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

実行に必要なものは何ですか？

Accepted Answer

Node 20+ と（推奨）Docker（PostgreSQL+Ollama スタックを含む）を用意してください。ワンコマンドインストーラで約5分で全てセットアップできます。SQLite フォールバックはインフラを一切必要とせずに動作します。

Question 3

複数のClaude Codeセッションが同じプロジェクトで衝突なく作業できますか？

Accepted Answer

はい — 並列セッションは、ワークステーリングキューからタスクを原子操作で取得します（テストで50エージェント×100タスクでも重複取得はゼロ）。型付きブロードキャスト（ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT）で調整し、各エージェントにプライベートなメモリネームスペースと共有プールを保持します。大規模チーム向けに部門スタイルの階層（ヘッド＋ワーカー、Nティアエスカレーション）もサポートしています。

Question 4

Claude Codeのスキルは安全にインストールできますか？

Accepted Answer

ファイルシステムスキルはユーザー権限で実行されるスクリプトをバンドルしますが、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は欠落していたゲートを追加し、受け入れ時に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連鎖ログを提供します。

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劣化します。アイドル時はコストは$0です。

Question 6

長期にわたる複数週間にわたるプロジェクトを管理できますか？

Accepted Answer

はい — 配信層の目的です。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入チェックリストがプロジェクト状態に連携します。フェーズのクローズには証拠テーブルが必要で、チェックポイント文書が自動生成されます。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配信状態を再構築します（実際に検証済み）。

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％削減されました（セッション復元は1.5–4kトークンで済み、再貼り付けされたファイルの20–50kトークンを要する代わりに）。数百件のメモリを蓄積した長期プロジェクトでは、再呼び出し予算が各再呼び出しを約4kトークンに抑え、無制限のダンプでは約47kトークンになります。ファイルに関する質問は、15–50倍圧縮されたセマンティックサマリーから回答され、原始データの読み取りは行われません。

Question 8

Claude Codeにセッション間で永続的なメモリを与えるにはどうすればいいですか？

Accepted Answer

SecureContext（1コマンドでインストールできます — Quick startを参照）を導入し、エージェントがzcrememberを呼び出して決定事項や落とし穴を永続化し、セッション開始時にzcrecall_context({focus: "current task"})を呼び出してそれらを復元します。関連性でランク付けされ、自然言語の時間クエリはメモリから直接回答されます。メモリは再起動、圧縮、再起動時に保存され、PostgreSQLに保持されるため、コンテキストウィンドウに依存しません。

Question 9

競合他社との違いは？

Accepted Answer

「Claude Code用メモリ」プロジェクトは主に3つの手法を採用しています：
1. 会話をJSONでラップし、メッセージを保存して再再生。セマンティック圧縮は行わず、監査トレイルや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。UXは向上しますが、エージェントのツール履歴（機密情報を含む可能性あり）が他者のサーバに保存されます。
3. ベクトル検索を組み込む。ドキュメントに対するRAGは提供できますが、エージェントの実行内容をオーケストレーションしたり、実行を検証したり、セッション圧縮に耐えることはできません。
SecureContextはこれらとは別です。

| Feature | SecureContext | Cloud memory services | Vector RAG plugins | Native Claude Code |
|---|---|---|---|---|
| 再起動時も永続 | ✅ ローカルPostgreSQL | ✅ ただしサーバ側 | ⚠️ ドキュメントのみ、状態は含まない | ❌ ロスのある自動圧縮 |
| 配信プログラム＋証拠付きチェックポイント | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ |
| HMAC監査トレイル | ✅ エージェント単位サブキー | ❌ | ❌ | ❌ |
| エージェント単位アイデンティティ隔離 | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ |
| スキル許可ゲート（HMAC+AST） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 変更検出可能チェーン＋セッション再生 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 並列セッションのワークスティールキュー | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ |
| オフラインで実行 | ✅ ローカルPostgreSQL + Ollama | ❌ | ⚠️ 依存 | ✅ |
| アイドル時のコスト | $0 | 月額サブスクリプション | $0 | $0 |

よく知られたメモリ製

Question 10

新機能は何ですか（v0.46.1）

Accepted Answer

Temporal retrieval round 2 + the delivery-tool kit。Compound temporal questions は event clauses に分解され、rank fusion で統合されます。Temporal searches は年代順に並んだ Timeline ブロックをレンダリングし、古い結果には age warnings が付きます。zcprogram は多段階デリバリープログラムを追加し、evidence-gated、auto-checkpointing でフェーズの閉鎖を実現します。オーケストレータのハンドオフテスト（フェーズ中にオーケストレータを停止し、冷たい代替が二回のコールから再開）でライブ検証されます。Embed lane には予算化された自己修復を備えた watchdog が追加されました。最近のリリース: v0.46.0 — team memory（ユーザーごとのキー、共有ワークスペース、書き込み帰属）、cryptographic provenance を備えたセッションリプレイ、OTel Gen-AI スパン、CI/headless memory CLI、チャンク化された埋め込み、コンプライアンスレポートエクスポート。v0.44.0 — temporal fact supersession、durable PG task graph、最初の公開 LongMemEval 数値。v0.43.0 — token-budgeted recall digest（成熟プロジェクトでの47k-token recall firehose を修正）。v0.41–0.42** — memory-quality program：focused recall、consolidation、bi-temporal windows、multi-hop graph retrieval、TTL memories、multimodal ingestion。詳細は CHANGELOG.md に、アーキテクチャノートは ARCHITECTURE.md にあります。

Question 11

Claude Code を実際のプロジェクトで使用すると、以下の壁に直面します：
1. すべてのセッションはクールスタートです。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し、同じ方向付け作業に対して繰り返しトークンを支払います。
2. 大規模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の途中で停止すると（クラッシュ、ウィンドウ終了、コンテキスト枯渇）、その置換は盲目で開始します。人々は手書きの CHECKPOINT ファイルで対処します。
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かった場合、Claude Code には実行した内容の改ざん検知可能な履歴がありません。
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人（またはエージェント）は、次回呼び出し時に実行されるコードを植え込むことができます。
5. 並列セッションは互いに重なる。2 つのウィンドウが同じタスクを主張すると、一方が他方の編集を上書きします。
SecureContext はこれら 5 つすべてを解消する MCP プラグインです。1 回だけインストールすれば、エージェントは次の機能を得ます：
- 再起動を耐えるメモリ ― 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（生の読み込みより）
- 時系列検索で事象の発生時期を知り、古い知識をフラグ付け
- 長期実行プロジェクトの配信層 ― zcprogram はマルチフェーズプログラムを追跡し、フェーズ終了には受諾証

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

developer-debugging-methodology (Grade A)セキュリティテスト済みデータAIスキル - Claude AI向け - レーティングA。デバッグ方法論 - developerロールのdeepPromptから抽出。Grade A

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主な機能

料金

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大量のコードベースにあるバグの場所を絞り込む

500エラーの起こっている原因を特定する

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