Question 1

Les modèles locaux recommandés dépendent de votre cas d'utilisation spécifique et des exigences de votre projet. Le matériel peut affecter les performances de SecureContext, il est donc important de choisir un équipement approprié pour vos besoins.

Accepted Answer

SecureContext dégrade doucement en fonction du niveau de matériel — chaque couche alimentée par LLM se ferme (le fonctionnement contribue discrètement à rien) plutôt que de faire échouer l'ingestion ou la recherche. Ce qui change avec le matériel est la quantité de la pile d'intelligence active : | Niveau | Matériel | Modèles qui conviennent | Ce que vous obtenez | |---|---|---|---| | Minimum | N'importe quel CPU, ~2 GB de RAM libre | nomic-embed-text (seuls les embeddings) | Recherche hybride BM25+ vectoriel, mémoire de travail, chaine d'audit, verrouillage des compétences — le noyau. Les couches LLM (extraction d'événements, extraction d'entités, adjudication de contradiction) restent inactives. | | Moyen | 8-16 GB GPU (ou Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5-coder:14b ou phi4:14b (l'un des deux) | + Extraction d'événements à l'ingestion (résolution temporelle), adjudication de contradiction LLM, extraction d'entités, sommeirosématiques des fichiers L0/L1. | | Plein | 24 GB+ GPU (par exemple RTX 4090/5090) | + phi4:14b et gpt-oss:20b résidents ensemble | Tout, en parallèle, au taux de latence interactif — plus un fort générateur local pour QA/benchmark, C'est la configuration dont nos deltas de benchmark publicités ont été mesurés.

Question 2

Qu'est-ce qu'il faut pour le lancer?

Accepted Answer

Node 20+ et (recommandé) Docker pour le bundle PostgreSQL + Ollama. L'installateur à une commande fait tout en environ cinq minutes. Un fallback SQLite fonctionne avec zéro infrastructure.

Question 3

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

Accepted Answer

Oui - les sessions parallèles réclament atomiquement des tâches d'une file de travail volante à zéro double-prises à 50 agents × 100 tâches en test, coordonnent par des diffusions de type (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT), et gardent des namespaces de mémoire privés par agent plus une pool partagée. Des hiérarchies de style d'équipe (têtes + ouvriers, échelonnement n-tronc) sont prises en charge pour des équipes d'agents plus larges.

Question 4

Sont les compétences Claude Code sécurisées à installer?

Accepted Answer

La bundle de scripts de compétences de dossier stocke des scripts qui s'exécutent avec vos permissions, et le chargeur natif Claude Code ne les scanne pas. Le SecureContext complète le missing gate : scan AST à l'admission, vérification HMAC avant chaque exécution, quarantaine automatique sur échec ou changement post-admission, et un journal chaîné vérifiable de chaque décision d'admission.

Question 5

Le SecureContext envoie mon code ou mes données à la cloud ?

Accepted Answer

Non. La mémoire, les embeddings (Ollama nomic-embed-text), la recherche, la synthèse, et la chaîne d'audit fonctionnent tous localement. Il fonctionne complètement hors ligne (la recherche se dégrade gracieusement au seul mot-clé si Ollama est down) et coûte 0 $ lorsque il est inactif.

Question 6

Puis-je gérer un programme à projet long de plusieurs semaines ?

Accepted Answer

Oui — c'est pour cela que le niveau de livraison existe. Définir un programme avec des phases (zc_program) et l'étape ouverte d'un programme voyage avec l'état du projet. Fermer une phase nécessite une table d'évidence et génère un document de verrouillage automatiquement. Si l'agent de coordination meurt en cours de phase, un nouveau rétablit l'ensemble de l'état livré à partir de deux requêtes — prouvé en direct.

Question 7

Quel est le niveau de tokenisation de Claude Code que l'élimination du contexte SecureContext réduit-elle ?

Accepted Answer

Mesuré sur un projet de 10 sessions : ~87 % de moins de surcharge de contexte (la restauration de session est d'environ 1,5 à 4 k de jetons au lieu de 20 à 50 k de fichiers répétés). Dans les projets à long terme avec des centaines de mémoires accumulées, le budget de rappel conserve chaque rappel à ~4 k de jetons alors qu'un déchargement sans limite serait d'environ 47 k. Les questions de fichiers sont répondues à partir de résumés sémantiques compressés 15 à 50 fois au lieu de lectures brutes.

Question 8

Comment donner à Claude Code une mémoire persistante entre les sessions ?

Accepted Answer

Installez SecureContext (une commande - voir Quick start), puis les agents appellent zcremember pour persister les décisions et les problèmes et zcrecall_context({focus: "tâche en cours"}) au début de la session pour les restaurer - classés par pertinence, avec des requêtes de temps en langage naturel répondues directement desde la mémoire. La mémoire survit aux redémarrages, compactages et redémarrages car elle réside dans PostgreSQL, et non dans la fenêtre de contexte.

Question 9

Quelles sont les différences avec les compétiteurs ?

Accepted Answer

La plupart des projets "mémoire pour Claude Code" font l'une ou l'autre des choses : Envelopper la conversation dans JSON. En sauvegardant les messages, les réenregistrer. Pas de compression sémantique, ni de modèle d'audit, ni de modèle de sécurité. Synchroniser avec un service cloud. 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. Insérer une recherche vectorielle. Ajouter un score RAG sur vos documents, mais sans aider réellement au problème — orchestrer ce que fait l'agent, vérifier ce qui a été exécuté, survivre à la compaction des sessions.  SecureContext est ni l'une ni l'autre de ces options : | | SecureContext | Services de mémoire cloud | Plugins de recherche vectorielle RAG | Code Claude natif | |---|---|---|---|---| | Persistance à l'arrêt | ✅ Oui, base de données Postgres locale | ✅ Mais sur leur serveur | ⚠️ Seulement les documents, pas l'état | ❌ Compaction auto-loueur | | Programmes de distribution + points de contrôle avec étiquette de preuve | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ | | Chaîne d'audit HMAC | ✅ Sous-clé par agent | ❌ | ❌ | ❌ | | Isolation d'identité par agent (HKDF + RLS) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | Portillon d'admission de compétence (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | Chaîne évidente de tamponnage + réenregistrement de session | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | File d'attente pour sessions parallèles | ✅ FOR.UPDATE.SKIP.BLOC.ÉCHÉ | ❌ | ❌ | ❌ | | Exécuter hors ligne | ✅ Base de données Postgres locale + Ollama | ❌ | ⚠️ Dépend | ✅ | | Coûts lors de l'inactivité | $0 | Abonnement mensuel | $0 | $0 | Par rapport aux produits de mémoire bien connus : Mem0 et Zep sont excellents APIs de mémoire abordés

Question 10

Qu'est-ce qui est nouveau (v0.46.1)

Accepted Answer

La deuxième ronde de récupération temporelle + le kit de livraison d'outils. Les questions temporales composées se décomposent en clauses d'événements avec fusion de classement ; les recherches temporales affichent un bloc de chronologie et les résultats périmés portent des avertissements sur l'âge. Zcprogram ajoute des programmes de livraison multi-phases avec fermeture de phase auto-verrouillée et vérification — test d'orchestration (tuer l'orchestrateur au cours d'une phase ; un remplacement froid reprend depuis deux appels). La voie d'incrustation maintenant dispose d'une garde avec un régénération auto-budgetné. Les sorties récentes : v0.46.0 — mémoire d'équipe (clés utilisateur, espaces partagés, attribution d'écriture), relecture de session avec preuves cryptographiques, OTel Gen-AI spans, CLI de mémoire CI/tête, embeddings découpés, export du rapport de conformité. v0.44.0 — substitution de faits temporels durables, graphique de tâche PG durables, premiers chiffres public LongMemEval. v0.43.0 — résumé de rappel budgété en tokens (corrigent la canalisation de rappel de 47 k-tokens pour les projets matures). v0.41–0.42** — programme de qualité de mémoire : rappel axé, consolidation, fenêtres bitemporelles, récupération graphique multi-sauts, mémoires TTL, ingestion multimodale. Détails complets dans CHANGELOG.md ; notes d'architecture dans ARCHITECTURE.md.

Question 11

Que est SecureContext ?

Accepted Answer

Si vous utilisez Claude Code sur des projets réels, vous avez déjà rencontré ces murs : 1. Chaque session commence froide. Vous réenvoyez les mêmes fichiers, expliquez les mêmes décisions, découvrez les mêmes écueils — et payez les mêmes frais de préorientation à plusieurs reprises. 2. Les projets longs n'ont pas d'état de livraison. Lorsque l'agent orchestrateur meurt au milieu d'une fonctionnalité (crash, fenêtre fermée, contexte épuisé), son remplaçant commence aveugle. Les gens compensent en rédigeant des fichiers CHECKPOINT manuellement. 3. Il n'y a pas d'enregistrement de ce que les agents ont réellement fait. Lorsque quelque chose se mal tourne, Claude Code n'a pas d'historique de tampon de ce qui a fonctionné. 4. Les scripts de compétences s'exécutent avec vos permissions, non examinés. N'importe qui (ou n'importe quel agent) avec l'accès d'écriture à ~/.claude/skills/ peut planter du code qui fonctionne à la prochaine invocation. 5. Les sessions parallèles piétinent les unes les autres. Deux fenêtres revendiquent la même tâche ; l'une efface les modifications de l'autre. SecureContext est un plugin MCP qui résout tous les cinq. Installez-le une fois et vos agents obtiennent : Une mémoire qui survive les redémarrages — décisions, écueils et état de projet restaurés en une seule appelle ; des résumés sémantiques par fichier permettant de répondre "ce que fait le présent fichier ?" au tarif de 15 à 50 fois le compression des lectures brutes ; une recherche temporelle qui sait quand les choses se sont produites et indique les connaissances périmées. Une couche de livraison pour les projets longs — zcprogram suit les programmes multi-étapes ; la fermeture d'une étape nécessite une preuve d'acceptation et génère automatiquement un point de contrôle pouvant être recherché ; un orchestrateur frais reprend le travail d'un mort de deux appels. Un journal d'audit cryptographique — tous

developer-documentation-instincts (Grade A)Compétence de données AI sécurisée testée pour Claude AI. Grade A. LES INSTINCTS DE DOCUMENTATION — extraits de roles.json deepPrompt pour développeur

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