Arc OS — Le système d'orchestration pour équipes IA

Ton équipe IA pour chaque projet. Une seule mémoire entre CLI, web et Telegram.

Qu'est-ce qu'Arc OS

Arc OS donne à chaque projet sa propre équipe fédérée de workers IA — des agents spécialisés par rôle, avec skills dédiés, mémoire persistante, contrôle qualité et cycles d'auto-amélioration. Construit sur Anthropic Claude : apporte ton abonnement Claude ou ta clé API Anthropic, et Arc OS fournit la couche d'orchestration au-dessus.

En une phrase : un système d'orchestration qui déploie des équipes de workers IA responsables — chacune avec sa propre expertise, sa mémoire et ses standards de qualité — accessibles via un CRM web, l'ARC CLI et Telegram, avec une mémoire de projet partagée en dessous.

Comment ça fonctionne

Trois canaux d'entrée alimentent le même orchestrateur. Utilise celui qui convient au moment — la mémoire du projet reste identique sur les trois.

 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

Pourquoi trois canaux ?

Canal	Quand tu t'en sers
CRM Dashboard	La plupart du temps — chat Workspace, Issues, Wiki, Notes, Skills, Timeline, Analytics, Billing
ARC CLI	Dans ton IDE — `arc <project>` ouvre une session worker avec le contexte complet ; `arc issue / skill / kb / wiki / roadmap` sans quitter le terminal
Telegram	En déplacement — un supergroup par projet avec un topic par worker (mode canal unifié), notifications quand un worker termine

Chaque projet est complètement isolé :

CLAUDE.md — constitution du projet (stack technique, conventions, contraintes)
Workers — agents spécialisés par rôle (13 rôles preset + custom via le Worker Studio)
Skills — expertise chargée depuis une bibliothèque de 140+ skills, plus des forks locaux au projet
learnings.md — corrections accumulées qui survivent aux redémarrages
Règles d'eval — validation automatique des sorties par skill
Notes — collections de connaissances (PDF, vidéo, YouTube, web, audio, DOCX, images) indexées pour le chat RAG

Capacités principales

1. CRM Dashboard (70+ endpoints API)

Workspace — workers chat et terminal avec streaming en temps réel
Issues — tracker avec kanban, phases, priorités, journal d'activité
Notes — collections de connaissances façon NotebookLM ; les sources s'attachent aux issues, les workers les lisent en prenant les tâches
Wiki + Knowledge Graph — base de connaissances par projet avec visualisation des entités
Skills — registre de 140+ skills avec l'analyseur IA Sage, benchmarks et découverte marketplace
CEO Worker — assistant cross-projet : voit tous tes projets, crée des issues, cherche dans la connaissance (page web /ceo + CLI arc ceo)
Recherche sémantique — RAG self-hosted (embeddings multilingues Cohere + sqlite-vec) sur wiki, issues, skills et notes
Timeline — replay style DAW de toute l'activité des workers
Roadmap, Reports, Analytics, Billing, Project Settings

Auth : email/mot de passe ou OAuth (Google, GitHub), 2FA/TOTP optionnel. 8 langues d'interface. Responsive mobile.

2. Gestion multi-projets fédérée

Un Master Bot, des projets illimités. Chaque projet tourne isolé — aucune fuite de contexte entre ton site Odoo et ton app SaaS. Le watchdog redémarre automatiquement les workers crashés.

3. Intelligence auto-améliorante

Mécanisme	Ce qu'il fait
Binary Evals	Valide chaque réponse contre des règles déclaratives (6 types de règles)
Context Router	Score les skills par message, n'injecte que le top-5 pertinent
Reflect Loop	Fix It / pouce baissé → règle persistante → injectée dans chaque prompt futur
Karpathy Loop	Analyse nocturne des métriques → trouve les skills faibles → propose des améliorations → tu approuves en un tap

4. Système de workers

13 rôles preset (Consultant, Developer, Designer, Sentinel, Archivist, Product Owner, Analyst, Growth, CFO, Pitch Coach, Legal, Researcher, QA Engineer) plus des workers entièrement custom via un wizard en 5 étapes :

Propriété	Options
Modèle	Sonnet / Opus / Haiku
Tools	Périmètre d'outils par worker (read-only → accès complet au repo)
Skills	Assets de contexte épinglés depuis la bibliothèque de skills
Avatar & couleur	Presets de rôle ou upload custom
Prompt système	Preset, généré par IA, ou custom

5. Cloud ou local

Standard Cloud — ton propre conteneur Docker sur une infrastructure UE (Hetzner) ; la GitHub App crée automatiquement des dépôts privés par projet
Local Bridge — binaire zéro dépendance : les workers tournent sur ta machine avec ta session Claude locale
Cloud chat routing — sur le plan cloud, les messages de chat s'exécutent dans ton conteneur avec ton login Claude ; aucune clé requise

6. Centre de commande Telegram

Mode canal unifié : un bot par projet, un supergroup avec un topic par worker. Les messages sont routés par topic ; les notifications « worker terminé » arrivent dans le bon fil. Contrôles inline sur chaque réponse : [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. Sécurité & conformité

Chat E2EE zero-knowledge (AES-256-GCM at rest, clé maîtresse PBKDF2, clés de récupération)
2FA/TOTP sur tous les plans ; vérification HIBP du mot de passe à l'inscription
RGPD : suppression en cascade Art. 17, export des données Art. 20
Vault de secrets AES-256-GCM ; mTLS origin pulls ; conteneurs isolés par utilisateur

En chiffres

Métrique	Valeur
Endpoints API	70+ répartis sur 19 modules de domaine
Bibliothèque de skills	140+ skills globaux
Presets de rôles worker	13
Langues d'interface	8 (EN, UK, DE, ES, FR, PL, RU, pt-BR)
Types de sources de notes	8 (PDF, vidéo, YouTube, web, audio, DOCX, TXT, images)
Types de règles d'eval	6
Chiffrement	E2EE zero-knowledge (PBKDF2 + AES-256-GCM, clés de récupération)
Modèle de déploiement	SaaS sur arc-os.co — accès anticipé

Pour qui

Développeurs solo qui perdent des heures à ré-expliquer le même projet à différents outils IA
Fondateurs techniques qui gèrent plusieurs produits et ont besoin d'équipes IA isolées par projet
Agences qui gèrent des projets clients avec des stacks différentes — mémoire et skills par client
Équipes qui veulent une IA avec mémoire — les corrections tiennent, les erreurs ne se répètent pas

Démarrer

Accès anticipé : l'inscription requiert actuellement un code d'invitation (arc-XXXX-XXXX) ou une place sur la liste d'attente — demande l'accès sur arc-os.co.

Via le CRM Dashboard (recommandé)

Ouvre https://arc-os.co
Connecte-toi avec Google/GitHub ou par email → colle ton code d'invitation
Le wizard d'onboarding crée ton premier projet — choisis un blueprint, connecte ton abonnement Claude ou dépose une clé API Anthropic, ~60 secondes jusqu'au premier message

Via l'ARC CLI (développeurs)

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

Via Telegram (compagnon)

Connecte un bot sous Project Settings → Channels — un supergroup par projet, un topic par worker.

Configuration complète : Guide utilisateur · Référence ARC CLI · Créer des Skills