Question 1

איזו דגם מקומי מומלץ לריצה ולאיזה מק'ד-י רשות ?

Accepted Answer

SecureContext  מצטבר בצורה חלקה בקרבת המעבד - כל הצגת  Layer יורד (הא-פיצ'ר נותן רשות חשאית) במקום  Break ingest או  search . What changes with hardware is how much of the intelligence stack is active: | level | Hardware | Models that fit | What you get | |---|---|---|---| | Minimum | Any CPU, ~2 GB RAM free | nomic-embed-text (embeddings only) | Hybrid BM25+vector search, working memory, audit chain, skills gating — the core. LLM layers (event extraction, entity extraction, contradiction adjudication) stay dormant. | | Mid | 8–16 GB GPU (or Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5-coder:14b or phi4:14b (one at a time) | + Event-fact extraction at ingest (temporal reasoning), LLM contradiction adjudication, entity extraction, L0/L1 semantic file summaries. | | Full | 24 GB+ GPU (e.g. RTX 4090/5090) | + phi4:14b and gpt-oss:20b resident together | Everything, concurrently, at interactive latency — plus a strong local generator for QA/benchmarks. This is the configuration our published benchmark deltas were measured on. | Model-choice guidance (all measured, see bench/): Embeddings: nomic-embed-text — required, tiny, runs anywhere. Event extraction (ZCEVENTEXTRACTMODEL, default phi4:14b): our bakeoff scored phi4:14b at 100% event recall / 100% date accuracy, tying gpt-oss:20b at 2× the speed. On smaller GPUs qwen2.5-coder:14b is close behind (84.6% recall). Coder models ≠ better: qwen2.5-coder:32b scored worst (69.2%) despite being the large

Question 2

מה אני צריך כדי להריץ זאת?

Accepted Answer

Node 20+ ו‑Docker (מומלץ) עבור מחסנית PostgreSQL + Ollama המשולבת. מתקין הפקודה‑אחת עושה את כל העבודה בכחמש דקות. קיימת אפשרות fallback ל‑SQLite שפועל ללא תשתית.

Question 3

האם אפשר להריץ כמה סשנים של Claude Code על אותו פרויקט בלי התנגשות?

Accepted Answer

כן — סשנים מקבילים תופסים משימות בצורה אטומית מתור גניבת משימות (אפס תביעות כפולות ב-50 סוכנים × 100 משימות בבדיקה), מתאמים דרך שידורים טיפוסיים (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT), ומשמרים מרחבי שם זיכרון פרטיים לכל סוכן וכן בריכה משותפת. היררכיות בסגנון מחלקות (ראשים + עובדים, הסללה ברמות N) נתמכות לצוותי סוכנים גדולים.

Question 4

האם כישורי Claude Code בטוחים להתקנה?

Accepted Answer

כישורי מערכת הקבצים כוללים סקריפטים שמריצים עם ההרשאות שלך, ו-Loader של Claude Code אינו סורק אותם. SecureContext מוסיף את הגשר החסר: סריקה AST ברגע קבלה, אימות HMAC לפני כל ריצה, סגר אוטומטי במקרה של כישלון או שינוי אחרי קבלה, ורישום שרשרת מאומת של כל החלטת קבלה.

Question 5

האם SecureContext שולח את קודו או נתונים לענן?

Accepted Answer

לא. זיכרון, קלטת עוטפים (Ollama nomic-embed-text), חיפוש, סיכום, ושמירה של שרשרת הבדיקה עובדים מקומיים. הוא עובד באופן מלא אופליין (החיפוש מתדרדר בצורה נוחה לכרומטית בלבד אם Ollama אינו פעיל) והעלויות $0 כשבמצב ריק.

Question 6

האם הוא יכול לנהל פרויקט ארוך, של מספר שבועות?

Accepted Answer

כן — זה מה שכיסת המסירה מיועדת. הגדר תכנית עם שלבים (zc_program), ורשימת הבדיקות של השלב הפתוח נעה עם מצב הפרויקט. סגירת שלב דורשת טבלת ראיות ומייצרת מסמך נקודת ביקורת אוטומטית. אם הסוכן האורקסטרטינג מתעורר באמצע שלב, אחד חדש מחזיר את מצב המסירה המלא מתוך שני קריאות — מאומת בזמן אמת.

Question 7

כמה מוותר SecureContext על עלויות הטוקנים של Claude Code?

Accepted Answer

מדד על פרויקט של 10 הפעלות: כ-87% פחות עומס קונטקסט (שחזור הפעלה הוא ~1.5–4k טוקנים במקום 20–50k קבצים שמודפסים מחדש). בפרויקטים ארוכים עם מאות זיכרונות מצטברים, תקציב הזיכרון שמקבל את כל זיכרון הוא ~4k טוקנים כאשר דחיסה בלתי מוגבלת הייתה ~47k. שאלות על קבצים נענות מ‑15–50× דחיסת סיכומים סמנטיים במקום קריאות גולמיות.

Question 8

איך ניתן לתת ל‑Claude Code זיכרון קבוע בין הפעלות?

Accepted Answer

התקן את SecureContext (במומנה אחת — ראה Quick start), ואז הסוכנים קוראים ל‑zcremember כדי לשמר החלטות ונקודות קצה, ול‑zcrecall_context({focus: "current task"}) בתחילת הפעלה כדי לשחזר אותן — ממוינים לפי רלוונטיות, עם שאילתות זמן בשפה טבעית שמענה ישירות מהזיכרון. הזיכרון נשמר גם אחרי ריסטים, קומפקטיזציות ו- reboot בגלל שהשאר במאגר PostgreSQL, לא בחלון הקונטקסט.

Question 9

איך זה שונה מתחרים

Accepted Answer

רוב פרויקטי "זיכרון עבור Claude Code" מבצעים אחד משלושה דברים: עטופים את השיחה ב‑JSON. שמור את ההודעות, מחדש אותן. אין דחיסה סמנטית, אין מסלול ביקורת, אין מודל אבטחה. סינכרון לשירות ענן. חוויית משתמש טובה יותר אך כעת היסטוריית הכלים של הסוכן שלך (שיכולה לכלול סודות שהגעת אליהם) נשארת בשרת של מישהו אחר. הוספת חיפוש וקטורי. מוסיפים RAG על מסמכים שלך אך לא עוזרים בבעיה האמיתית — תיאום מה עושה הסוכן, אימות מה רץ, הישרדות תמצית האפליקציה. SecureContext לא אחת מהן: | | SecureContext | שירותי זיכרון ענן | תוסף RAG וקטורי | Claude Code מקורי | |---|---|---|---|---| | נצחי בין אתחולים | ✅ כן, Postgres מקומי | ✅ אבל בשרת שלהם | ⚠️ רק מסמכים, לא מצב | ❌ אוטומטי חסר | | תכניות משלוח + נקודות עצירה ממוחשבות | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ | | מסלול ביקורת HMAC | ✅ מפתח משנה לפי סוכן | ❌ | ❌ | ❌ | | בידוד זהות לפי סוכן | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ | | שער כניסה למיומנות (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | שרשרת חסרת שינוי + ריצת שיחה | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | תור גניבת עבודה עבור מושבים מקביליים | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ | | ריצה במצב לא מקוון | ✅ Postgres מקומי + Ollama | ❌ | ⚠️ תלוי | ✅ | | עלות כשבודד | $0 | מנוי חודשי | $0 | $0 | לעומת המוצרים הנודעים בזיכרון: Mem0 ו‑Zep הם API זיכרון אירוח מצו

Question 10

NVIDIA GPU? add: -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 wrap this with GPU auto-detection and a prod` mode (nginx reverse proxy).

Question 11

מה חדש (v0.46.1)

Accepted Answer

סיבוב השגת מידע טמפורלי מס' 2 + חבילת כלי המסירה. שאלות טמפורליות מורכבות מתפשטות לקטגוריות אירועים עם ריבוי דירוגים; חיפושים טמפורליים מציגים בלוק קו זמן כרונולוגי והתוצאות הזניחות נושא אזהרות גיל. zcprogram מוסיף תוכניות מסירה מרובת שלבים עם סגירת שלב מבוססת הוכחות, עיקוב אוטומטי; אימות חי עם בדיקת העברה למאורק (מסתור מאורק באמצע שלב; תחליף קר מתמשך מציב את השלב מחדש מ־שתי קריאות). דרכי ההטמעה כעת כוללות watchdog עם תיקון עצמי מתוכנן. גרסאות חדשות: v0.46.0 — זיכרון צוות (מפתחות למשתמש, מרחבי עבודה משותפים, קרדיט כתיבה), הצגה מחדש של סשן עם מקוריות קריפטוגרפית, OTel Gen-AI spans, CLI זיכרון CI/headless, embeddings בחלקים, ייצוא דוח תאימות. v0.44.0 — חידוש עובדה טמפורלית, גרף משימות PG עמיד, מספרים ראשונים של LongMemEval. v0.43.0 — תמצית זיכרון עם תקציב טוקן (מכסה את זרם הזיכרון של 47k טוקן בפרויקטים מבוקמים). v0.41–0.42** — תכנית איכות זיכרון: זכירה ממוקדת, קונסולידציה, חלונות בי‑טמפורליים, חיפוש גרף מרובה קפיצות, זיכרונות TTL, צריכה רב‑מודלית. פרטים מלאים ב‑CHANGELOG.md; הערות אדריכלות ב‑ARCHITECTURE.md

Question 12

מהו SecureContext?

Accepted Answer

אם אתה משתמש ב‑Claude Code בפרויקטים אמיתיים, אתה נתקע בבעיות הבאות: 1. כל הפעלה מתחילה מאפס. אתה מדביק שוב את אותם קבצים, מסביר שוב את אותם החלטות, מגלה שוב את אותם פיתולים – ומשלם מטענים על עבודה חוזרת. 2. בפרויקטים ארוכים אין מצב אספקה. כאשר סוכן מונחה מתרסק או נעלם באמצע פיצול (קריסה, סגירת חלון, גירוס הקשר), המחליף מתחיל מבטל. אנשים משלמים בזה על ידי יצירת קבצי CHECKPOINT בכתב יד. 3. אין רישום של מה שעשו הסוכנים בפועל. כאשר משהו משתבש, Claude Code אינו מחזיק היסטוריה מוכחת שלא ניתן לשחיקה של מה שופעל. 4. סקריפטי כישרון מתנהלים עם ההרשאות שלך, ללא סריקה. כל מי (או כל סוכן) עם גישה ל‑~/.claude/skills/ יכול לשים קוד שמופעל בהפעלת הבאה. 5. הפעלות מקבילות מצטטות אחת את השנייה. שני חלונות מבקשים את אותה משימה; אחד מחליף את עריכות האחר. SecureContext הוא תוסף MCP שמסגר את כל חמישה הבעיות. התקן אותו פעם אחת והסוכנים שלך יקבלו: זיכרון שממשיך בין אתחולים — החלטות, פיתולים ומצב הפרויקט נשמרים בשיחה אחת; תקצירי סינתטיים לפי קובץ שמעניקים תשובה “מה הקובץ עושה” עם דחיסה של 15–50× במקום קריאות גולמיות; חיפוש זמני שמבין מתי דברים קרו ומסמן ידע ישן. שכבת אספקה לפרויקטים ארוכים — zcprogram מעקב אחרי תוכניות מרובות שלבים; סגירת שלב דורשת הוכחה של קבלה ומייצרת אוטומטית נקודת עצירה שניתן לחפש; מתאם חדש ממשיך את עבודת השלם המוות מחוץ לשתי קריאות. מעקב

designer-common-anti-patterns (Grade A)בדיקת אבטחה של מיומנות מודיעין מלאכותי ל-Claude AI. Grade A. תבניות נגד נפוצות — מופשטות מ-roles.json deepPrompt עבור מעצב

סקירה

תכונות עיקריות

תמחור

מקרי שימוש

עיצוב טפסים נגישים

שיפור טיפול בשגיאות

יתרונות וחסרונות

יתרונות

חסרונות

ביקורות

שאלות ותשובות

שאל שאלה

חלופות למיומנויות