Question 1

Quels modèles locaux devrais-je exécuter et comment le matériel affecte-t-il SecureContext ?

Accepted Answer

SecureContext se dégrade de manière sécurisée en fonction du niveau du matériel — chaque couche alimentée par LLM se ferme (la fonctionnalité contribue discrètement à rien) plutôt que de rompre l'ingestion ou la recherche. Ce qui change avec le matériel, c'est la quantité de la pile d'intelligence active : | Niveau | Matériel | Modèles qui conviennent | Ce que vous obtenez | |---|---|---|---| | Minimum | n'importe quel processeur, ~2 Go de RAM libre | nomic-embed-text (embeddings uniquement) | Recherche hybride BM25+vector, mémoire de travail, chaîne d'audit, contrôle des compétences — le noyau. Les couches LLM (extraction d'événements, extraction d'entités, adjudication de contradictions) restent dormantes. | | Mid | 8-16 Go de GPU (ou Apple Silicon 16 Go+) | + qwen2.5-coder:14b ou phi4:14b (un à la fois) | + Extraction d'événements et de faits lors de l'ingestion (raisonnement temporel), adjudication de contradictions LLM, extraction d'entités, résumés de fichiers sémantiques L0/L1. | | Full | 24 Go+ de GPU (par exemple RTX 4090/5090) | + phi4:14b et gpt-oss:20b résidents ensemble | Tout, de manière concurrente, à latence interactive — plus un générateur local solide pour les questions/réponses et les benchmarks. C'est la configuration utilisée pour mesurer nos deltas de référence publiés. Guide de choix de modèle (tous mesurés, voir bench/): Embeddings : nomic-embed-text — requis, minuscule, fonctionne partout. Extraction d'événements (ZCEVENTEXTRACTMODEL, phi4:14b par défaut) : notre test a évalué phi4:14b à 100% de rappel d'événements / 100% de précision de date, à égalité avec gpt-oss:20b à 2 fois la vitesse. Sur les GPU plus petits, qwen2.5-coder:14b est juste derrière (84,6% de rappel). Les modèles

Question 2

Qu'est-ce dont j'ai besoin pour y faire fonctionner ?

Accepted Answer

Node 20+ et (recommandé) Docker pour la pile PostgreSQL + Ollama embarquée. L'installateur en une commande fait tout en environ cinq minutes. Un fallback SQLite fonctionne sans aucune infrastructure.

Question 3

Can multiple Claude Code sessions work on the same project without conflicts?

Accepted Answer

Oui — les sessions parallèles prennent atomiquement des tâches dans une file d'attente à vol d'oiseau (pas de double-présentations d'agents avec 50 agents × 100 tâches en test), coordonnent grâce aux diffusions de type (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT), et gardent des namespaces de mémoire privés par agent et une piscine partagée. Les hiérarchies de style de bureau (têtes + ouvriers, N-niveaux d'escalade) sont prises en charge pour des équipes d'agents plus grandes.

Question 4

Are Claude Code skills safe to install?

Accepted Answer

Les scripts bundlés des bundles de compétences Filesystem s'exécutent avec vos autorisations et Claude Code ne scanne pas cela. SecureContext complète la porte d'entrée manquante : un scan AST à l'admission, une vérification HMAC avant chaque exécution, un blanchiment automatique en cas d'échec ou de changement post-admission, et un registre verrouillé de toutes les décisions d'admission.

Question 5

Le SecureContext envoie ma code ou mon données à la nuage ?

Accepted Answer

Non. La mémoire, les embeddings (Ollama nomic-embed-text), la recherche, la synthèse et la chaîne d'audit s'exécutent tous localement. Cela fonctionne entièrement hors ligne (la recherche dégrade progressivement à la recherche par mots-clés si Ollama est hors connexion) et coûte 0 $ lorsqu'il est inactif.

Question 6

Pouvez-vous gérer un projet de plusieurs semaines ?

Accepted Answer

Oui, c'est à quoi sert la couche de livraison. Définissez un programme avec des phases (zc_program) et la liste de contrôle d'acceptation ouverte voyage avec l'état du projet. Fermer une phase nécessite une table de preuves et génère automatiquement un document de point de repère. Si l'agent d'orchestration meurt en pleine phase, un agent frais reconstruit l'état de la livraison complet en deux appels — vérifié en direct.

Question 7

En combien de pourcentage la SecureContext réduit-elle les coûts de tokens de Claude Code ?

Accepted Answer

Mesuré au cours d'un projet de 10 sessions : ~87 % moins de surcoût de contexte (la restauration de session est ~1,5 à 4k tokens au lieu de 20 à 50k de fichiers repassés). Dans les projets à long terme avec des centaines de souvenirs accumulés, les budgets de rappel maintiennent chacun de rappel au ~4k tokens au lieu d'un dépôt illimité qui serait ~47k. Les questions de fichiers sont répondues à partir de 15 à 50 fois plus compressé, avec des sommes sémantiques à la place des lectures brutes.

Question 8

Comment puis-je donner à Claude Code de la 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 astuces et zcrecall_context({focus: "tâche actuelle"}) au démarrage de session pour les récupérer — classés par pertinence, avec des requêtes de temps naturelles répondant directement à partir de la mémoire. La mémoire survit aux redémarrages, aux compactions et aux redémarrages car elle vit dans PostgreSQL, et non dans la fenêtre de contexte.

Question 9

La différence avec les concurrents

Accepted Answer

La plupart des projets "memory for Claude Code" font l'une ou l'autre chose : encapsuler la conversation dans un JSON. Enregistre les messages, les reprend. Pas de compression sémantique, pas de traçabilité, pas de modèle de sécurité. Synchroniser avec un service cloud. Mais maintenant, l'historique du serveur de votre agent (potentiellement incluant des secrets qu'il a touchés) vit sur un serveur tiers. Ajouter une recherche vectorielle. Ajoute RAG sur vos documents mais ne contribue pas réellement au problème — orchestre ce que l'agent fait, vérifie ce qui a été exécuté, survivre à la compression de session. SecureContext n'est aucun de ces projets : | | SecureContext | Services cloud de mémoire | Plugins RAG avec recherche vectorielle | Native Claude Code | |---|---|---|---|---| | Persiste lors des redémarrages | Oui, avec Postgres local | Oui, mais sur leur serveur | Seulement sur les documents, pas l'état | | Déploie des programmes + points de contrôle basés sur des preuves | zcprogram | Non | Non | Non | | Traçabilité par HMAC | Subclé par agent | Non | Non | Non | | Isolation par identité par agent | HKDF + RLS | Non | Non | Non | | Passe de l' admission (HMAC + AST) | | Non | Non | Non | | Chaîne tamper-evident + replay de session | | Non | Non | Non | | File d'attente de travail pour sessions parallèles | FOR UPDATE SKIP LOCKED | Non | Non | Non | | Fonctionne hors ligne | Local Postgres + Ollama | Non | Dépend d'eux | Fonctionne | | Frais quand inactif | 0$ | Abonnement mensuel | 0$ | 0$ | En comparaison des produits bien connus de la mémoire : Mem0 et Zep sont des excellents services de mémoire hôtés pour des applications LLM que vous développez ; Letta (MemGPT) est un framework d'agent avec mémoire de lecture-écriture. SecureContext vise un travail différent — moi

Question 10

Qu'est-ce de neuf (v0.46.1) ?

Accepted Answer

La recherche temporelle 2 + le kit de livraison d'outil. Les questions temporelles composées se décomposent en clauses d'événement avec fusion de classement ; les requêtes de recherche temporelles rendent un bloc de ligne de temps chronologique et les résultats périmés comportent des avertissements d'âge. Zcprogramme ajoute des programmes de livraison de plusieurs phases avec fermeture de phase avec preuve, auto-vérification de pointe de phase — vérifié live avec un test de main-levée de l'orchestrateur (tuez l'orchestrateur à mi-phase ; un remplacement frigorifique à froid reprend à partir de deux appels). La voie d'embed a maintenant un gardien avec un amortissement budgétaire auto-guérissant. Les mises à jour récentes : v0.46.0 — la mémoire de l'équipe (clés par utilisateur, travaux partagés, attribution d'écriture), restitution de session avec preuve cryptographique, OTel Gen-AI spans, mémoire CLI sans tête/CI, embeddings fractionnés, rapport de conformité exportable. V0.44.0 — supplantation de fait temporelle durable, graphique de tâche PGB, premiers nombres publics LongMemEval. V0.43.0 — digeste de rappel budgété avec token (corrige le firehose de rappel à 47 000 tokens sur des projets matures). V0.41–0.42 ** — programme de qualité mémoire : rappel focalisé, consolidation, fenêtres bi-temporelles, récupération de graphes multi-sauts, mémoires TTL, ingestion multimodale.

Question 11

SecureContext, qu'est-ce que ça signifie ?

Accepted Answer

Si vous utilisez Claude Code pour des projets réels, vous frappez ces obstacles : 1. Chaque session débute froide. Vous récopiez les mêmes fichiers, réexpliquez les mêmes décisions, découvrez les mêmes erreurs — et payez des tokens pour le même travail d’orientation à plusieurs reprises. 2. Les longs projets n’ont pas d’état de livraison. Lorsqu’un agent exécutant meurt en cours de fonctionnalité (crash, fenêtre fermée, contexte épuisé), son remplaçant débute aveugle. Les personnes compensent avec des fichiers CHECKPOINT manuscrits. 3. Il n’existe aucune trace de ce que les agents ont vraiment fait. Lorsque quelque chose se produit mal, Claude Code n’a ni l’historique, ni la preuve de ce qui s’est passé. 4. Les scripts de compétences s’exécutent avec vos permissions, sans examen. N’importe qui (ou n’importe quel agent) disposant d’un accès en écriture à ~/.claude/skills/ peut planter du code qui s’exécutera à la prochaine invocation. 5. Les sessions parallèles se bloquent les unes les autres. Deux fenêtres réclament la même tâche ; l’une en écrit par-dessus les éditions de l’autre. SecureContext est un plugin MCP qui ferme tout les cinq. Installez-le une fois et vos agents obtiendront : De la mémoire qui survive les redémarrages — décisions, erreurs, et état du projet restaurés en une seule appellation. Des sommes sémantiques par fichier qui répondent « ce que fait ce fichier » à 15-50 fois moins de compression que des lectures brutes. Une recherche temporelle qui sait quand les choses se sont produites et en marque les connaissances périmées. Une couche de livraison pour les projets longs — zcprogram suit les programmes à phase multiple ; fermer une phase nécessite de l'évidence d'acceptation et génère automatiquement un point de contrôle de recherchable ; un nouveau orchestrateur reprend le travail d’un défaillant de deux appels. Un traceur d’audit cryptographique — chaque action laisse une trace de son équivalent cryptographique qui peut être vérifiée.

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