre CLI, web y Telegram.

Qué es Arc OS

Arc OS le da a cada proyecto su propio equipo federado de AI workers — agentes especializados por rol con skills dedicadas, memoria persistente, control de calidad y ciclos de automejora. Construido sobre Anthropic Claude: trae tu suscripción de Claude o tu clave de la Anthropic API, y Arc OS aporta la capa de orquestación por encima.

En una frase: Un sistema de orquestación que despliega equipos de AI workers responsables — cada uno con su propia experiencia, memoria y estándares de calidad — accesibles a través de un CRM web, el ARC CLI y Telegram, con una única memoria de proyecto compartida por debajo.

Cómo funciona

Tres canales de entrada alimentan al mismo orquestador. Usa el que mejor encaje en cada momento — la memoria del proyecto es idéntica en los tres.

 You (CEO)
   │
   ├── CRM Dashboard (arc-os.co) ····· primary — all features
   ├── ARC CLI (arc <project>) ······· local dev, full context loaded
   └── Telegram ······················ mobile companion, per-worker topics
   │
   ▼
 Master Bot (orchestrator)
   │
   ├── Project A ──► own workers · skills · memory · evals
   ├── Project B ──► own workers · skills · memory · evals
   └── Project C ──► own workers · skills · memory · evals

¿Por qué tres canales?

Canal	Cuándo lo usas
CRM Dashboard	La mayor parte del tiempo — chat del Workspace, Issues, Wiki, Notes, Skills, Timeline, Analytics, Billing
ARC CLI	Dentro de tu IDE — `arc <project>` abre una sesión de worker con todo el contexto; `arc issue / skill / kb / wiki / roadmap` sin salir de la terminal
Telegram	En movimiento — una supergroup por proyecto con un topic por worker (modo de canal unificado), notificaciones cuando un worker termina

Cada proyecto está completamente aislado:

CLAUDE.md — la constitución del proyecto (stack tecnológico, convenciones, restricciones)
Workers — agentes especializados por rol (13 roles preset + personalizados vía Worker Studio)
Skills — experiencia cargada desde una biblioteca de más de 140 skills, más forks locales del proyecto
learnings.md — correcciones acumuladas que sobreviven a los reinicios
Reglas de eval — validación automática del output por skill
Notes — colecciones de conocimiento (PDF, vídeo, YouTube, web, audio, DOCX, imágenes) indexadas para chat RAG

Capacidades principales

1. CRM Dashboard (70+ endpoints de API)

Workspace — workers de chat y terminal con streaming en tiempo real
Issues — tracker con kanban, fases, prioridades, registro de actividad
Notes — colecciones de conocimiento estilo NotebookLM; las fuentes se vinculan a issues y los workers las leen al tomar tareas
Wiki + Knowledge Graph — base de conocimiento por proyecto con visualización de entidades
Skills — registro de más de 140 skills con el analizador Sage AI, benchmarks y descubrimiento en el marketplace
CEO Worker — asistente cross-proyecto: ve todos tus proyectos, crea issues, busca conocimiento (página web /ceo + CLI arc ceo)
Búsqueda semántica — RAG self-hosted (embeddings multilingües de Cohere + sqlite-vec) sobre wiki, issues, skills y notes
Timeline — reproducción estilo DAW de toda la actividad de los workers
Roadmap, Reports, Analytics, Billing, Project Settings

Auth: email/contraseña u OAuth (Google, GitHub), 2FA/TOTP opcional. 8 idiomas de interfaz. Adaptado a móvil.

2. Gestión federada multiproyecto

Un Master Bot, proyectos ilimitados. Cada proyecto corre aislado — sin fugas de contexto entre tu sitio Odoo y tu app SaaS. El watchdog reinicia automáticamente los workers caídos.

3. Inteligencia que se automejora

Mecanismo	Qué hace
Binary Evals	Valida cada respuesta contra reglas declarativas (6 tipos de reglas)
Context Router	Puntúa los skills por mensaje e inyecta solo los top-5 relevantes
Reflect Loop	Fix It / pulgar abajo → regla persistente → inyectada en cada prompt futuro
Karpathy Loop	Análisis nocturno de métricas → encuentra skills débiles → propone mejoras → tú las apruebas con un toque

4. Sistema de workers

13 roles preset (Consultant, Developer, Designer, Sentinel, Archivist, Product Owner, Analyst, Growth, CFO, Pitch Coach, Legal, Researcher, QA Engineer) más workers totalmente personalizados mediante un wizard de 5 pasos:

Propiedad	Opciones
Modelo	Sonnet / Opus / Haiku
Tools	Alcance de herramientas por worker (solo lectura → acceso completo al repo)
Skills	Activos de contexto fijados desde la biblioteca de skills
Avatar y color	Presets por rol o subida personalizada
System prompt	Preset, generado por IA o personalizado

5. Cloud o local

Standard Cloud — tu propio contenedor Docker en infraestructura de la UE (Hetzner); la GitHub App crea automáticamente repos privados por proyecto
Local Bridge — binario sin dependencias: los workers corren en tu máquina usando tu sesión local de Claude
Cloud chat routing — en el plan cloud, los mensajes del chat se ejecutan dentro de tu contenedor con tu login de Claude; sin necesidad de clave

6. Centro de mando en Telegram

Modo de canal unificado: un bot por proyecto, una supergroup con un topic por worker. Los mensajes se enrutan por topic; las notificaciones de "worker terminado" llegan al hilo correcto. Controles inline en cada respuesta: [STOP] [PAUSE] [Fix It] [👍] [👎].

7. ARC CLI

arc <project>             # boot a worker session with full context
arc <project> <worker>    # boot a specific worker
arc ceo                   # cross-project CEO assistant REPL
arc issues                # list project issues
arc issue create / log / take / switch
arc skill <name>          # load skill instructions
arc kb search "..."       # semantic search across project knowledge
arc wiki update / roadmap sync / report / sessions / retro

8. Seguridad y cumplimiento

Chat E2EE de conocimiento cero (AES-256-GCM at rest, clave maestra PBKDF2, claves de recuperación)
2FA/TOTP en todos los planes; verificación de contraseña HIBP en el registro
GDPR: borrado en cascada Art. 17, exportación de datos Art. 20
Vault de secretos AES-256-GCM; mTLS origin pulls; contenedores aislados por usuario

Cifras

Métrica	Valor
Endpoints de API	70+ en 19 módulos de dominio
Biblioteca de skills	140+ skills globales
Presets de rol de worker	13
Idiomas de interfaz	8 (EN, UK, DE, ES, FR, PL, RU, pt-BR)
Tipos de fuente en Notes	8 (PDF, vídeo, YouTube, web, audio, DOCX, TXT, imágenes)
Tipos de regla de eval	6
Cifrado	E2EE de conocimiento cero (PBKDF2 + AES-256-GCM, claves de recuperación)
Modelo de despliegue	SaaS en arc-os.co — early access

Para quién es

Desarrolladores solo que pierden horas re-explicando el mismo proyecto a distintas herramientas de IA
Fundadores técnicos con varios productos que necesitan equipos de IA aislados por proyecto
Agencias que gestionan proyectos de clientes con stacks distintos — memoria y skills por cliente
Equipos que quieren IA con memoria — las correcciones permanecen, los errores no se repiten

Primeros pasos

Early access: el registro actualmente requiere un código de invitación (arc-XXXX-XXXX) o un puesto en la waitlist — solicita acceso en arc-os.co.

Vía CRM Dashboard (recomendado)

Abre https://arc-os.co
Inicia sesión con Google/GitHub o email → pega tu código de invitación
El wizard de onboarding crea tu primer proyecto — elige un blueprint, conecta tu suscripción de Claude o introduce una clave de la Anthropic API, ~60 segundos hasta el primer mensaje

Vía ARC CLI (desarrolladores)

arc login --server https://arc-os.co
arc <project-name>        # boots a worker session with project context

Vía Telegram (complementario)

Conecta un bot en Project Settings → Channels — una supergroup por proyecto, un topic por worker.

Configuración completa: Guía de usuario · Referencia del ARC CLI · Crear Skills