Question 1

Quels modes de calculs locaux dois-je exécuter, et comment affecte-t-il le contexte de sécurité SecureContext?

Accepted Answer

SecureContext se dégrade gracieusement par niveau de matériel — chaque couche alimentée par un LLM échoue fermée (la fonction contribue en silence) plutôt qu'incluant la consommation de données d'inventaire ou de recherche. Ce qui change avec la matériel est dans quelle mesure de la pile intelligente est active : | Niveau | Matériel | Modèles qui s'adaptent | Ce que vous obtenez | |---|---|---|---| | Minimum | N'importe quel processeur, ~2 Go de RAM libre | nomic-embed-text (séquences d'emprunte uniquement) | Recherche hybride BM25+vector, mémoire de travail, chaîne de vérification, contrôle du gating des capacités — le cœur. Les couches LLM (extraction d'événements, extraction d'entités, arbitrage de contradictions) restent inactives. | | Moyen | 8-16 Go GPU (ou Apple Silicon 16 Go+) | + qwen2.5-coder:14b ou phi4:14b (l'un à la fois) | + Extraction d'événements à l'inventaire (raisonnement temporel) et arbitrage de contradictions de LLM, extraction d'entités, résumés semi-automatiques des fichiers à partir de Z. | | Complet | 24 Go+ GPU (par exemple RTX 4090/5090) | + phi4:14b et gpt-oss:20b résidents à l'instant | Tout, en parallèle, avec une latence interfaçable — et un générateur en local fort pour Q/B/B évaluation. C'est la configuration de nos deltas de benchmark publiés. | Conseils de choix de modèle (tous mesurés, voir bench/ :] Séquences d'emprunte : nomic-embed-text — requis, petit, exécution n'importe où. Extraction d'événements (ZCEVENTEXTRACTMODEL, par défaut phi4:14b) : notre concours a inscrit phi4:14b à 100 % de rappel d'événements / 100 % d'exactitude temporelle, en s'associant gpt-oss:20b pour un gain de 2 fois la vitesse. Sur les GPUs plus petites qwen2.5-c

Question 2

Quels sont les besoins requis pour exécuter cela ?

Accepted Answer

Node 20+ et (recommandé) Docker pour le stock PostgreSQL bundlé + Ollama. L'installateur de commande unique réalise tout en environ cinq minutes. Un fallback SQLite fonctionne avec aucune infrastructure.

Question 3

Plusieurs sessions Claude Code peuvent-elles travailler sur le même projet sans conflits ?

Accepted Answer

Oui — les sessions parallèles revendiquent de manière atomique des tâches d'une file d'attente de partage de travail (pas de double-prises de 50 agents × 100 tâches en test), se coordonnent à travers des diffuseurs de type défini (ASSIGNER/STATU/MERGE/REJETER), et ont des espaces de noms d'espace mémoire privés par agent plus une piscine partagée. Les hiérarchies d'entreprise (têtes + travailleurs, N-escalade de niveau) sont supportées pour les équipes d'agents plus grandes.

Question 4

La SecureContext envoie mon code ou mes données vers le cloud ?

Accepted Answer

Non. La mémoire, les embeddings (Ollama nominatif-embed-text), les recherches, les résumés et le chaînon d'audit s'exécutent tous localement. Il fonctionne entièrement en ligne hors ligne (les recherches se dégradent de manière gracieuse en recherche de mots-clés uniquement si Ollama est en panne) et coûte 0 $ lorsqu'il est en veille.

Question 5

Les compétences Claude Code sont-elles sécurisées à l'installation ?

Accepted Answer

Les scripts des compétences de fichiers système s'exécutent avec vos permissions et le chargeur natif de Claude Code n'y effectue pas d'analyse. La SecureContext rajoute la porte manquante : scan AST à l'admission, vérification HMAC avant chaque exécution, quarantaine automatique en cas d'échec ou de modification post-admission, et un journal chiffré vérifiable de chaque décision d'admission.

Question 6

Peut-il gérer un long projet, multi-hebdomadaire ?

Accepted Answer

Oui — c'est pour cela qu'il faut définir la couche de livraison. Définissez un programme avec les phases (zc_program), et l'acceptance du checklist de la phase ouverte travel avec l'état du projet. Fermer une phase demande une table d'évidence et génère automatiquement un document de checkpoint. Si l'agent de mise en œuvre meurt en pleine phase, un nouvel agent reconstitue l'état de livraison complet avec deux appels — vérifié à vie.

Question 7

Combien SecureContext réduit-il les coûts des jetons de Claude Code ?

Accepted Answer

Mesuré sur un projet de 10 sessions : ~ 87 % moins de surcoûts de contexte (la restauration de session est ~ 1.5–4k tokens au lieu de 20–50k de re-pastes de fichiers). Sur des projets longs avec des centaines de mémoires accumulées, le budget de rappel maintient chaque rappel à ~ 4k tokens alors que l'exporte illimitée serait ~ 47k. Les questions de fichiers sont répondues à partir de 15–50 fois compressées de résumés sémantiques au lieu de lectures brut.

Question 8

Comment puis-je donner à Claude Code de la mémoire persistante entre les sessions ?

Accepted Answer

Installez SecureContext (une commande — consultez la Quick start), puis les agents appellent zcremember pour persister les décisions et les petits avertissements et zcrecall_context ({focus : " tâche en cours "} ) au début de la session pour les restaurer - classé par pertinence, avec des requêtes de temps naturel répondues directement à partir de la mémoire. La mémoire résiste aux redémarrages, aux compactages et aux redémarrages car elle vit dans PostgreSQL, pas dans la fenêtre de contexte.

Question 9

Comment est-il différent des concurrents ?

Accepted Answer

La plupart des projets "memory for Claude Code" font l'une des trois choses : envelopper la conversation sous forme de JSON. Enregistre l'historique des messages et les rejoue. Aucune compression semantique, aucun journal d'audit, aucun modèle de sécurité. Synchronisation vers un service cloud. Une meilleure UX mais maintenant l'historique des outils de votre agent (potentiellement y compris les secrets qu'il a touchés) vit sur le serveur d'une autre personne. Intégration d'une recherche vectorielle. Ajoute des plugins RAG sur vos documents mais n'aide pas à résoudre le problème réel — orchestrer ce que fait l'agent, vérifier ce qui a fonctionné, survivre la compression des sessions. SecureContext n'est aucun de ces cas : 
 
 | Étape | SecureContext | Services de mémoire cloud | Plugins RAG vectoriels | Natif Claude Code | 
 |---|---|---|---|---| 
 | Persistant à partir du redémarrage | ❌ Oui, Postgres local | ❌ Mais sur leur serveur | ❌ Seulement des documents, et non de l'état | ❌ Auto-compactement perdu | 
 | Livraison de programmes + points de contrôle à preuve | ❌ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ | 
 | Journal audit sécurisé | ❌ Subclé par agent | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | 
 | Isolation d'identité par agent | ❌ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ | 
 | Barrière d'admission des compétences (HMAC + AST) | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | 
 | Chaîne tamper-evident + replay de session | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | 
 | File d'attente de travail pour sessions parallèles | ❌ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ | 
 | Fonctionne hors ligne | ❌ Postgres local + Ollama | ❌ | ❌ Dépend | ❌ | 
 | Coût lorsqu'inactif | $0$ | Souscription mensuelle | $0$ | $0 | 
 En comparaison des produits de mémoire connus : Mem0 et Zep sont des API de mémoire hôteses de qualité pour les applications de LLM que vous constru

Question 10

Quels sont les nouvelles fonctionnalités (version 0.46.1)?

Accepted Answer

La réception de données temporelles, round 2, et le kit de distribution de résultats. Les questions temporelles complèxes se décomposent en clauses d'événements avec une fusion de classement, et les recherches temporelles rendent un bloc de chronologie Timeline et alerte sur les résultats périmés. zcprogram ajoute des programmes de livraison multisphases avec un fermeture de phase basée sur des preuves, vérifié par un orchestrator - test de livraison de phase (tuer l'orchestrator au milieu d'une phase ; un remplacement froid reprend à partir de deux appels). La voie d'embedrage dispose désormais d'un garde-fou avec un autofissage budgétisé. Les sorties récentes : version 0.46.0 – mémoire de l'équipe (clés par utilisateur, espaces de travail partagés, écriture attributionnée) , replay de session avec une provenance cryptographique, OTel Gen-AI spans, CLI mémoire sans têtes/CI, embeddings chunkés, rapports d'importation de conformités. Version 0.44.0 – remplacement de fait temporel, tâches graphiques dureables PG , premiers numéros publics de LongMemEval. Version 0.43.0 – résumé de rappel budgété (résoud la canalisation de rappel de 47k-tokens sur les projets matures). Versions 0.41–0.42** – programme de qualités de mémoire : rappel ciblé, consolidation, fenêtres bi-temporelles, récupération graphique multi-bond, souvenirs TTL, ingestion multimodale. Détails complets dans CHANGELOG.md ; notes d'architecture dans ARCHITECTURE.md.

Question 11

NVIDIA GPU ? ajoutez simplement : -f docker/docker-compose.nvidia.yml

Accepted Answer

curl http://localhost:3099/health # → {"status":"ok","version":"0.46.1",...} exécutez ensuite docker exec securecontext-ollama ollama pull nomic-embed-text docker/start.ps1 / docker/start.sh, en intégrant la détection d'un GPU autodéclenché et un mode "produit" (nginx reverse proxy).

Question 12

Qu'est-ce que SecureContext ?

Accepted Answer

Si vous utilisez Claude Code sur des projets réels, vous vous êtes déjà heurté à ces problèmes : 1. Chaque session commence à zéro. Vous ré-insérez les mêmes fichiers, expliquez les mêmes décisions, redécouvrez les mêmes petits problèmes — et payez des jetons pour le même travail d'orientation à rebours. 2. Les projets longs n'ont pas d'état de livraison. Lorsqu'un agent de coordination meurt en plein fonction (casse, fenêtre fermée, contexte épuisé), son remplaçant commence aveugle. Les gens compensent avec des dossiers CHECKPOINT manuscrits. 3. Il n'y a pas de trace de ce que les agents ont vraiment fait. Lorsque quelque chose va mal, Claude Code n'a pas d'histoires tamponnées sur ce qui a fonctionné. 4. Les scripts de compétences s'exécutent avec vos permissions, sans examen. N'importe qui (ou n'importe quel agent) ayant accès en écriture à ~/.claude/skills/ peut planter du code qui va s'exécuter à la prochaine invocation. 5. Les sessions parallèles se poussent mutuellement. Deux fenêtres revendiquent la même tâche ; l'une écrase les modifications de l'autre. SecureContext est un module de coordination qui ferme les cinq problèmes. Installez-le une fois et vos agents obtiennent : Une mémoire qui survit aux redémarrages — décisions, petits problèmes et état de projet restaurés dans une seule appelle; des sommaires sémantiques par fichier qui répondent « Qu'est-ce que ce fichier fait ? » à 15–50× compression au lieu de lectures brutes ; une recherche temporelle qui sait quand les choses sont arrivées et signale les connaissances périmées. Un couche de livraison pour les projets longs en cours — zcprogram suit les programmes multiniveau ; la fermeture d'une phase nécessite un preuves d'acceptation et génère automatiquement un point de contrôle pouvant être recherché ; un nouvel agent de coordination reprend le travail d'un agent mort de deux appels. Un audit de traçabilité cryptographique — chaque changement est enregistré et sécurisé.

designer-coordination-rules (Grade A)Composant de données sécurité testé pour les compétences AI Claud AI de classe A. RÈGLES DE COORDINATION — extraites de deepPrompt pour designer

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