Question 1

Cosa serve per eseguirlo?

Accepted Answer

Node 20+ e (consigliato) Docker per lo stack PostgreSQL + Ollama in bundle. L'installer a comando singolo esegue tutto in circa cinque minuti. Un fallback SQLite funziona senza infrastruttura.

Question 2

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

Accepted Answer

SecureContext degrada in modo graduale in base al livello hardware — ogni livello basato su LLM fallisce chiuso (la funzionalità non contribuisce in modo silenzioso) anziché interrompere l'ingestione o la ricerca. Ciò che cambia con l'hardware è quanto dello stack di intelligenza è attivo:

| Tier | Hardware | Modelli che si adattano | Cosa ottieni |
|---|---|---|---|
| Minimum | Qualsiasi CPU, ~2 GB RAM liberi | nomic-embed-text (solo embeddings) | Ricerca ibrida BM25+vector, memoria di lavoro, catena di audit, gating delle competenze — il nucleo. I livelli LLM (estrazione di eventi, estrazione di entità, adjudicazione di contraddizioni) rimangono dormienti. |
| Mid | 8–16 GB GPU (o Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5-coder:14b o phi4:14b (uno alla volta) | + Estrazione di eventi-fatti all'ingest (ragionamento temporale), adjudicazione di contraddizioni LLM, estrazione di entità, sommari semantici file L0/L1. |
| Full | 24 GB+ GPU (es. RTX 4090/5090) | + phi4:14b e gpt-oss:20b residenti insieme | Tutto, contemporaneamente, a latenza interattiva — più un forte generatore locale per QA/benchmark. Questa è la configurazione su cui sono stati misurati i delta dei nostri benchmark pubblicati. |

Indicazioni sulla scelta del modello (tutti misurati, vedere bench/): Embeddings: nomic-embed-text — richiesto, minimo, funziona ovunque. Estrazione di eventi (ZCEVENTEXTRACTMODEL, default phi4:14b): il nostro bakeoff ha assegnato a phi4:14b un 100% di recall degli eventi / 100% di

Question 3

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

Accepted Answer

Sì — le sessioni parallele rivendicano in modo atomico i compiti da una coda di work‑stealing (zero doppie rivendicazioni in 50 agenti × 100 compiti nei test), si coordinano tramite broadcast tipati (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT) e mantengono spazi di memoria privati per agente più un pool condiviso. Sono supportate gerarchie in stile dipartimentale (capi + operai, escalation N‑tier) per team di agenti più grandi.

Question 4

Le competenze di Claude Code sono sicure da installare?

Accepted Answer

Il bundle di skills del filesystem include script che vengono eseguiti con le tue autorizzazioni, e il loader nativo di Claude Code non li scansiona. SecureContext aggiunge la porta mancante: scansione AST all'ingresso, verifica HMAC prima di ogni esecuzione, quarantena automatica in caso di fallimento o modifica post-ingresso e un log concatenato verificabile di ogni decisione di admission.

Question 5

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

Accepted Answer

No. La memoria, gli embeddings (Ollama nomic-embed-text), la ricerca, la sintesi e la catena di audit funzionano tutte localmente. Funziona completamente offline (la ricerca degrada in modo graduale al solo keyword se Ollama è inaccessibile) e costa $0 quando inattivo.

Question 6

Può gestire un progetto lungo, di più settimane?

Accepted Answer

Sì — questo è lo scopo del livello di consegna. Definisci un programma con fasi (zc_program), e la checklist di accettazione dell'apertura viaggia con lo stato del progetto. Chiudere una fase richiede una tabella di prove e genera automaticamente un documento di checkpoint. Se l'agente di orchestrazione muore a metà fase, un nuovo agente ricostruisce lo stato completo della consegna da due chiamate — verificato in tempo reale.

Question 7

Come posso dare a Claude Code memoria persistente tra sessioni?

Accepted Answer

Installa SecureContext (un comando solo — vedi Quick start), poi gli agenti chiamano zcremember per salvare decisioni e gotchas e zcrecall_context({focus: "current task"}) all'inizio della sessione per ripristinarli — ordinati per rilevanza, con query temporali in linguaggio naturale risposte direttamente dalla memoria. La memoria sopravvive a riavvii, compattazioni e reboot perché vive in PostgreSQL, non nella finestra di contesto.

Question 8

Quanto riduce i costi di token di Claude Code con SecureContext?

Accepted Answer

Misurato su un progetto di 10 sessioni: ~87% di riduzione del contesto-overhead (il ripristino della sessione richiede ~1.5–4k token invece di 20–50k di file copiati). In progetti di lunga durata con centinaia di memorie accumulate, il budget di recall mantiene ogni richiamo a ~4k token dove un dump illimitato sarebbe ~47k. Le domande sui file vengono risposte da riepiloghi semantici compatti 15–50× anziché letture grezze.

Question 9

Come si differenzia dalla concorrenza

Accepted Answer

La maggior parte dei progetti "memory per Claude Code" fa una delle tre cose: 
- Avvolge la conversazione in JSON. Salva i messaggi, li riproduce. Nessuna compressione semantica, nessuna traccia di audit, nessun modello di sicurezza. 
- Sincronizza con un servizio cloud. Migliore UX ma ora la cronologia degli strumenti del tuo agente (potenzialmente inclusi i segreti a cui ha avuto accesso) risiede su un server di terzi. 
- Inserisce una ricerca vettoriale. Aggiunge RAG sui tuoi documenti ma non aiuta con il problema reale — orchestrare ciò che l’agente fa, verificare ciò che è stato eseguito, sopravvivere alla compressione della sessione. 
SecureContext non è nessuna di quelle soluzioni: | | SecureContext | Cloud memory services | Vector RAG plugins | Native Claude Code | |---|---|---|---|---| | Persistente tra i riavvii | ✅ Sì, Postgres locale | ✅ Ma sul loro server | ⚠️ Solo documenti, non stato | ❌ Auto-compactazione perdita di dati | | Programmi di consegna + checkpoint con evidenza di verifica | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ | | Traccia di audit HMAC | ✅ Sottochiave per agente | ❌ | ❌ | ❌ | | Isolamento dell’identità per agente | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ | | Portone di ammissione delle abilità (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | Catena a prova di manomissione + replay di sessione | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | Coda di furto di lavoro per sessioni parallele | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ | | Funziona offline | ✅ Postgres locale + Ollama | ❌ | ⚠️ Dipende | ✅ | | Costo quando inattivo | $0 | Abbonamento mensile | $0 | $0 | Verso i prodotti di memoria ben 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

Question 10

Cosa c'è di nuovo (v0.46.1)

Accepted Answer

Rifacimento del round 2 di recupero temporale + il kit delivery-tool. Le domande temporali composte si decompongono in clausole evento con fusione di ranking; le ricerche temporali renderanno un blocco Timeline cronologico e i risultati obsoleti porteranno avvisi di età. zcprogram aggiunge programmi di consegna multi-phase con fase di chiusura con evidence-gated e auto-checkpointing — verificato in tempo reale con un test di handoff dell’orchestrator (termina l’orchestrator a metà fase; una sostituzione fredda riprende da due chiamate). Il lane di embedding ora ha un watchdog con auto-guarigione programmata. Rilasci recenti: v0.46.0 — memoria del team (chiavi per utente, spazi di lavoro condivisi, attribuzione di scrittura), replay di sessione con provenienza crittografica, OTel Gen-AI spans, CLI di memoria CI/headless, embeddings a blocchi, esportazione report di conformità. v0.44.0 — superamento del fatto temporale, grafico di task durabile PG, primi numeri pubblici di LongMemEval. v0.43.0 — digest di recall con budget di token (corregge il flusso di recall a 47k token nei progetti maturi). v0.41–0.42** — programma di qualità della memoria: recall mirato, consolidamento, finestre bi-temporali, recupero di grafico multi-hop, memorie TTL, ingest multimodale. Dettagli completi in CHANGELOG.md; note sull’architettura in ARCHITECTURE.md.

Question 11

GPU NVIDIA? aggiungi: -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
avvolgi questo con auto‑rilevamento GPU e una modalità prod (reverse proxy nginx).

Question 12

What is SecureContext?

Accepted Answer

If you use Claude Code on real projects, you have hit these walls: 1. Every session starts cold. You re-paste the same files, re-explain the same decisions, re-discover the same gotchas — and pay tokens for the same orientation work over and over. 2. Long projects have no delivery state. When an orchestrating agent dies mid-feature (crash, closed window, exhausted context), its replacement starts blind. People compensate with hand-written CHECKPOINT files. 3. There is no record of what agents actually did. When something goes wrong, Claude Code has no tamper-evident history of what ran. 4. Skill scripts run with your permissions, unscanned. Anyone (or any agent) with write access to ~/.claude/skills/ can plant code that runs on the next invocation. 5. Parallel sessions step on each other. Two windows claim the same task; one overwrites the other's edits. SecureContext is an MCP plugin that closes all five. Install it once and your agents get: Memory that survives restarts — decisions, gotchas, and project state restored in one call; per-file semantic summaries answer "what does this file do" at 15–50× compression instead of raw reads; temporal search that knows when things happened and flags stale knowledge. A delivery layer for long-running projects — zcprogram tracks multi-phase programs; closing a phase requires acceptance evidence and auto-generates a searchable checkpoint; a fresh orchestrator resumes a dead one's work from two calls. A cryptographic audit trail — every

analyst-prime-directives (Grade A)Skill di dati per l'intelligenza artificiale di Claude. Grade A. DIRECTIVE PRIME — estratte da roles.json deepPrompt per l'analista

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