Question 1

Cosa serve per eseguirlo?

Accepted Answer

Node 20+ e (raccomandato) Docker per lo stack PostgreSQL + Ollama inclusivo. L'installatore a comando singolo fa tutto in circa cinque minuti. Un fallback SQLite funziona senza alcuna infrastruttura.

Question 2

Possono più sessioni di Claude Code lavorare sullo stesso progetto senza conflitti?

Accepted Answer

Sì — le sessioni parallele rivendicano atomicamente i compiti da una coda di furto di lavoro (zero doppi reclami a 50 agenti × 100 compiti nei test), coordinano tramite trasmissioni tipizzate (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT) e mantengono spazi di memoria privati per ogni agente più un pool condiviso. Le gerarchie di tipo dipartimentale (capo + lavoratori, escalation a più livelli) sono supportate per team di agenti più grandi.

Question 3

Quali modelli locali dovrei eseguire, e come influisce l’hardware su SecureContext?

Accepted Answer

SecureContext si degrada in modo graduale in base al livello di hardware — ogni livello alimentato da LLM fallisce in chiusura (la funzionalità non contribuisce in modo evidente) anziché interrompere l’ingestione o la ricerca. Ciò che cambia con l’hardware è la quantità di stack intelligenza che è attivo:

| Livello | Hardware | Modelli compatibili | Cosa ottieni |
|---|---|---|---|
| Minimo | Qualsiasi CPU, ~2 GB RAM liberi | nomic-embed-text (solo embeddings) | Ricerca ibrida BM25+vector, memoria di lavoro, catena di audit, gating delle skill — il core. I livelli LLM (estrazione di eventi, estrazione di entità, adjudicazione delle contraddizioni) rimangono dormienti. |
| Intermedio | 8–16 GB GPU (o Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5-coder:14b o phi4:14b (uno alla volta) | + Estrazione fact-evento all’ingestione (ragionamento temporale), adjudicazione delle contraddizioni LLM, estrazione di entità, riepiloghi semantici file L0/L1. |
| Completo | 24 GB+ GPU (es. RTX 4090/5090) | + phi4:14b e gpt-oss:20b in memoria contemporaneamente | Tutto, contemporaneamente, con latenza interattiva — oltre a un potente generatore locale per QA/benchmark. Questa è la configurazione su cui sono state misurate le variazioni dei benchmark pubblicati. |

Guida alla scelta dei modelli (tutti misurati, vedi bench/): Embeddings: nomic-embed-text — richiesto, piccolo, funziona ovunque. Estrazione di eventi (ZCEVENTEXTRACTMODEL, default phi4:14b): la nostra gara ha mostrato che phi4:14b ottiene 100% di recall degli eventi / 100% di accuratezza delle date, equiparando gpt-oss:20b a 2× la velocità. Su GPU più piccole, qwen2.5-coder:14b segue da vicino (84,6% di recall). I modelli coder ≠ migliori: qwen2

Question 4

Le competenze Claude Code sono sicure da installare?

Accepted Answer

Le competenze di filesystem raggruppano script che eseguono con le tue autorizzazioni, e il loader nativo di Claude Code non li scansiona. SecureContext aggiunge la porta mancante: scansione AST all'ammissione, verifica HMAC prima di ogni esecuzione, quarantena automatica in caso di fallimento o modifica post-ammissione, e un registro concatenato verificabile di ogni decisione di ammissione.

Question 5

SecureContext invia il mio codice o i miei dati al cloud?

Accepted Answer

No. Memoria, embeddings (Ollama nomic-embed-text), ricerca, sintesi e la catena di audit funzionano tutti localmente. Funziona completamente offline (la ricerca si degrada a ricerca solo per parole chiave se Ollama è offline) e costa $0 quando inattivo.

Question 6

Può gestire un progetto lungo, multi-settimanale?

Accepted Answer

Sì — è proprio per questo che serve il livello di consegna. Definisci un programma con fasi (zc_program), e l'elenco di accettazione dell'open phase viaggia con lo stato del progetto. Chiudere una fase richiede una tabella di evidenze e genera automaticamente un documento di checkpoint. Se l'agente orchestratore muore a metà fase, un nuovo agente ricostruisce lo stato completo della consegna da due chiamate — verificato in tempo reale.

Question 7

How much does SecureContext reduce Claude Code token costs?

Accepted Answer

Measured across a 10-session project: ~87% less context-overhead (session restore is ~1.5–4k tokens instead of 20–50k of re-pasted files). On long-lived projects with hundreds of accumulated memories, the recall budget keeps each recall at ~4k tokens where an unbounded dump would be ~47k. File questions are answered from 15–50× compressed semantic summaries instead of raw reads.

Question 8

Come posso dare a Claude Code una memoria persistente tra sessioni?

Accepted Answer

Installa SecureContext (un comando — vedi Quick start), quindi gli agenti chiamano zcremember per memorizzare decisioni e trappole e zcrecall_context({focus: "current task"}) all’inizio della sessione per ripristinarle — classificate per rilevanza, con query temporali in linguaggio naturale risposte direttamente dalla memoria. La memoria sopravvive a riavvii, compattazioni e reboot perché risiede in PostgreSQL, non nella finestra di contesto.

Question 9

Come si differenzia dai concorrenti

Accepted Answer

La maggior parte dei progetti "memory for Claude Code" fa una delle tre cose: 1) avvolge la conversazione in JSON. Salva i messaggi e li riproduce. Nessuna compressione semantica, nessun audit trail, nessun modello di sicurezza. 2) sincronizza su un servizio cloud. Miglior UX ma ora la cronologia degli strumenti dell’agente (potenzialmente inclusi segreti trattati) vive sul server di qualcun altro. 3) integra ricerca vettoriale. Aggiunge RAG ai tuoi documenti ma non aiuta con il problema reale — orchestrare ciò che l’agente fa, verificare cosa è stato eseguito, sopravvivere alla compressione della sessione.

SecureContext non è nessuno di questi:

| | SecureContext | Cloud memory services | Vector RAG plugins | Native Claude Code |
|---|---|---|---|---|
| Persistente tra riavvii | ✅ Yes, local Postgres | ✅ But on their server | ⚠️ Only docs, not state | ❌ Lossy auto-compact |
| Programmi di consegna + checkpoint a prova di prova | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ |
| Traccia di audit HMAC | ✅ Per-agent subkey | ❌ | ❌ | ❌ |
| Isolamento di identità per agente | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ |
| Portone di ammissione di skill (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Catena a prova di manomissione + replay di sessione | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Coda di lavoro rubato per sessioni parallele | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ |
| Funziona offline | ✅ Local Postgres + Ollama | ❌ | ⚠️ Dipende | ✅ |
| Costo quando inattivo | $0 | Abbonamento mensile | $0 | $0 |

Rispetto ai prodotti di memoria noti: Mem0 e Zep sono eccellenti API di memoria ospitate per app LLM che costruisci; Letta (MemGPT) è un framework di agenti con memoria auto-modificabile. SecureContext mira a un compito diverso — me.

Question 10

Cosa c'è di nuovo (v0.46.1)

Accepted Answer

Seconda tornata di recupero temporale + il kit delivery-tool. Le domande temporali composte si decomponono in clausole di evento con fusione di rank; le ricerche temporali generano un blocco Timeline cronologico e i risultati obsoleti mostrano avvisi d'età. zcprogram aggiunge programmi di consegna multi-fase con fase di chiusura gated da prove di evidenza, auto-checkpointing; verificato in vivo con un test di handoff dell'orchestrator (termina l'orchestrator a metà fase; un sostituto freddo riprende da due chiamate). Il lane di embed ora ha un watchdog con auto-riparazione programmata. Rilasci recenti: v0.46.0 — memoria di squadra (chiavi per utente, spazi di lavoro condivisi, attribuzione di scrittura), riproduzione di sessioni con provenienza crittografica, span OTel Gen-AI, CLI CI/headless memory, embedding a blocchi, esportazione di report di conformità. v0.44.0 — sovrascrittura fact temporale, grafo di compiti PG duraturo, primi numeri pubblici LongMemEval. v0.43.0 — riepilogo di recall con budget di token (risolve il flusso di recall di 47k-token su progetti maturi). v0.41–0.42** — programma di qualità della memoria: recall focalizzato, consolidamento, finestre bi-temporali, recupero grafico multi-hop, memorie TTL, ingest multimodale. Dettagli completi in CHANGELOG.md; note sull'architettura in ARCHITECTURE.md.

Question 11

Che cos’è SecureContext?

Accepted Answer

Se usi Claude Code in progetti reali, incontri queste barriere:
1. Ogni sessione parte da zero. Devi ri‑incollare gli stessi file, ritradurre le stesse decisioni, riscoprire gli stessi colli di bottiglia — e pagare i token per lo stesso lavoro di orientamento più volte.
2. I progetti lunghi non hanno uno stato di consegna. Quando un agente orchestratore muore a metà di una funzionalità (crash, finestra chiusa, esaurimento del contesto), il suo sostituto inizia a vista d’uovo. Le persone compensano con file CHECKPOINT scritti a mano.
3. Non c’è registro di ciò che gli agenti hanno effettivamente fatto. Se qualcosa va storto, Claude Code non possiede una cronologia non alterabile di ciò che è stato eseguito.
4. Gli script di abilità vengono eseguiti con i tuoi permessi, non scansionati. Chiunque (o qualsiasi agente) con accesso in scrittura a ~/.claude/skills/ può piantare codice che verrà eseguito alla successiva invocazione.
5. Le sessioni parallele si sovrappongono. Due finestre rivendicano lo stesso compito; una sovrascrive le modifiche dell’altra.
SecureContext è un plugin MCP che risolve i cinque problemi. Una volta installato, i tuoi agenti ottengono:
- Memoria che sopravvive ai riavvii — decisioni, colli di bottiglia e stato del progetto ripristinati in un'unica chiamata;
- Riepiloghi semantici per file che rispondono a "che cosa fa questo file" con una compressione 15–50× più efficiente rispetto alla lettura grezza;
- Ricerca temporale che sa quando le cose sono accadute e segnala conoscenze obsolete;
- Uno strato di consegna per progetti a lungo termine — zcprogram traccia programmi a più fasi; chiudere una fase richiede prove di accettazione e genera automaticamente un checkpoint ricercabile; un nuovo orchestratore riprende il lavoro di uno morto con due chiamate;
- Un audit trail crittografico — ogni

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