Question 1

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はSecureContextにどのように影響するか？

Accepted Answer

SecureContextはハードウェアティアによって優雅に劣化します。すべてのLLM駆動レイヤーはクローズド（機能は静かに何も貢献しない）で失敗し、インジェストや検索を壊すことはありません。ハードウェアが変わると、インテリジェンススタックの有効な部分が変わります。

| Tier | ハードウェア | フィットするモデル | 取得できるもの |
|---|---|---|---|
| Minimum | 任意CPU、約2GB RAMフリー | nomic-embed-text（埋め込みのみ） | ハイブリッドBM25+ベクトル検索、作業メモリ、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、矛盾判定）は休止状態。
| Mid | 8–16GB GPU（またはApple Silicon 16GB+） | + qwen2.5-coder:14b または phi4:14b（1つずつ） | インジェスト時のイベント事実抽出（時系列推論）、LLM矛盾判定、エンティティ抽出、L0/L1セマンティックファイル要約を追加。
| Full | 24GB+ GPU（例：RTX 4090/5090） | + phi4:14b と gpt-oss:20b を同時に保持 | すべてを同時に、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も付属。これは公開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（全て測定済み、bench/参照）
- 埋め込み：nomic-embed-text — 必須、非常に小型、どこでも実行可。
- 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%イベントリ

Question 2

実行に必要なものは何ですか？

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で約五分ですべてをセットアップできます。インフラゼロで動作する SQLite フォールバックもあります。

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 — 並行セッションはワークスティーニングキューからタスクを原子的に取得します（テストでは 50 エージェント × 100 タスクで二重取得はゼロです）。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。ヘッド＋ワーカー、N-tier エスカレーションなどの部門スタイル階層を大規模エージェントチーム向けにサポートしています。

Question 4

Claude Code スキルはインストールしても安全ですか？

Accepted Answer

Filesystem 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。

Question 5

SecureContextは私のコードやデータをクラウドへ送信しますか？

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。完全オフラインで動作し（Ollamaがダウンしてもキーワードのみで検索が機能します）、アイドル時のコストは$0です。

Question 6

長期にわたる多週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テーブルが必要で、チェックポイント文書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停止した場合、新しいエージェントが2つ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れだけ削減しますか？

Accepted Answer

10セッションプロジェクトで測定した結果、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20〜50kトークンの再貼り付けファイルの代わりに1.5〜4kトークン）。数百の蓄積メモリー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トークンに抑え、無制限ダンプでは約47kになります。ファイル質問は、RAW読み取りではなく15〜50倍圧縮された意味的サマリーから回答されます。

Question 8

どのように競合他社と差別化されているのか

Accepted Answer

「Claude Codeのメモリ」を扱うプロジェクトは、主に三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。意味的圧縮も監査証跡もなく、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（機密情報を含む可能性がある）が第三者のサーバに存在します。3) ベクトル検索を挿入します。ドキュメントに対して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調整・実行検証・セッション圧縮のサバイバルには役立ちません。SecureContextはこれらのいずれにも該当しません。

| 要素 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| 再起動間の永続性 | ✅ ローカルPostgres | ✅ しかしサーバに | ⚠️ ドキュメントのみ | ❌ 情報損失の自動圧縮 |
| 配信プログラム＋証拠付きチェックポイント | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ |
| HMAC監査証跡 | ✅ 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） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 破損証明チェーン＋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 | ❌ | ❌ | ❌ |
| オフライン実行 | ✅ ローカルPostgres + Ollama | ❌ | ⚠️

Question 9

Claude Codeにセッション間で永続的なメモリを与える方法は？

Accepted Answer

SecureContext（ワンクリックでインストールできるもの—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注意点を永続化し、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。復元は関連性でランク付けされ、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・圧縮・再ブートでも保持されます。

Question 10

What's new (v0.46.1)

Accepted Answer

Temporal Retrieval Round 2 + Delivery-tool kit。複合時系列質問はイベント節に分解し、ランク融合を行います。時系列検索はChronological Timelineブロックを表示し、古い結果には年齢警告が付きます。zcprogramは多段階配信プログラムを追加し、エビデンスゲーテッド、自動チェックポイントフェーズクローズを実装。オーケストレータのハンドオフテストでライブ検証（オーケストレータを中途で停止し、冷たいリプレイスが2回呼び出しから再開）。埋め込みレーンには予算付き自己回復機能付きウォッチドッグを追加。最近のリリース：v0.46.0 — チームメモリ（ユーザーごとのキー、共有ワークスペース、書き込み帰属）、セッションリプレイ（暗号学的系譜付き）、OTel Gen-AI スパン、CI/ヘッドレスメモリCLI、チャンク化埋め込み、コンプライアンスレポートエクスポート。v0.44.0 — 時系列事実の上書き、耐久PGタスクグラフ、初の公開 LongMemEval 数値。v0.43.0 — トークン予算付きリコールダイジェスト（成熟プロジェクトでの47kトークンリコールファイアホース修正）。v0.41–0.42** — メモリ品質プログラム：焦点リコール、統合、バイテンポラルウィンドウ、多段階グラフリトリーバル、TTLメモリ、マルチモーダルインジェスト。詳細はCHANGELOG.md、アーキテクチャノートはARCHITECTURE.mdに記載。

Question 11

NVIDIA GPU? add: -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 GPU自動検出と本番モード（nginxリバースプロキシ）を組み込んでください。

Question 12

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場合、次のような壁に直面します：1. すべてのセッションが初期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し、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デリバリーステートがありません。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、ウィンドウを閉じる、コンテキストが尽きる）、代わりのエージェントは何も知らない状態で開始します。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。何かがうまくいかなかったとき、Claude Codeは実行された内容の改ざん検知可能な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か（またはエージェント）が次回の呼び出しで実行されるコードを仕込むことができます。5. 並行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つの問題を解決するMCPプラグインです。一度インストールすれば、エージェントは次のような機能を得ます：再起動を超えるメモリ―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します。ファイルごと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倍の圧縮で答え、元の読み込みを省きます。何がいつ起きたかを知り、古い知識をフラグ付けする時間検索。長時間実行されるプロジェクトのデリバリーレイヤー―zcprogramはマルチフェ

Staging V0 19 (Grade A)セキュリティテスト済みデータAIスキル - クロードAI向け - グレードＡ。 Anti-Patterns (これをしないでください) — からロール.json.deepPromptに抽出された、分析ロール

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