Question 1

Quels modèles locaux devez-vous exécuter et comment l'équipement affecte SecureContext ?

Accepted Answer

SecureContext dégrade gracieusement au niveau d'équipement, chaque niveau fonctionnel par LLM échoue fermé (la fonction participe silencieusement à rien) rather que briser l'ingestion ou la recherche. Ce qui change avec l'équipement est la quantité de la pile d'intelligence active : | Niveau | Équipement | Modèles qui s'adaptent | Ce que vous obtenez | |---|---|---|---| | Minimum | N'importe quel processeur, ~2Go de RAM gratuite | nomic-embed-text (seuls les embeddings) | Recherche hybridée BM25+recherche vectorielle, mémoire active, chaine d'audit, contrôle des compétences — le noyau. Les couches LLM (extraction d'événement, extraction d'entité, adjudication de contradiction) restent inactives. | | Milieu | 8 à 16Go de GPU (ou Apple Silicon 16Go+) | + qwen2.5-coder :14b ou phi4 :14b (l'un à la fois) | + Extraction d'événements et de faits à l'ingestion (raisonnement temporel), adjudication de contradiction LLM, extraction d'entités, résumés de fichiers L0 / L1 semantiques. | | Complet | 24Go+ de GPU (par exemple RTX 4090 / 5090) | + phi4 :14b et gpt-oss :20b résidents ensemble | Tout, concomitamment, à une latence interactivité — plus un générateur local fort pour QA/points de référence. C'est la configuration dont nos deltas de benchmark publiés ont été mesurés. | La directive de choix de modèle (tous testés, voir bench/ :) : Embeddings : nomic-embed-text — obligatoire, petit, exécute n'importe où. L'extraction d'événements (ZCEVENTEXTRACTMODEL, paramètre par défaut phi4 :14b) : notre concours a classé phi4 :14b à 100 % de rappel événementiel / 100 % de précision calendrier, égalisant gpt-oss :20b à 2x la vitesse. Sur les GPU moins puissants, qwen2.5-coder :14b est

Question 2

Quel est l'équipement requis pour exécuter cela ?

Accepted Answer

Node 20+ et (récommandé) Docker pour la piling PostgreSQL + Ollama embarquée. L'installateur sous commande unique fait tout en environ 5 minutes. Un fallback SQLite fonctionne avec zéro infrastructure.

Question 3

Peuvent-seux sessions Claude Code travailler sur le même projet sans conflits ?

Accepted Answer

Oui - les sessions parallèles revendiquent des tâches atomiquement depuis une file d'attente de vol de travail (pas de revendications doublées à 50 agents × 100 tâches en test), coordonnent par des diffusions de type (ASSIGNER/STATUT/MERGER/REJETER) et gardent des noms de jeux de mémoire privés par agent ainsi qu'un pool partagé.

Question 4

Sont les compétences Claude Code sécurisées à installer ?

Accepted Answer

Les scripts de la boule des compétences de système de fichiers s'exécutent avec vos permissions, et le chargeur natif de Claude Code ne les scanne pas. SecureContext complète le missing gate : examen de l'AST en admission, vérification de l'HMAC avant exécution, quarantaine automatique en cas d'échec ou de changement post-admission, ainsi qu'un journal des décisions d'admission verifiable.

Question 5

Quel est le processus concernant SecureContext ?

Accepted Answer

Non. La mémoire, les embeddings (Ollama nomic-embed-text), la recherche, la synthèse et la chaîne de contrôle se exécutent tous localement. Il fonctionne pleinement en ligne (la recherche se dégrade progressivement au mode mot-clé uniquement si Ollama est en panne) et coûte 0 $ en veille.

Question 6

Peut-il gérer un projet de plusieurs semaines ?

Accepted Answer

Oui — c'est ce que la couche de livraison est pour. Définissez un programme avec des phases (zc_program), et l'acceptance checklist ouverte de la phase voyage avec l'état du projet. Fermer une phase exige une table d'évidence et génère automatiquement un document d'étape de pointage. Si l'agent orchestrateur meurt en pleine phase, un nouveau reconstruit l'état de livraison complet à partir de deux appels — vérifié en temps réel.

Question 7

Quelle est la réduction de coûts de jetons de Claude Code liée à SecureContext ?

Accepted Answer

Mesurée pendant un projet de 10 sessions : ~ 87 % moins d'overhead de contexte (la restauration de session est de ~ 1,5 à 4k de jetons au lieu de 20 à 50k de fichiers re-pastes). Sur les projets à long terme avec des centaines de souvenirs accumulés, le budget de rappel maintient chaque rappel à ~ 4k de jetons où un dump non limité serait de ~ 47k. Les questions de fichiers sont répondues à partir de 15 à 50 fois les résumés semantiques compressés au lieu de lectures brutes.

Question 8

Comment puis-je donner à Claude Code une mémoire persistante à travers les sessions ?

Accepted Answer

Installez SecureContext (une seule commande — voir la section Quick start), puis les agents appellent zcremember pour persister les décisions et les trouvés et zcrecall_context({focus: "tâche actuelle"}) au début de la session pour les récupérer — classés par pertinence, avec des requêtes de temps naturelles répondant directement à la mémoire. La mémoire survit aux redémarrages, aux compactions et aux redémarrages parce qu'elle vit dans PostgreSQL, et non dans la fenêtre de contexte.

Question 9

Comment cela diffère des concurrents ?

Accepted Answer

La plupart des projets « Claude Code » stockent la mémoire en une de trois manières : envelopper la conversation dans du JSON. Sauvegarder les messages et les réafficher. Pas de compression syntaxique, pas de traçabilité d'audit, pas de modèle de sécurité. Sync avec un service cloud. Une meilleure expérience utilisateur mais maintenant l'historique de votre agent (éventuellement y compris des secrets que cela a touchés) vit sur le serveur de quelqu'un d'autre. Ajouter une recherche vectorielle. Ajoute un RAG sur vos documents mais ne résout pas le problème réel — orchestrer ce que le agent fait, vérifier ce qui a été exécuté, survivre à la compression de session. SecureContext n'est aucun de ceux-là : 
| | SecureContext | Services de mémoire en nuage | Plugins RAG vectoriels | Claude Code natif | |---|---|---|---|---| | Persistant au redémarrage | Oui, Postgres local | Mais sur leur serveur | Seul les documents, pas l'état | Compact auto-détruit (perdant) | | Livrer des programmes + check points évalués par preuves | zcprogram | | | | Traçabilité d'audit HMAC | Sous-clé par agent | | | | Isolation des identités par agent (HKDF + RLS) | | | | | Porte de sécurité des compétences (HMAC + AST) | | | | | | Chaîne tamper-évidente + replay de session | | | | | | File d'attente pour sessions parallèles (FOR UPDATE SKIP LOCKED) | | | | | Fonctionner hors ligne | Postgres local + Ollama | | Dépend de | | | Coût lorsqu'inactive | $0 | Abonnement mensuel | $0 | $0 | En comparaison des produits de mémoire bien connus : Mem0 et Zep sont des excellentes API de mémoire hôteses pour les applications LLM que vous créez ; Letta (MemGPT) est une plateforme d'agent avec une mémoire auto-éditaire. SecureContext vise un emploi différent — m

Question 10

Qu'est-ce que il y a de nouveau (v0.46.1)

Accepted Answer

Recherche temporelle de la deuxième ronde + kit d'outils de livraison. Les questions temporelles composées se décomposent en clauses d'événements avec fusion de rang ; les recherches temporelles affichent un bloc de calendrier chronologique et les résultats obsolètes comportent des avertissements de durée de conservation. zcprogram ajoute des programmes de livraison multi-étapes avec des fermetures de phase basées sur la preuve et un test de remise automatique avec un vérificateur (arrêter le vérificateur en plein milieu d'une étape ; un remplacement à froid reprend à partir de deux appels). Le canal d'intégration a maintenant un watchdog avec une auto-réparation budgétisée. Sorties récentes : v0.46.0 — mémoire d'équipe (clés par utilisateur, espaces de travail partagés, attribution d'écriture), replay de session avec preuve cryptographique, OTel Gen-AI spans, CLI de mémoire sans tête, embeddings fragmentés, exportation de rapport de conformité. v0.44.0 — remplacement de faits temporels, graphique de tâches PG durable, premiers chiffres publics LongMemEval. v0.43.0 — rappel budgété par jeton (corrige le rappel à 47 000 jetons sur les projets matures). v0.41–0.42** — programme de qualité de mémoire : rappel ciblé, consolidation, fenêtres bi-temporelles, récupération de graphes multi-étapes, mémoires TTL, ingestion multimodale. Détails complets dans CHANGELOG.md ; notes d'architecture dans ARCHITECTURE.md.

Question 11

Qu'est-ce qu'un SecureContext ?

Accepted Answer

Lorsque vous utilisez Claude Code sur des projets réels, vous rencontrez ces problèmes : 1. Toute session démarre froide. Vous répassez les mêmes fichiers, réexpliquez les mêmes décisions, redécouvrez les mêmes pièges — et payez des jetsons pour le même travail d'orientation à chaque fois. 2. Les projets longs n'ont pas d'état de livraison. Lorsqu'un agent de planification meurt en cours de fonctionnalité (plantage, fenêtre fermée, contexte épuisé), son remplaçant démarre aveugle. Les gens compensent par des fichiers de vérification manuscrits. 3. Il n'y a pas de record de ce que les agents ont fait. Lorsque quelque chose ne va pas, Claude Code n'a pas d'historique non fongible de ce qui s'est passé. 4. Les scripts de compétences fonctionnent avec vos permissions, non scanner les. Quiconque (ou tout agent) ayant accès en écriture à ~/.claude/skills/ peut planter du code qui court à la prochaine invocation. 5. Les sessions parallèles marchent les unes sur les autres. Deux fenêtres revendiquent la même tâche ; l'une efface les modifications de l'autre. Le SecureContext est un plugin MCP qui résout tous les cinq. Installez-le une fois, et vos agents auront : une mémoire qui survive les redémarrages — décisions, pièges et état de projet restaurés en une seule demande ; des sommaires semantiques par fichier, qui répondent à "ce que fait ce fichier ?" avec une compression de 15 à 50 fois au lieu de lectures brutes ; une recherche temporelle qui connaît quand ont eu lieu les choses et signale la connaissances obsolètes. Une couche de livraison pour les projets d'une durée longue — zcprogram suit les programmes à phases multiples ; la fermeture d'une phase nécessite les preuves d'acceptation et génère automatiquement un checkpoint parcourable ; un orchestrateur frais reprend le travail d'un autre qui a péri de deux appels. Un traçage audit cryptographique — chaque action est enregistrée par une trace sécurisée :

devops-prime-directives (Grade A)Compétence de données sécurisée AI pour Claude AI. Classe A. PRIME DIRECTIVES — extraits de roles.json deepPrompt pour DevOps

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