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title: Dark Factory et Open Second Brain : développement autonome et la mémoire qui le soutient
description: Une courte présentation sur mes deux projets - Dark Factory et Open Second Brain. Avant la présentation, j'ai demandé à l'orchestrateur de construire de zéro une application de chat fonctionnelle - et au moment où j'ai commencé à parler, le site déployé s'ouvrait déjà sur une URL en direct. À l'intérieur : comment les deux projets sont conçus et pourquoi la mémoire s'est avérée être une condition obligatoire, et non un complément optionnel.
canonical_url: https://techmeat.dev/posts/dark-factory-and-open-second-brain-at-startit
date: 2026-05-24
tags: dark-factory, open-second-brain, startit, demo, hermes, agents
language: fr
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L'autre jour, je suis passé à [startit](https://startit.rs/) pour une courte présentation - pour raconter ce que je fais depuis un mois. Le public dans la salle était spécialisé - des builders qui construisent eux-mêmes des agents IA, donc pas besoin d'expliquer ce qu'est une context window ni pourquoi une seule modèle ne suffit parfois pas à un agent. On pouvait passer directement à l'essentiel.
Et l'essentiel, en ce moment, ce sont deux projets liés : **Dark Factory** - le développement autonome, et **[Open Second Brain](https://github.com/itechmeat/open-second-brain)** - la mémoire sur laquelle cette autonomie repose.
## Ce que je montrais
Il y avait peu de slides. La logique est simple :
- Je ne construis pas un CoPilot, mais une **Dark Factory** - une production où les agents mènent eux-mêmes le projet de l'idée à la release. J'apporte une idée, ensuite une équipe de sous-agents fait le brainstorming, les documents, le design, le plan, le dépôt, le déploiement. Pendant ce temps, je m'occupe de mes affaires et je n'interviens que pour les revues.
- Avec cette approche, on se heurte très vite au **problème de la mémoire**. Le scrollback du terminal n'est pas une mémoire. Transmettre du contexte entre les sessions est impossible. Le reasoning - pourquoi l'agent a pris telle décision précise - s'échappe dans les logs et se perd.
- C'est pour cela qu'à côté de la fabrique, il a fallu faire grandir **Open Second Brain** - une couche de mémoire fichier pour les agents. Du Markdown brut dans un vault compatible Obsidian : n'importe quel agent lit, n'importe quel agent écrit, tout est visible par l'humain sous forme de notes texte ordinaires.
- Ensuite, on peut commencer à construire des choses intéressantes. Par exemple, une couche de _mémoire observationnelle_ : les sous-agents repèrent mes préférences au fil du travail, les déposent dans une inbox, et la nuit une passe dédiée (`dream`) transforme les observations récurrentes en règles, qui sont automatiquement chargées au début de chaque session suivante. Je cesse de répéter la même chose vingt fois.
## Démonstration : un projet assemblé par des agents en une demi-heure
Avant la présentation, j'ai envoyé à l'orchestrateur sur Telegram une seule phrase - quelque chose comme « fais un chat parodique où l'IA répond à chaque réplique de l'utilisateur qu'il a absolument tort ». Et je suis parti me préparer pour mon intervention.
Un seul prompt, un bref brainstorming - l'orchestrateur pose quelques questions de clarification et fixe le plan, - puis le pipeline avance en autonomie. Les rapports commencent à arriver dans le chat : quelle étape est lancée, quel sous-agent l'a prise, ce que la revue a renvoyé. Je n'ai plus à intervenir en cours de route.
Sous le capot, pendant cette demi-heure :
- product-tech-lead a décomposé l'idée en brainstorming et spécification ;
- l'architecte a choisi la stack et décrit le contour ;
- le designer a assemblé l'identité visuelle et les écrans clés ;
- en parallèle, le dépôt GitHub, les unités systemd sur le VPS, la route Caddy et un sous-domaine dédié ont été créés ;
- l'ingénieur fullstack a réalisé le front et le back, le QA a passé les tests, le devops a mené le déploiement jusqu'au vert.
Tout cela passe par le même pipeline avec tableau kanban et revues entre les étapes que j'ai détaillé [dans le post précédent](/fr/posts/how-i-built-the-first-dark-fabric-workflow/) : 13 cartes, deux tours maximum par revue, des sous-agents différents pour les phases producing et review.
Au moment où je suis monté sur scène, à l'adresse **[you-absolutely-wrong.techmeat.dev](https://you-absolutely-wrong.techmeat.dev/)** s'ouvrait déjà le site déployé. Un chat dans lequel l'assistant explique avec une certitude absolue que tu as tort, quoi que tu écrives. À l'intérieur : React + Vite sur le front, Hono sur Node.js pour le back, SQLite pour les sessions, DeepSeek-v4 via OpenCode comme modèle. Un vrai projet, pas une landing.
## Et ensuite
Pour l'instant, la fabrique dispose de deux workflows opérationnels - `new-project` (celui-là même que j'ai détaillé dans le [post précédent](/fr/posts/how-i-built-the-first-dark-fabric-workflow/)) et `new-feature`, qui prend un projet existant avec ses documents et mène une nouvelle fonctionnalité jusqu'à la production. Les suivants sur la liste : `validate-idea` pour la validation d'hypothèses et `bugfix` : triage, repro, fix, vérification, ship.
Quand ces quatre cycles tourneront de bout en bout de façon stable, je publierai tout en open source. Open Second Brain est déjà [ouvert](https://github.com/itechmeat/open-second-brain) et évolue publiquement.
Merci à l'équipe de startit pour la scène et pour les questions après la présentation - une partie d'entre elles est partie directement dans mon backlog. Si suivre l'évolution de la fabrique vous intéresse, je tiens un fil sur [X](https://x.com/techmeat).