analyst-cognitive-instincts (Grade A)უსაფრთხოება-შემოწმებული data-ai უნარი Claude AI‑ისთვის. Grade A. COGNITIVE INSTINCTS — roles.json‑დან შემოთავაზებული deepPrompt ანალიტიკოსისთვის

What do I need to run it?

Node 20+ and (recommended) Docker for the bundled PostgreSQL + Ollama stack. The one-command installer does everything in about five minutes. A SQLite fallback runs with zero infrastructure.

Asked by George Papadakis · Jun 10, 2026

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

Yes — parallel sessions atomically claim tasks from a work-stealing queue (zero double-claims at 50 agents × 100 tasks in testing), coordinate through typed broadcasts (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT), and keep private per-agent memory namespaces plus a shared pool. Department-style hierarchies (heads + workers, N-tier escalation) are supported for larger agent teams.

Asked by Uma Krishnan · Jun 9, 2026

რომელი ლოკალური მოდელები უნდა გამოვიყენოთ და როგორ ახდენს აპარატურა ზემოქმედება SecureContext-ზე?

SecureContext ნელ-ნელა დაშლის აპარატურის დონეს მიხედვით — ყველა LLM‑წემატებული ფენა დახურული წყვეტით (ფუნქცია მშვიდად არაფერი ქმნის) ნაცვლად იმისა, რომ შეზღუდვას ინჟესტი ან ძიება. რაც იცვლება აპარატურასთან, ისაა, რამდენი ინტელექტუალური სტეკია აქტიურია: | 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.

Asked by Boris Yankov · Jun 10, 2026

არის თუ არა Claude Code-ის უნარები უსაფრთხოდ ინსტალირებისთვის?

Filesystem skills bundle-ს სკრიპტები შეიცავს, რომლებიც თქვენს ნებართვებით მუშაობს, და Claude Code-ის native loader არ სკანირებს მათ. SecureContext დამატებს აკლყოფილ კარას: AST სკანირება მიღებაზე, HMAC გადამოწმება ყოველ შესრულებამდე, ავტომატური კვარენტინირება შეცდომის ან post-admission ცვლილების შემთხვევაში და გადამოწმებადი ჯაჭვური log ყველა admission გადაწყვეტილებისთვის.

Asked by Stella Papadopoulos · Jun 5, 2026

გავიგზავნოს SecureContext ჩემი კოდი ან მონაცემები ღრუბელში?

არა. მეხსიერება, embeddings (Ollama nomic-embed-text), ძიება, შეჯამება და audit chain სრულად ლოკალურად მუშაობენ. ეს სრულად offline მუშაობს (ძებნა გლუვად გადადრევს მხოლოდ keyword-თაკით, თუ Ollama down-ია) და ცარიელ დროს $0 ხარჯს.

Asked by Ravi Kapoor · May 21, 2026