Question 1

מה אני צריך כדי להריץ את זה?

Accepted Answer

Node 20+ ו‑(מומלץ) Docker עבור סטאק PostgreSQL + Ollama המוטמע. המתקנה בלחיצה אחת מבצעת הכל תוך כ‑חמש דקות. גרסה חלופית עם SQLite רצה ללא תשתית.

Question 2

אילו מודלים מקומיים כדאי להריץ, ואיך החומרה משפיעה על SecureContext?

Accepted Answer

SecureContext יוריד את איכותו בצורה חלקה לפי רמת החומרה — כל שכבת LLM שמופעלת נכשלת בצורה סגורה (התכונה תתרום בשקט ל־nothing) במקום לשבור את הכנסה או החיפוש. מה שמשתנה עם החומרה הוא כמה מהשטח האינטליגנציה פעיל:

| רמה | חומרה | מודלים שמתאימים | מה תקבל |
|---|---|---|---|
| מינימום | כל CPU, ~2GB RAM פנוי | nomic-embed-text (רק embeddings) | חיפוש היברידי BM25+vector, זיכרון עבודה, שרשרת ביקורת, חסימת מיומנויות — הליבה. שכבות LLM (הפקת אירועים, הפקת ישויות, תיווך סתירות) נשארות לא פעולות |
| בינונית | 8–16GB GPU (או Apple Silicon 16GB+) | + qwen2.5-coder:14b או phi4:14b (אחד בכל פעם) | + הפקת עובדה אירועית בזמן הכנסה (הגיון תזמון), תיווך סתירות LLM, הפקת ישויות, סיכומי קבצים L0/L1 סמנטיים |
| מלאה | 24GB+ GPU (למשל RTX 4090/5090) | + phi4:14b ו-gpt-oss:20b במקביל | הכל, בו-זמנית, עם עיכוב אינטראקטיבי — בנוסף למנוסה מקומי חזק ל‑QA/בנצ'מרקים. זו היא התצורה שעליה נמדדו הדלתות של הבנצ'מרק שלנו.

הכוונה לבחירת מודל (הכל נמדד, ראה bench/):

הטמונות: nomic-embed-text — חובה, זעיר, רץ בכל מקום.

הפקת אירועים (ZCEVENTEXTRACTMODEL, ברירת מחדל phi4:14b): בתחרות שלנו phi4:14b השיגה 100% זיכרון אירוע / 100% דיוק תאריך, שווה ל‑gpt-oss:20b במהירות כפול. על GPUs קטנים qwen2

Question 3

האם ניתן להריץ מספר סשנים של Claude Code על אותו פרויקט מבלי שהתרחשו קונפליקטים?

Accepted Answer

כן — סשנים מקביליים מחזיקים באופן אטומי משימות מרשימת גניבת עבודה (אין תביעות כפולות ב‑50 סוכנים × 100 משימות בבדיקות), מתואמים באמצעות שידורים ממוקדים (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT), ושומרים על שמות מרחב זיכרון פרטיים לכל סוכן יחד עם מאגר משותף. היררכיות בסגנון מחלקה (ראשי + עובדים, N-tier escalation) נתמכות לצוותי סוכנים גדולים.

Question 4

האם כישורי Claude Code בטוחים להתקנה?

Accepted Answer

כישורי מערכת הקבצים כוללים סקריפטים שמריצים עם הרשאותיך, וה-Loader של Claude Code אינו סורק אותם. SecureContext מוסיף את הגדר החסויה: סריקה של AST בכניסה, אימות HMAC לפני כל ריצה, כיבוש אוטומטי כשל או שינוי אחרי קבלה, ורישום מחובר ניתן לאימות של כל החלטת קבלה.

Question 5

האם SecureContext שולח את הקוד או הנתונים שלי לענן?

Accepted Answer

לא. זיכרון, embeddings (Ollama nomic-embed-text), חיפוש, סיכום ושרשרת האודיט רצה מקומית. הוא פועל במצב מנותק לגמרי (החיפוש מתאפק בחלקי מילות מפתח אם Ollama אינו פעיל) ונותן עלות 0$ כשהוא רץ במצב ריק.

Question 6

האם זה יכול לנהל פרויקט ארוך, מרובה שבועות?

Accepted Answer

כן — זה בדיוק למה המצב של המסירה משמש. הגדר תכנית עם שלבים (zc_program), ורשימת הבדיקות של שלב הפתיחה עוטפת את מצב הפרויקט. סגירת שלב מחייבת טבלת ראיות ומייצרת מסמך נקודת ביקורת אוטומטית. אם הסוכן האורקסטרטיבי מתים באמצע השלב, אחד חדש מחזיר את מצב המסירה המלא מ‑שתי קריאות — מאומת במצב חי.

Question 7

כיצד ניתן לתת ל־Claude Code זיכרון קבוע בין הפעלות?

Accepted Answer

התקן את SecureContext (התקנה ב‑קובץ אחד – ראה Quick start), ואז הסוכנים קוראים ל‑zcremember כדי לשמור החלטות ו‑gotchas, ולקרוא ל‑zcrecall_context({focus: "current task"}) בתחילת ההפעלה כדי לשחזר אותם – ממוינים לפי רלוונטיות, עם שאילתות זמן בשפה הטבעית שמקבלות תשובות ישירות מהזיכרון. הזיכרון מתמלא ב־PostgreSQL, לא בחלון הקונטקסט, ולכן נשמר בין אתחולים, כיווצים והרבה מחדש.

Question 8

כמה מופחת SecureContext את עלות הטוקנים של Claude Code?

Accepted Answer

מדוד ב‑10‑הפעלות של פרויקט: כ‑87% פחות עומס הקונטקסט (שחזור סשן הוא כ־1.5–4k טוקנים במקום 20–50k של קבצים שמוקפצים מחדש). בפרויקטים ארוכי‑משך עם מאות זיכרונות אגרגטיים, תקציב הזיכרון שומר כל זיכרון כ‑4k טוקנים בעוד שהדפסה בלתי מוגבלת הייתה כ‑47k. שאלות על קבצים נענות באמצעות סיכומים סמנטיים דחוסים ב‑15–50× במקום קריאה גולמית.

Question 9

כיצד זה שונה מתחרים

Accepted Answer

רוב פרויקטי "זיכרון עבור Claude Code" מבצעים אחד משלושה דברים: עטיפת השיחה ב‑JSON. שמירת ההודעות, השחזור שלהן. אין דחיסה סמנטית, אין מעקב ביקורת, אין מודל אבטחה. סינכרון לשירות ענן. UX טוב יותר אך כעת היסטוריית כלי הסוכן שלך (כולל סודות שאולי נגעת בהם) נמצאת בשרת של מישהו אחר. הוספת חיפוש וקטורי. מוסיף RAG למסמכים שלך אך אינו עוזר בבעיה העיקרית — תיאום מה הסוכן עושה, אימות מה רצה, הישרדות קצוץ של הסשן. SecureContext אינו כל אחת מהאפשרויות הללו:

| | SecureContext | Cloud memory services | Vector RAG plugins | Native Claude Code |
|---|---|---|---|---|
| Persistent across restarts | ✅ Yes, local Postgres | ✅ But on their server | ⚠️ Only docs, not state | ❌ Lossy auto‑compact |
| Delivery programs + evidence‑gated checkpoints | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ |
| HMAC audit trail | ✅ Per‑agent subkey | ❌ | ❌ | ❌ |
| Per‑agent identity isolation | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ |
| Skill admission gate (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Tamper‑evident chain + session replay | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Work‑stealing queue for parallel sessions | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ |
| Runs offline | ✅ Local Postgres + Ollama | ❌ | ⚠️ Depends | ✅ |
| Cost when idle | $0 | Monthly subscription | $0 | $0 |

לשוואה למוצרי הזיכרון הידועים: Mem0 ו‑Zep הם API זיכרון מאוחסן מצוינים ל‑LLM apps שאתה מפתח; Letta (MemGPT) היא מסגרת סוכן עם זיכרון מתקן עצמי. SecureContext מכוון למטרה שונה – זה אני.

Question 10

מה חדש (v0.46.1)

Accepted Answer

סיבוב השגת מידע זמני מס' 2 + חבילת כלי האספקה. שאלות זמניות מורכבות מתפרקות לחלקי אירועים עם צירוף דירוג; חיפושים זמניים מציגים בלוק קו זמן כרונולוגי והוצאות ישנות נושאות אזהרות על גיל. zcprogram מוסיף תוכניות אספקה שלביות עם סגירת שלב מבוקרת על ידי הוכחות, עצירה אוטומטית; נבדקת בדיקה של העברת מבקר (להרוג את המבקר באמצע השלב; החלפת קירור מתבצעת מהקודקוד השני). שביל ה-embed כעת כולל watchdog עם תיקון עצמי מתוכנן. גרסאות אחרונות: v0.46.0 — זיכרון צוות (מפתחות למשתמש, סביבות עבודה משותפות, ייחוס כתיבה), תיעוד חזרה של סשנים עם מקור קריפטוגרפי, OTel Gen-AI spans, CLI לזיכרון CI/ראשי, embeddings חלקיים, ייצוא דוח התאמה. v0.44.0 — תוקף עובדה זמנית, גרף משימות PG עמיד, מספרי LongMemEval הציבוריים הראשונים. v0.43.0 — תמצית זיכרון בעלת תקציב תווים (מתקן את הזרם האש של זיכרון 47k‑token במיזמים מבוגרים). v0.41–0.42** — תוכנית איכות זיכרון: זכירה ממוקדת, קונסולידציה, חלונות בי‑זמניים, שחזור גרף מרחבי, זיכרונות TTL, צריכה רב‑מודלית. פרטים מלאים ב‑CHANGELOG.md; הערות ארכיטקטורה ב‑ARCHITECTURE.md.

Question 11

GPU של NVIDIA? הוסף: -f docker/docker-compose.nvidia.yml

Accepted Answer

curl http://localhost:3099/health # → {"status":"ok","version":"0.46.1",...}

docker exec securecontext-ollama ollama pull nomic-embed-text

docker/start.ps1 / docker/start.sh

עטוף זאת עם זיהוי אוטומטי של GPU והפעלת מצב "prod" (nginx reverse proxy).

Question 12

מה זה SecureContext?

Accepted Answer

אם אתה משתמש בClaude Code בפרויקטים אמיתיים, אתה נתקל במכשולים הבאים:
1. כל סשן מתחיל מאפס. אתה מדביק מחדש את אותם הקבצים, מסביר שוב את אותם החלטות, מגלה מחדש את אותם "gotchas" – ומשלם טוקנים לעבודה חוזרת על אותו מיקוד.
2. בפרויקטים ארוכים אין מצב משלוח. כאשר סוכן שמארגן מת נפוץ באמצע פיצ'ר (קריסה, סגירת חלון, תצריכת הקשר), החלופי שלו מתחיל באפל.
3. אין רישום של מה סוכנים עשו בפועל. כאשר משהו פסוק, Claude Code אין לו היסטוריה שקופה של מה רצה.
4. סקריפטי כישורים רצים עם הרשאותיך, ללא סריקה. כל אחד (או כל סוכן) עם גישה לכתיבה ב‑~/.claude/skills/ יכול לשים קוד שירוץ בפעולה הבאה.
5. סשנים מקבילים מתנגנים על זה. שתי חלונות טוענות את אותה משימה; אחת שופכת את עריכות האחרת.
SecureContext הוא תוסף MCP שמסגר את חמשת הבעיות האלה. התקן אותו פעם אחת ותקבל:
- זיכרון שממשיך אחרי ריסטים – החלטות, gotchas ומצב הפרויקט משוחזר ב‑קול אחד.
- סיכומים סמנטיים של קובץ אחד‑ב‑אחת שמחזירים "מה הקובץ עושה" ב‑דחיסה 15–50× במקום קריאה גולמית.
- חיפוש תזמון שמדע מתי הדברים קרו ומציין ידע מיושן.
- שכבת משלוח לפרויקטים ארוכים – zcprogram מעקב אחרי תוכניות מרובות שלבים; סגירת שלב דורשת עדות של קבלה ומייצרת אוטומטית נקודת ביקור חיפושית.
- רישום אודיט קריפטוגרפי – כל

analyst-prime-directives (Grade A)נצהב: מקצבת חכמת-נתונים שבודקת את יכולת-מבחן Claude AI. Grade A. PRIME DIRECTIVES — מתוך roles.json deepPrompt תומך-אן-מומחה

סקירה

תכונות עיקריות

תמחור

מקרי שימוש

ניתוח-זמנ-

- !

יתרונות וחסרונות

יתרונות

חסרונות

ביקורות

שאלות ותשובות

שאל שאלה

חלופות למיומנויות