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

実行には何が必要ですか？

Accepted Answer

Node 20+と（推奨）Docker（バンドルされたPostgreSQL + Ollamaスタック用）です。ワンコマンドインストーラは約5分ですべてをセットアップします。SQLiteフォールバックはインフラゼロで動作します。

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。パラレルセッションは、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（テストでは50エージェント×100タスクでダブルクレームゼロ）。型付きブロードキャスト（ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT）で調整し、エージェントごとのプライベートメモリ名前空間と共有プールを維持します。ヘッド＋ワーカー、N階層エスカレーションのような部署スタイルの階層も、大規模エージェントチームをサポートします。

Question 4

Claude Code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、ユーザーの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は欠落しているゲートを追加します：入場時のASTスキャン、実行前のHMAC検証、失敗時または入場後の変更時の自動隔離、そしてすべての入場決定の検証可能なチェインログです。

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、および監査チェーンはすべてローカルで実行されます。完全にオフラインで動作し（Ollamaが停止すると検索はキーワードのみで優雅に劣化）、アイドル時はコストが$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れチェックリストがプロジェクト状態とともに持ち運ばれます。フェーズのクローズにはエビデンスタブが必要で、自動的にチェックポイントドキュメントが生成されます。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でも、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、ライブで検証します。

Question 7

SecureContext は Claude Code のトークンコストをどの程度削減しますか？

Accepted Answer

10 セッションを通じて測定した結果、コンテキストオーバーヘッドが約 87 % 低減されます（セッション復元は 1.5–4k トークンで済み、再貼り付けファイルで 20–50k トークンを必要とする代わりに）。数百の蓄積メモリを持つ長期プロジェクトでは、リコール予算により各リコールが約 4k トークンに抑えられ、無制限のダンプだと約 47k になります。ファイルに関する質問は、RAW 読み取りではなく 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ます。

Question 8

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

Accepted Answer

SecureContext をインストールします（1つの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` を呼び出して意思決定とトラブルシューティングを永続化し、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。復元は関連性順に並べられ、自然言語の時間クエリに対してメモリから直接回答します。メモリは PostgreSQL に保存されるため、再起動やコンパクション、再起動後も生き残ります。

Question 9

ほとんどの「Claude Code のメモリ」プロジェクトは、以下の3つのうちのいずれかを行います：
1. 会話を JSON でラップ。メッセージを保存し、再再生します。セマンティック圧縮も監査ログもなく、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。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があります）が他者のサーバーに保存されます。
3. ベクトル検索を追加。ドキュメントに対する RAG を提供しますが、エージェントの実行内容を調整したり、実行結果を検証したり、セッション圧縮に耐えるという実際の問題には解決しません。
SecureContext はそれらのいずれもではありません。
| 機能 | SecureContext | クラウドメモリサービス | ベクトル RAG プラグイン | ネイティブ Claude Code |
|---|---|---|---|---|
| 再起動時に永続 | ✅ ローカル Postgres | ✅ しかし相手のサーバー上 | ⚠️ ドキュメントのみ、状態は不可 | ❌ 失われる自動圧縮 |
| 配信プログラム + 証拠付けチェックポイント | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ |
| HMAC 監査ログ | ✅ エージェント別サブキー | ❌ | ❌ | ❌ |
| エージェント別アイデンティティ分離 | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ |
| スキル入札ゲート（HMAC + AST） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 変更検出チェーン + セッション再生 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 並列セッション用ワーク・スティーリングキュー | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ |
| オフライン実行 | ✅ ローカル Postgres + Ollama | ❌ | ⚠️ 依存 | ✅ |
| 空き時のコスト | $0 | 月額サブスクリプション | $0 | $0 |

よく知られたメ

Accepted Answer

Most "memory for Claude Code" projects do one of three things: Wrap the conversation in JSON. Saves the messages, replays them. No semantic compression, no audit trail, no security model. Sync to a cloud service. Better UX but now your agent's tool history (potentially including secrets it touched) lives on someone else's server. Drop in vector search. Adds RAG over your docs but doesn't help with the actual problem — orchestrating what the agent does, verifying what ran, surviving session compaction. SecureContext is none of those: | | SecureContext | Cloud memory services | Vector RAG plugins | Native Claude Code | |---|---|---|---|---| | Persistent across restarts | ✅ Yes, local Postgres | ✅ But on their server | ⚠️ Only docs, not state | ❌ Lossy auto-compact | | Delivery programs + evidence-gated checkpoints | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ | | HMAC audit trail | ✅ Per-agent subkey | ❌ | ❌ | ❌ | | Per-agent identity isolation | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ | | Skill admission gate (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | Tamper-evident chain + session replay | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | Work-stealing queue for parallel sessions | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ | | Runs offline | ✅ Local Postgres + Ollama | ❌ | ⚠️ Depends | ✅ | | Cost when idle | $0 | Monthly subscription | $0 | $0 | Versus the well-known memory products: Mem0 and Zep are excellent hosted memory APIs for LLM apps you build; Letta (MemGPT) is an agent framework with self-editing memory. SecureContext targets a different job — me

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がクールスタートです。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、同じ方向づけ作業にトークンを何度も支払います。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途中で終了すると（クラッシュ、ウィンドウを閉じる、コンテキスト枯渇）、代替エージェントは何も知らずに開始します。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。問題が発生したとき、Claude Codeは実行された内容の改ざん検出可能な履歴を持ちません。4. スキルスクリプトはあなたの権限でスキャンされずに実行されます。誰でも（または任意のエージェントでも）~/.claude/skills/への書き込みアクセスがあれば、次回実行時に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干渉します。同じタスクを二つのウィンドウが主張し、一方がもう一方の変更を上書きします。SecureContextはMCPプラグインで、これら五つの問題をすべて解決します。一度インストールすれば、エージェントは次のような恩恵を得ます：再起動を経ても残るメモリ—決定、落とし穴、プロジェクト状態を一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；時系列検索が出来、何がいつ起こったかを把握し、古い知識をフラグ付け。長時間稼働するプロジェクト向けのデリ

developer-skill-execution-outcome-reporting-v0-18-1 (Grade A)セキュリティテスト済みデータAIスキル。Grade A。SKILL EXECUTION + OUTCOME REPORTING (v0.18.1) — roles.jsonのdeepPromptから抽出された開発者向けのスキル。

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