Question 1

What do I need to run it?

Accepted Answer

Node 20+ と、推奨は Docker を使用した PostgreSQL + Ollama スタックです。ワンコマンドインストーラーで約5分ですべてセットアップできます。SQLite フォールバックもインフラ不要で動作します。

Question 2

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

Accepted Answer

はい。複数のClaude Codeセッションは、ワークストーピングキューからタスクをアトミックに取得し、（テストで50エージェント × 100タスクでも二重取得はゼロ）、型付きブロードキャスト（ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT）を介して調整し、プライベートなエージェントごとのメモリネームスペースと共有プールを保持します。部門スタイルの階層（ヘッド＋ワーカー、Nターレスエスカレーション）も、大規模エージェントチーム向けにサポートされています。

Question 3

どのローカルモデルを実行すべきか、そしてハードウェアがSecureContextにどのように影響するか？

Accepted Answer

SecureContextはハードウェア階層ごとに段階的に劣化します。すべてのLLM駆動レイヤーは、機能が静かに何も貢献しない（閉じる）状態で失敗し、取り込みや検索が壊れることはありません。ハードウェアが変わると、インテリジェンススタックがどれだけアクティブになるかが変わります。| Tier | Hardware | 適合モデル | 取得できるもの | |---|---|---|---| | Minimum | 任意のCPU、約2 GBの空きRAM | nomic-embed-text（埋め込みのみ） | ハイブリッドBM25+ベクタ検索、作業記憶、監査チェーン、スキルゲーティング — コア機能。LLMレイヤー（イベント抽出、エンティティ抽出、矛盾審議）は休止状態に。 | | Mid | 8–16 GB GPU（またはApple Silicon 16 GB+） | + qwen2.5-coder:14b または phi4:14b（1つずつ） | + 取り込み時のイベント事実抽出（時系列推論）、LLM矛盾審議、エンティティ抽出、L0/L1セマンティックファイル要約。 | | Full | 24 GB+ GPU（例：RTX 4090/5090） | + phi4:14b と gpt-oss:20b を同時に保持 | すべて、並行して、対話レイテンシで実行 — さらにQA/ベンチマーク用の強力なローカルジェネレーター。これは、公開されたベンチマーク差分が測定された構成です。 | モデル選択ガイダンス（すべて測定済み、bench/参照）：埋め込み：nomic-embed-text — 必須、タイト、どこでも実行可能。イベント抽出（ZCEVENTEXTRACTMODEL、デフォルト phi4:14b）：私たちのベイクオフでphi4:14bが100

Question 4

Claude Code のスキルをインストールしても安全ですか？

Accepted Answer

ファイルシステムスキルは、あなたの権限で実行されるスクリプトをバンドルします。Claude Code のネイティブローダーはそれらをスキャンしません。SecureContext は欠落しているゲートを追加します：受け入れ時の AST スキャン、実行前の HMAC 検証、失敗または受け入れ後の変更時の自動隔離、そしてすべての受け入れ判断の検証可能なチェーンログ。

Question 5

SecureContext は私のコードやデータをクラウドに送信しますか？

Accepted Answer

いいえ。メモリ、埋め込み（Ollama nomic-embed-text）、検索、要約、および監査チェーンはすべてローカルで実行されます。完全オフラインで動作し（Ollama がダウンしている場合はキーワードのみで検索が降格します）、アイドル時はコストは $0 です。

Question 6

長期にわたるマルチウィークプロジェクトを管理できますか？

Accepted Answer

はい — それがデリバリーレイヤーの役割です。プログラムをフェーズ（zc_program）で定義し、オープンフェーズの受け入れチェックリストはプロジェクト状態とともに移動します。フェーズを閉じるにはエビデンスタブが必要で、チェックポイントドキュメントが自動的に生成されます。オーケストレーションエージェントがフェーズ中に終了した場合、新しいエージェントが2回の呼び出しで完全なデリバリーステートを再構築します（ライブで検証済み）。

Question 7

SecureContextはClaude Codeのトークンコストをどれくらい削減しますか？

Accepted Answer

10セッションプロジェクトで測定した結果、~87％のコンテキストオーバーヘッド削減が確認されました（セッション復元は再貼り付けファイルの20–50kトークンではなく約1.5–4kトークン）。数百件の蓄積メモリを持つ長期プロジェクトでは、リコール予算が各リコールを約4kトークンに保ち、無制限のダンプだと約47kトークンに相当します。ファイル質問は、原始読み込みの代わりに15–50倍圧縮された意味サマリーから回答されます。

Question 8

Claude Codeにセッション間で永続的なメモリを持たせるにはどうすればよいですか？

Accepted Answer

SecureContextをインストールしてください（1コマンドで完了します — Quick startを参照）。その後、エージェントは zcremember を呼び出して決定事項や注意点を永続化し、セッション開始時に zcrecall_context({focus: "current task"}) を実行してそれらを復元します。これにより、関連性順に順位付けされた自然言語の時間クエリに対してメモリから直接回答できます。メモリは PostgreSQL に保存されるため、再起動、コンパクション、再ブートでも持続します。

Question 9

競合他社とどう違うのですか

Accepted Answer

ほとんどの「Claude Code用メモリ」プロジェクトは、次の3つのいずれかを行います：

1. 会話をJSONでラップします。メッセージを保存し、再生します。意味的圧縮はありませんし、監査トレイルもなく、セキュリティモデルもありません。
2. クラウドサービスへ同期します。UXは向上しますが、エージェントのツール履歴（たとえ秘密情報を触れたとしても）が別のサーバーに保存されます。
3. ベクタサーチを導入します。ドキュメントにRAGを追加しますが、実際の問題――エージェントの動作を調整し、実行内容を検証し、セッション圧縮に耐える――には役立ちません。

SecureContextはそれらとは異なります：

| SecureContext | Cloud memory services | Vector RAG plugins | Native Claude Code |
|---|---|---|---|
| リスタート時に永続 | ✅ ローカルPostgres | ✅ ただし彼らのサーバー上 | ⚠️ ドキュメントのみ、状態はなし |
| 失われる自動圧縮 | ❌ | | |
| 配信プログラム＋証拠ゲート付きチェックポイント | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ |
| HMAC監査トレイル | ✅ エージェント単位のサブキー | ❌ | ❌ |
| エージェント単位のアイデンティティ分離 | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ |
| スキル受入れゲート（HMAC + AST） | ✅ | ❌ | ❌ |
| 改ざん検知チェーン＋セッション再生 | ✅ | ❌ | ❌ |
| 並列セッション用ワークステーリングキュー | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ |
| オフラインで実行 | ✅ ローカルPostgres + Ollama | ❌ | ⚠️ 依存 |
|

Question 10

What's new (v0.46.1)

Accepted Answer

Temporal retrieval round 2 + the delivery-tool kit. Compound temporal questions decompose into event clauses with rank fusion; temporal searches render a chronological Timeline block and stale results carry age warnings. zcprogram adds multi-phase delivery programs with evidence-gated, auto-checkpointing phase closure — live-verified with an orchestrator handoff test (kill the orchestrator mid-phase; a cold replacement resumes from two calls). The embed lane now has a watchdog with budgeted self-healing. Recent releases: v0.46.0 — team memory (per-user keys, shared workspaces, write attribution), session replay with cryptographic provenance, OTel Gen-AI spans, CI/headless memory CLI, chunked embeddings, compliance report export. v0.44.0 — temporal fact supersession, durable PG task graph, first public LongMemEval numbers. v0.43.0 — token-budgeted recall digest (fixes the 47k-token recall firehose on mature projects). v0.41–0.42** — memory-quality program: focused recall, consolidation, bi-temporal windows, multi-hop graph retrieval, TTL memories, multimodal ingestion. Full details in CHANGELOG.md; architecture notes in ARCHITECTURE.md.

Question 11

SecureContextとは何ですか？

Accepted Answer

Claude Codeを実際のプロジェクトで使用すると、以下のような壁に直面します。 1. すべてのセッションは初期状態から始まります。同じファイルを再度貼り付け、同じ決定を再説明し、同じ落とし穴を再発見する必要があり、同じ向き付け作業に対してトークンを何度も支払うことになります。 2. 長期プロジェクトには配信状態がありません。オーケストレーションエージェントが機能途中で停止すると（クラッシュ、ウィンドウ閉鎖、コンテキスト枯渇）、その代替エージェントは目を覚まさずに開始します。人々は手書きのCHECKPOINTファイルで補います。 3. エージェントが実際に何をしたかの記録がありません。問題が発生すると、Claude Codeは実行された内容の改ざんを検知できる履歴を持っていません。 4. スキルスクリプトはあなたの権限で実行され、スキャンされません。~/.claude/skills/への書き込み権限を持つ誰も（またはどのエージェントも）次回呼び出し時にコードを植え付けることができます。 5. 並列セッションは互いに足を踏み入れます。同じタスクを2つのウィンドウが主張し、1つがもう1つの編集を上書きします。 SecureContextはMCPプラグインで、これら5つの問題をすべて解決します。1回インストールすれば、エージェントは次の機能を得ます：再起動を生き延びるメモリ ―決定、落とし穴、プロジェクト状態が1回の呼び出しで復元されます。1ファイルあたりのセマンティックサマリーで「このファイルは何をするか」を15〜50倍の圧縮で回答し、原始的な読み取りを回避します。時間的検索機能で、何がいつ起きたかを知り、古くなった知識をフラグします。長期プロジェクトの配信層 ―

analyst-cognitive-instincts (Grade A)セキュリティ試験済みのデータ-AIスキルであるClaude AI向け。Aランク。COGNITIVE INSTINCTS — roles.jsonからdeepPromptに抽出された分析者用

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