Question 1

Které lokální modely bych měl spustit a jak hardware ovlivňuje SecureContext?

Accepted Answer

SecureContext se postupně degradujícím stupněm podle hardwarové úrovně – každý vrstva poháněná LLM selže uzavřeně (funkce tiše nepřispívá nic), místo aby rozbila ingest nebo vyhledávání. To, co se mění s hardwarem, je kolik vrstev inteligence je aktivní:

| Úroveň | Hardware | Modely, které se vejdou | Co získáte |
|---|---|---|---|
| Minimum | Jakýkoliv CPU, ~2 GB volné RAM | nomic-embed-text (pouze embeddings) | Hybridní BM25+vector vyhledávání, pracovní paměť, auditní řetězec, gating dovedností – jádro. Vrchní vrstvy LLM (extrakce událostí, extrakce entit, řešení rozporů) zůstávají dormant.
| Mid | 8–16 GB GPU (nebo Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5-coder:14b nebo phi4:14b (po jednom) | + Extrakce událostí při ingest (temporal reasoning), řešení rozporů LLM, extrakce entit, L0/L1 semantické souhrny souborů.
| Full | 24 GB+ GPU (např. RTX 4090/5090) | + phi4:14b a gpt-oss:20b současně | Vše, současně, v interaktivní latenci – plus silný lokální generátor pro QA/benchmarks. Toto je konfigurace, na které byly měřeny naše publikované benchmarkové rozdíly.

Pokyny pro výběr modelu (všechny měřeny, viz bench/):
Embeddings: nomic-embed-text – povinný, malý, běží kdekoliv.
Extrakce událostí (ZCEVENTEXTRACTMODEL, výchozí phi4:14b): naše testy ukázaly, že phi4:14b dosahuje 100 % recall událostí / 100 % přesnosti dat, vyrovnává se gpt-oss:20b při dvakrát rychlejším tempu. Na menších GPU qwen

Question 2

Co potřebuji k jeho spuštění?

Accepted Answer

Node 20+ a (přibližně) Docker pro přidružený PostgreSQL + Ollama stack. Instalační příkaz dořídí všechno za pět minut. SQLite fallback běží s žádnou infrastrukturou.

Question 3

Mohou více sezení Claude Code pracovat na stejném projektu bez konfliktů?

Accepted Answer

Ano — paralelní sezení atomicky zaujímají úkoly z fronty work‑stealing (nulové dvojí zaujímání při 50 agentech × 100 úlohách v testech), koordinují se prostřednictvím typovaných vysílání (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT) a udržují soukromé názevové prostory paměti pro každého agenta plus sdílený pool. Hierarchie typu oddělení (hlavy + pracovníci, N‑úrovňová eskalace) jsou podporovány pro větší týmy agentů.

Question 4

Jsou dovednosti Claude Code bezpečné k instalaci?

Accepted Answer

Filesystémové dovednosti balí skripty, které běží s vašimi oprávněními, a nativní loader Claude Code je nešlou. SecureContext přidává chybějící bránu: AST sken při přijetí, HMAC ověření před každým spuštěním, automatická kvaranténa při selhání nebo po změně po přijetí, a ověřitelný řetězcový log každého rozhodnutí o přijetí.

Question 5

Posílá SecureContext můj kód nebo data do cloudu?

Accepted Answer

Ne. Paměť, embeddings (Ollama nomic-embed-text), hledání, shrnutí a auditní řetězec běží všechny lokálně. Funguje úplně offline (hledání se přirozeně degraduje na jen klíčová slova, pokud je Ollama mimo provoz) a stojí $0 při nečinnosti.

Question 6

Umí to zvládnout dlouhý, vícenedělní projekt?

Accepted Answer

Ano – to je právě účel vrstvy doručení. Definujte program s fázemi (zc_program), a kontrolní seznam akceptace otevřené fáze cestuje s stavem projektu. Uzavření fáze vyžaduje tabulku důkazů a automaticky generuje kontrolní bodový dokument. Pokud orchestrující agent zemře uprostřed fáze, nový agent zrekonstruuje celý stav doručení z dvou volání – ověřeno živě.

Question 7

Kolik snižuje SecureContext náklady na tokeny Claude Code?

Accepted Answer

Měřeno na 10-sezónním projektu: ~87 % méně kontextového režimu (obnova sezení je ~1,5–4k tokenů místo 20–50k z opětovného vložení souborů). U dlouhodobých projektů s stovkami nasbíraných pamětí zůstává rozpočet na vybavení při každém příchodu na ~4k tokenů, zatímco neomezený dump by byl ~47k. Dotazy na soubory se odpovídají z 15–50× komprimovaných sémantických shrnutí namísto přímého čtení.

Question 8

Jak mohu Claude Codeu poskytnout trvalou paměť mezi sezeními?

Accepted Answer

Nainstalujte SecureContext (jedna příkaz – viz Quick start), pak agenty volají zcremember k uchování rozhodnutí a gotchas a zcrecall_context({focus: "current task"}) při startu sezení pro jejich obnovení — řazeno podle relevance, s odpověďmi na dotazy v přirozeném jazyce přímo z paměti. Paměť přetrvává restartů, kompakcí a rebootů, protože žije v PostgreSQL, ne v okně kontextu.

Question 9

Jak se liší od konkurence

Accepted Answer

Většina projektů "paměť pro Claude Code" provádí jednu ze tří věcí: 1) Ovládat konverzaci pomocí JSON. Ukládá zprávy, přehrává je. Žádná sémantická komprese, žádný auditní stopa, žádný bezpečnostní model. 2) Synchronizovat na cloudovou službu. Lepší UX, ale historie nástrojů vašeho agenta (která může obsahovat i tajné informace) zůstává na serveru někoho jiného. 3) Vložit do vyhledávání vektoru. Přidává RAG nad vaše dokumenty, ale nepomáhá s reálným problémem — koordinací toho, co agent dělá, ověřováním, co bylo spuštěno, přežitím komprese sezení.

SecureContext není nic z toho:

| Feature | SecureContext | Cloud memory services | Vector RAG plugins | Native Claude Code |
|---|---|---|---|---|
| Persistent across restarts | ✅ Yes, local Postgres | ✅ But on their server | ⚠️ Only docs, not state | ❌ Lossy auto-compact |
| Delivery programs + evidence-gated checkpoints | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ |
| HMAC audit trail | ✅ Per-agent subkey | ❌ | ❌ | ❌ |
| Per-agent identity isolation | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ |
| Skill admission gate (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Tamper-evident chain + session replay | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Work-stealing queue for parallel sessions | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ |
| Runs offline | ✅ Local Postgres + Ollama | ❌ | ⚠️ Depends | ✅ |
| Cost when idle | $0 | Monthly subscription | $0 | $0 |

V porovnání s dobře známými produkty paměti: Mem0 a Zep jsou vynikající hostované API pro LLM aplikace, které vytváříte; Letta (MemGPT) je rámec agenta s auto-editing pamětí. SecureContext cílí na úplně jiný úkol – to je já.

Question 10

What’s new (v0.46.1)

Accepted Answer

Temporální přístup k druhé kolu + balíček nástrojů pro doručení. Složené časové otázky se rozkládají na větné kategorie s fúzí pořadí; časové vyhledávání vytváří chronologickou časovou osu a zastaralé výsledky mají varování o stáří. zcprogram přidává vícenásobné fáze doručení s ověřenou zkouškou evidence, automatickým checkpointingem uzavření fáze – ověřeno v reálném čase pomocí testu přenosu orchestrátoru (zastavte orchestrátora uprostřed fáze; studený náhrada se obnoví od dvou volání). Vložené kanály nyní mají watchdog s naplánovanou samoléčbou. Poslední verze: v0.46.0 – týmová paměť (klíče na uživatele, sdílené pracovní prostory, atribuce zápisu), přehrávání relace s kryptografickým původem, OTel Gen-AI rozsahy, CLI pro CI/hlavní paměť, fragmentované vnořování, export zprávy o shodě. v0.44.0 – náhrada faktů v časových údajích, trvalý graf úloh PG, první veřejné čísla LongMemEval. v0.43.0 – vyhledání s omezením tokenů (oprava 47k-tokenového toku na zralých projektech). v0.41–0.42** – program kvality paměti: zaměřené vyhledání, konsolidace, bi-temporální okna, vícenásobné grafové dotazy, TTL paměti, multimodální vstupy. Kompletní podrobnosti v CHANGELOG.md; poznámky k architektuře v ARCHITECTURE.md.

Question 11

What is SecureContext?

Accepted Answer

Pokud používáte Claude Code na reálných projektech, narazíte na tyto problémy: 1. Každá relace začíná od nuly. Znovu vkládáte stejné soubory, znovu vysvětlujete stejné rozhodnutí, znovu objevujete stejné pasti – a platíte tokeny za stejnou orientační práci znovu a znovu. 2. Dlouhé projekty nemají stav doručení. Když orchestrující agent zemře uprostřed funkce (pád, zavřená okna, vyčerpání kontextu), jeho náhrada začíná naslepo. Lidé to kompenzují ručně psanými soubory CHECKPOINT. 3. Neexistuje záznam o tom, co agenti skutečně udělali. Když se něco pokazí, Claude Code nemá nefalšovatelnou historii toho, co běželo. 4. Skripty dovedností běží s vašimi oprávněními, neskenované. Kdokoli (nebo jakýkoli agent) s přístupem k zápisu do ~/.claude/skills/ může vložit kód, který se spustí při dalším volání. 5. Paralelní relace si navzájem přepisují změny. Dvě okna si nárokují stejný úkol; jedno přepíše úpravy toho druhého. SecureContext je MCP plugin, který všech pět problémů řeší. Nainstalujete ho jednou a vaši agenti získají: Paměť, která přežívá restart – rozhodnutí, pasti a stav projektu se obnoví jedním voláním; sémantické souhrny na úrovni souboru odpovídají na otázku „co tento soubor dělá“ při kompresi 15–50× místo čistých čtení; časové vyhledávání, které ví, kdy se události staly, a označuje zastaralé informace. Doručovací vrstvu pro dlouhodobé projekty – zcprogram sleduje vícestupňové programy; ukončení fáze vyžaduje důkaz o akceptaci a automaticky generuje prohledávateln

designer-cognitive-instincts (Grade A)Safety ověřené data-ai dovednosti pro Claude AI. Vynikající stupeň. KOGNITIVNÍ PŘÍSTAVOVANost — vymazaná z rolích.json hlubokéPrompt pro návrháře

Přehled

Klíčové funkce

Ceník

Případy užití

Hodnocení návrhu

Vzdělávání návrhářů

Pro a proti

Pro

Proti

Recenze

Otázky

Polož otázku

Alternativy k Dovednosti