Question 1

Which local models should I run, and how does hardware affect SecureContext?

Accepted Answer

SecureContext degrades gracefully by hardware tier — every LLM-powered layer fails closed (the feature quietly contributes nothing) rather than breaking ingest or search. What changes with hardware is how much of the intelligence stack is active: | Tier | 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

Node 20+ と (推奨) Docker用意したPostgreSQL + Ollamaスタックが必要です。ワンコマンドインストーラーで5分ほどで全て完了します。SQLiteのフォールバックはインフラ無しで実行できます。

Accepted Answer

Node 20+ と (推奨) Docker用意したPostgreSQL + Ollamaスタックが必要です。ワンコマンドインストーラーで5分ほどで全て完了します。SQLiteのフォールバックはインフラ無しで実行できます。

Question 3

複数のClaude Codeセッションが同じプロジェクトで衝突せずに作業できますか？

Accepted Answer

はい。並列セッションは作業窃盗キューからタスクを原子操作で取得します（テストでは50エージェント × 100タスクで二重取得ゼロ）。タイプ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名前空間と共有プールを保持します。ヘッド＋ワーカー、Nレイヤーエスカレーションなどの部門スタイル階層も大規模エージェントチームでサポートされます。

Question 4

Claude Code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、権限付きで実行されるスクリプトのバンドルを提供します。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、各実行前のHMAC検証、失敗時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決定の検証可能なチェーンログです。

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、監査チェーンはすべてローカルで実行されます。完全にオフラインで動作し、Ollamaがダウンしても検索はキーワードのみでグレースフルに降格します。アイドル時の費用は$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。zcp_program でフェーズを定義し、オープンフェーズの受け入れチェックリストがプロジェクト状態とともに追跡されます。フェーズを閉じるにはエビデンスターブルが必要で、チェックポイントドキュメントが自動生成されます。調整エージェントがフェーズ途中で停止した場合、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 セッションのプロジェクトで測定した結果、コンテキストオーバーヘッドが約 87% 減少しました（セッション復元は 1.5–4k トークンで済み、ファイル再貼り付けの 20–50k トークンを節約）。数百の蓄積メモリを持つ長期プロジェクトでは、リコール予算は各リコールを約 4k トークンに抑え、無制限のダンプだと約 47k になるのに対してです。ファイルに関する質問は、圧縮済みのセマンティックサマリー（15–50 倍）から回答され、原文の読み取りは行われません。

Question 8

Claude Code に永続的なメモリをセッション間で与え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（ワンコマンド — Quick start を参照）。その後、エージェントは zcremember を呼び出して意思決定やgotcha 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。再levance によってランク付けされ、自然言語の時間クエリはメモリから直接回答されます。メモリは PostgreSQL に保存されるため、再起動、コンパクション、再起動でも残存します。

Question 9

どのように競合他社と差別化されているか

Accepted Answer

「Claude Code」のメモリプロジェクトは主に3つのアプローチを取ります：
1. 会話をJSONでラップし、メッセージを保存して再再生します。意味的圧縮も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. クラウドサービスに同期します。UXは向上しますが、エージェントのツール履歴（機密情報を触れた可能性があるものも含む）が他人のサーバーに保管されます。
3. ベクタ検索にドロップインします。ドキュメントにRAGを追加しますが、実際の問題であるエージェントの行動を調整したり、実行された内容を検証したり、セッション圧縮に耐えたりすることには寄与しません。
SecureContextはそれらとは異なります：
| | SecureContext | クラウドメモリサービス | ベクタRAGプラグイン | ネイティブClaude Code |
|---|---|---|---|---|
| 再起動時に永続的 | ✅ ローカルPostgres | ✅ ただしサーバー上 | ⚠️ ドキュメントのみ、状態は無し |
| 配信プログラム＋証拠ゲーテッドチェックポイント | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ |
| HMAC監査トレイル | ✅ エージェントごとのサブキー | ❌ | ❌ | ❌ |
| エージェントごとのアイデンティティ分離 | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ |
| スキル承認ゲート（HMAC + AST） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 変更不可能チェーン＋セッション再生 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 並列セッション用ワークストリーピングキュー | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ |
| オフライン実行 | ✅ ローカルPostgres + Ollama | ❌ | ⚠️ 依存関係あり | ✅ |
| アイドル時のコスト |

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、次のような壁に直面します。1. すべてのセッションは冷えた状態から始まります。同じファイルを再貼り付けし、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、同じオリエンテーション作業にトークンを何度も支払います。2. 長期プロジェクトには納品状態がありません。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盲目的に開始します。人々は手書きのCHECKPOINTファイルで補償します。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。何かがうまくいかないとき、Claude Codeには実行された内容の改ざん証拠のある履歴がありません。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/への書き込みアクセス権を持つ誰でも、次の実行時にコードを仕込むことができます。5. 並列セッションが互いに踏み合います。2つのウィンドウが同じタスクを主張し、1つがもう1つの編集を上書きします。SecureContextはこれら5つすべてを閉じるMCPプラグインです。インストールすれば、エージェントは次の機能を得ます：再起動を越えるメモリ―決定、落とし穴、プロジェクト状態を1回の呼び出しで復元。ファイルごとの意味的サマリーで「このファイルは何をするか」を15–50倍圧縮で回答し、原始読み込みを不要に。時系列検索でいつ何が起こったかを知り、古い知識をフラグ付け。長期プロジェクト用の納品レイヤ―zcprogramはマルチフェーズプログラムを追跡し、フェーズを終了するには受け入れ証拠が必要で、検索可能なチェック

designer-cognitive-instincts (Grade A)セキュリティテスト済みdata-aiスキル。クラウドAI用。A級。COGNITIVE INSTINCTS — ロール.jsonからdeepPromptでデザイナーから抽出

概要

主な機能

料金

ユースケース

設計レビュー

設計教育

メリット & デメリット

メリット

デメリット

レビュー

Q&A

質問する

東学サェソーの代替

概要