analyst-cognitive-instincts (Grade A)Διπρόσφορος δεδομένων AI ικανότητα για Claude AI. Τάξη Α. ΚΟΙΝΩΝΙΚΟΙ ΣΥΝΑΙΣΘΗΜΑΤΙΚΟΙ — εξαγωνισμένος από ρόλους.json κατάλληλος προβληματισμός για αναλυτή

Τι χρειάζεται για να το τρέξω;

Node 20+ και (συνιστάται) Docker για το πακέτο PostgreSQL + Ollama. Ο εγκαταστάτης με μία εντολή ολοκληρώνει τα πάντα σε περίπου πέντε λεπτά. Ένα fallback SQLite λειτουργεί χωρίς καμία υποδομή.

Asked by George Papadakis · Jun 10, 2026

Μπορούν πολλές συνεδρίες Claude Code να δουλεύουν στο ίδιο έργο χωρίς συγκρούσεις;

Ναι — παράλληλες συνεδρίες διεκδικούν εργασίες ατομικά από μια ουρά work‑stealing (μηδενικές διπλές διεκδικήσεις σε 50 πράκτορες × 100 εργασίες σε δοκιμές), συντονίζονται μέσω τυποποιημένων broadcast (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT) και διατηρούν ιδιωτικούς χώρους μνήμης ανά πράκτορα μαζί με κοινή δεξαμενή. Υποστηρίζονται ιεραρχίες τύπου τμήματος (αρχηγοί + εργαζόμενοι, N‑tier κλιμάκωση) για μεγαλύτερες ομάδες πρακτόρων.

Asked by Uma Krishnan · Jun 9, 2026

Which local models should I run, and how does hardware affect SecureContext?

SecureContext degrades gracefully by hardware tier — every LLM-powered layer fails closed (the feature quietly contributes nothing) rather than breaking ingest or search. What changes with hardware is how much of the intelligence stack is active: | Tier | Hardware | Models that fit | What you get | |---|---|---|---| | Minimum | Any CPU, ~2 GB RAM free | nomic-embed-text (embeddings only) | Hybrid BM25+vector search, working memory, audit chain, skills gating — the core. LLM layers (event extraction, entity extraction, contradiction adjudication) stay dormant. | | Mid | 8–16 GB GPU (or Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5-coder:14b or phi4:14b (one at a time) | + Event-fact extraction at ingest (temporal reasoning), LLM contradiction adjudication, entity extraction, L0/L1 semantic file summaries. | | Full | 24 GB+ GPU (e.g. RTX 4090/5090) | + phi4:14b and gpt-oss:20b resident together | Everything, concurrently, at interactive latency — plus a strong local generator for QA/benchmarks. This is the configuration our published benchmark deltas were measured on. | Model-choice guidance (all measured, see bench/): Embeddings: nomic-embed-text — required, tiny, runs anywhere. Event extraction (ZCEVENTEXTRACTMODEL, default phi4:14b): our bakeoff scored phi4:14b at 100% event recall / 100% date accuracy, tying gpt-oss:20b at 2× the speed. On smaller GPUs qwen2.5-coder:14b is close behind (84.6% recall). Coder models ≠ better: qwen2.5-coder:32b scored worst (69.2%) despite being the large

Asked by Boris Yankov · Jun 10, 2026

Είναι ασφαλές να εγκαταστήσω τις δεξιότητες Claude Code;

Οι δεξιότητες συστήματος αρχείων πακετάρουν σενάρια που εκτελούνται με τα δικαιώματά σας, και ο ενσωματωμένος φορτωτής του Claude Code δεν τα ελέγχει. Το SecureContext προσθέτει την έλλειψη πύλης: σάρωση AST κατά την εισαγωγή, επαλήθευση HMAC πριν από κάθε εκτέλεση, αυτόματη απομόνωση σε περίπτωση αποτυχίας ή αλλαγής μετά την εισαγωγή, και αλυσίδα καταγεγραμμένων αποφάσεων εισαγωγής που μπορεί να επαληθευτεί.

Asked by Stella Papadopoulos · Jun 5, 2026

Στέλνει το SecureContext τον κώδικά μου ή τα δεδομένα μου στο cloud;

Όχι. Η μνήμη, οι ενσωματώσεις (Ollama nomic-embed-text), η αναζήτηση, η περίληψη και η αλυσίδα ελέγχου εκτελούνται τοπικά. Λειτουργεί εξ ολοκλήρου offline (η αναζήτηση υποχωρεί ευγενικά σε αναζήτηση μόνο με λέξεις-κλειδιά αν το Ollama είναι εκτός) και δεν κοστίζει τίποτα όταν είναι αδρανής.

Asked by Ravi Kapoor · May 21, 2026