Question 1

¿Qué modelos locales debo ejecutar y cómo afecta el hardware a SecureContext?

Accepted Answer

SecureContext se degrada de manera elegante según el nivel de hardware: cada capa habilitada por LLM se cierra (la función no contribuye nada en lugar de romper la ingesta o la búsqueda). Lo que cambia con el hardware es cuánta parte de la pila de inteligencia está activa: | Nivel | Hardware | Modelos que caben | Lo que obtienes | |---|---|---|---| | Mínimo | Cualquier CPU, ~2 GB de RAM libre | nomic-embed-text (incrustaciones solo) | Búsqueda híbrida BM25+vector, memoria de trabajo, cadena de auditoría, habilidades de puerta — el núcleo. Las capas LLM (extracción de eventos, extracción de entidades, arbitraje de contradicciones) permanecen dormidas. | | Medio | 8-16 GB GPU (o Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5-coder:14b o phi4:14b (uno a la vez) | + Extracción de eventos-hechos en la ingesta (razonamiento temporal), arbitraje de contradicciones LLM, extracción de entidades, resúmenes de archivos semánticos L0/L1. | | Completo | 24 GB+ GPU (por ejemplo, RTX 4090/5090) | + phi4:14b y gpt-oss:20b residentes juntos | Todo, de forma concurrente, a latencia interactiva — más un generador local fuerte para QA/benchmarks. Esta es la configuración en la que se midieron nuestras deltas de benchmark publicadas. Orientación de elección de modelo (todos medidos, ver bench/): Incrustaciones: nomic-embed-text — requerido, pequeño, se ejecuta en cualquier lugar. Extracción de eventos (ZCEVENTEXTRACTMODEL, predeterminado phi4:14b): nuestra competencia calificó a phi4:14b con un 100% de recuerdo de eventos/100% de precisión de fecha, empatando con gpt-oss:20b a 2× la velocidad. En GPUs más pequeñas, qwen2.5-coder:14b está cerca (84,6% de recuerdo). Los modelos Coder no son mejores: qwen2.5-coder:32b obtuvo el peor resultado (69,2%) a pesar de ser el

Question 2

¿Qué necesito para ejecutarlo?

Accepted Answer

Node 20+ y (recomendado) Docker para el conjunto PostgreSQL + Ollama empaquetado. El instalador de un comando lo hace todo en unos cinco minutos. Una fallback de SQLite se ejecuta con cero infraestructura.

Question 3

¿Pueden trabajar varias sesiones de Claude Code en el mismo proyecto sin conflictos?

Accepted Answer

Sí — las sesiones paralelas reclaman tareas de una cola de trabajo (sin reclamaciones dobles a 50 agentes × 100 tareas en pruebas), se coordinan a través de transmisiones tipadas (ASIGNAR/ESTATUS/COMBINAR/RECHAZAR) y mantienen espacios de memoria privados por agente además de una piscina compartida. Se admiten jerarquías de estilo de departamento (jefes + trabajadores, escalada de N niveles) para equipos de agentes más grandes.

Question 4

¿Son seguras de instalar las habilidades de Claude Code?

Accepted Answer

Los paquetes de habilidades de Filesystem incluyen scripts que se ejecutan con tus permisos, y el cargador nativo de Claude Code no los escanea. SecureContext agrega la puerta de seguridad que falta: análisis de AST en la admisión, verificación de HMAC antes de cada ejecución, cuarentena automática en caso de fallo o cambio posterior a la admisión, y un registro encadenado verificable de cada decisión de admisión.

Question 5

¿SecureContext envía mi código o datos a la nube?

Accepted Answer

No. La memoria, los incrustados (Ollama nomic-embed-text), la búsqueda, la resumen y la cadena de auditoría todos funcionan localmente. Funciona completamente sin conexión (la búsqueda se degrada graciosamente a solo palabras clave si Ollama está caído) y cuesta $0 cuando está inactivo.

Question 6

¿Puede gestionar un proyecto largo de varias semanas?

Accepted Answer

Sí, eso es para lo que está diseñada la capa de entrega. Define un programa con fases (zc_program), y la lista de verificación de aceptación de la fase abierta viaja con el estado del proyecto. Cerrar una fase requiere una tabla de evidencia y genera un documento de punto de control automáticamente. Si el agente que lo orquesta muere a mitad de fase, uno fresco reconstruye el estado de entrega completo desde dos llamadas — verificado en vivo.

Question 7

¿Cuánto reduce SecureContext los costos de tokens de Claude Code?

Accepted Answer

Medido en un proyecto de 10 sesiones: ~87% menos sobrecarga de contexto (la restauración de la sesión es de ~1,5 a 4k tokens en lugar de 20-50k de archivos repuestos). En proyectos de larga duración con cientos de memorias acumuladas, el presupuesto de recuperación mantiene cada recuperación en ~4k tokens, donde un volcado ilimitado sería de ~47k. Las preguntas sobre archivos se responden desde resúmenes semánticos comprimidos 15-50 veces en lugar de lecturas crudas.

Question 8

¿Cómo hago que Claude Code tenga memoria persistente entre sesiones?

Accepted Answer

Instala SecureContext (un comando, ver Inicio rápido), luego los agentes llaman a zcremember para persistir decisiones y problemas y zcrecall_context({enfoque: "tarea actual"}) al inicio de la sesión para restaurarlos, clasificados por relevancia, con consultas de tiempo en lenguaje natural respondidas directamente desde la memoria. La memoria sobrevive a los reinicios, compacciones y reinicios porque se encuentra en PostgreSQL, no en la ventana de contexto.

Question 9

¿En qué se diferencia de la competencia

Accepted Answer

La mayoría de los proyectos de "memoria para Claude Code" hacen una de tres cosas: Envuelven la conversación en JSON. Guardan los mensajes, los reproducen. No hay compresión semántica, no hay registro de auditoría, no hay modelo de seguridad. Sincronizan con un servicio en la nube. Mejora la UX pero ahora la historia de herramientas del agente (potencialmente incluyendo secretos que tocó) vive en el servidor de alguien más. Agrega vector de búsqueda. Agrega RAG sobre tus documentos pero no ayuda con el problema real - orquestar lo que hace el agente, verificar qué se ejecutó, sobrevivir la compactación de sesión. SecureContext no es ninguno de ellos: | | SecureContext | Servicios de memoria en la nube | Plugins de RAG vectorial | Claude Code nativo | |---|---|---|---|---| | Persistente a través de reinicios | ✅ Sí, Postgres local | ✅ Pero en su servidor | ⚠️ Solo documentos, no estado | | Programas de entrega + puntos de control con evidencia | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ | | Registro de auditoría HMAC | ✅ Subclave por agente | ❌ | ❌ | ❌ | | Aislamiento de identidad por agente | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ | | Puerta de admisión de habilidades (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | Cadena de evidencia de manipulación + reproducción de sesión | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | Cola de robo de trabajo para sesiones paralelas | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ | | Se ejecuta en modo offline | ✅ Postgres local + Ollama | ❌ | ⚠️ Depende | ✅ | | Costo cuando está inactivo | $0 | Suscripción mensual | $0 | $0 | En comparación con los productos de memoria conocidos: Mem0 y Zep son excelentes APIs de memoria alojadas para aplicaciones de LLM que construyes; Letta (MemGPT) es un marco de agente con memoria de edición propia. SecureContext apunta a un trabajo diferente - para mí

Question 10

¿Qué hay de nuevo (v0.46.1)

Accepted Answer

Búsqueda temporal ronda 2 + kit de herramientas de entrega. Las preguntas temporales compuestas se descomponen en cláusulas de eventos con fusión de clasificación; las búsquedas temporales renderizan un bloque de línea de tiempo cronológico y los resultados obsoletos llevan advertencias de antigüedad. zcprogram agrega programas de entrega de varias fases con cierre de fase con evidencia y auto-puntos de control — verificados en vivo con una prueba de paso de manos de orquestador (matar al orquestador a mitad de fase; un reemplazo en frío reanuda desde dos llamadas). El carril de inserción ahora tiene un vigilante con autocuración con presupuesto. Lanzamientos recientes: v0.46.0 — memoria de equipo (claves por usuario, espacios de trabajo compartidos, atribución de escritura), reproducción de sesión con procedencia criptográfica, trazas de Gen-AI de OTel, CLI de memoria en cabeza menos, incrustaciones en porciones, exportación de informes de cumplimiento. v0.44.0 — supresión de hechos temporales, gráfico de tareas PG duradero, primeros números públicos de LongMemEval. v0.43.0 — resumen de recuerdo con presupuesto de tokens (arregla la descarga de recuerdo de 47k-token en proyectos maduros). v0.41–0.42 — programa de calidad de memoria: recuerdo enfocado, consolidación, ventanas bi-temporales, recuperación gráfica de varios saltos, memorias con fecha de vencimiento, ingesta multimodal. Detalles completos en CHANGELOG.md; notas de arquitectura en ARCHITECTURE.md.

Question 11

¿Qué es SecureContext?

Accepted Answer

Si utilizas Claude Code en proyectos reales, te has topado con estos problemas: 1. Cada sesión comienza en frío. Vuelves a pegar los mismos archivos, a volver a explicar las mismas decisiones, a redescubrir los mismos inconvenientes, y pagas tokens por el mismo trabajo de orientación una y otra vez. 2. Los proyectos largos no tienen un estado de entrega. Cuando un agente orquestador muere a mitad de una funcionalidad (por un bloqueo, ventana cerrada, contexto agotado), su reemplazo comienza a ciegas. La gente compensa con archivos CHECKPOINT escritos a mano. 3. No hay registro de lo que los agentes realmente hicieron. Cuando algo falla, Claude Code no tiene un historial a prueba de manipulaciones de lo que se ejecutó. 4. Los scripts de habilidades se ejecutan con tus permisos, sin escanear. Cualquier persona (o agente) con acceso de escritura a ~/.claude/skills/ puede insertar código que se ejecutará en la siguiente invocación. 5. Las sesiones paralelas se pisan entre sí. Dos ventanas reclaman la misma tarea; una sobrescribe las ediciones de la otra. SecureContext es un plugin MCP que soluciona los cinco problemas. Instálalo una sola vez y tus agentes obtienen: Memoria que sobrevive a los reinicios — decisiones, inconvenientes y estado del proyecto restaurados en una sola llamada; resúmenes semánticos por archivo que responden "¿qué hace este archivo?" con una compresión de 15–50× en lugar de lecturas crudas; búsqueda temporal que sabe cuándo ocurrieron los hechos y marca el conocimiento obsoleto. Una capa de entrega para proyectos de larga duración — zcprogram rastrea programas multifiase; cerrar una fase requiere evidencia de aceptación y genera automáticamente un punto de control buscable; un orquestador nuevo retoma el trabajo de uno muerto a partir de dos llamadas. Un rastro de auditoría criptográfico — cada

writer-self-editing-checklistLISTA DE AUTOEDICIÓN — extraída de deepPrompt de roles.json para escritor

Resumen

Funciones clave

Precio

Casos de uso

Revisión documental

Control de calidad del contenido

Pros y contras

Ventajas

Contras

Reseñas

Preguntas y respuestas

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Alternativas a Habilidades