Question 1

რომელი ადგილობრივი მოდელები უნდა გავუშვა, და როგორ მოქმედებს აპარატურა SecureContext-ზე?

Accepted Answer

SecureContext უმცირესადვე ჩამოქვდება აპარატურის დონეზე – ყოველი LLM‑ით შემოთავაზებული ფენა დახურული სახით იშვიათად წვევს (ფუნქცია ნელა არ იღებს წვლილს) ვიდრე შემზღუდავ ingest ან ძებნის. რაც იცვლება აპარატურაში ის, თუ რამდენი ინტელიგენციის სტეკი აქტიურია:
| დონის | აპარატურა | შესაფერისი მოდელები | რა მიიღებთ |
|---|---|---|---|
| მინიმუმ | ნებისმიერი CPU, ~2 GB RAM თავისუფალი | nomic‑embed‑text (მხოლოდ embeddings) | Hybrid BM25+vector ძიება, სამუშაო მეხსიერება, audit chain, skills gating – ძირითადი.
| LLM ფენები (ღონისძიებების ამოჭრა, ერთეული ამოჭრა, კონტრედიქციის გადამოწმება) უჩვეულოდ.
| შუა | 8–16 GB GPU (ან Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5‑coder:14b ან phi4:14b (ერთხელ ერთი) | + მოვლენათა ფაქტის ამოჭრა ingest‑ზე (დროებითი ლოგიკა), LLM‑ის კონტრედიქციის გადამოწმება, ერთეული ამოჭრა, L0/L1 სემანტიკური ფაილის შეჯამება.
| სრული | 24 GB+ GPU (მაგ. RTX 4090/5090) | + phi4:14b და gpt‑oss:20b ერთად | ყველაფერი, თანაბრად, ინტაქტიული ლატენსიით – და ძლიერი ლოკალური გენერატორი QA/benchmarks‑ისთვის.
ეს კონფიგურაციაა, რომელზეც ჩვენი გამოცემული benchmark‑ის დელტები დაკლულ იქნა.

მოდელის არჩევის გზამკვლევი (ყველა ზომებულია, იხილეთ bench/):
Embeddings: nomic‑embed‑text – აუცილებელი, პატარა, ნებისმიერი ადგილის გაშვება.
ღონისძიებების ამოჭრა (ZCEVENTEXTRACTMODEL, ნაგულისხმევ phi4:14b): ჩვენი bakeoff‑ში phi4:14b გამოიწვია

Question 2

რა მყარი მოველოდით, რომ ის გაუშვებოდება?

Accepted Answer

Node 20+ და (რჩევილი) Docker bundled PostgreSQL + Ollama სტეკისთვის. ერთი ბრძანებით დაყენება დაახლოებით ხუთ წუთში სრულდება. SQLite fallback მუშაობს ინფრასტრუქტურის გარეშე.

Question 3

შეიძლება სხვადასხვა Claude Code სესიები ერთ პროექტზე იმუშაონ კონფლიქტების გარეშე?

Accepted Answer

დიახ — პარალელური სესიები ატომურად იღებენ დავალებებს სამუშაო-ლაღვის რიგიდან (სატესტოდ 50 აგენტ × 100 დავალება, ნულოვანი ორმაგი მოთხოვნები), კოორდინაციას ახორციელებენ ტიპირებული ბეჭდებით (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT), და თითოეული აგენტის პირადი მეხსიერება და საერთო პული. განყოფილების სტილის იერარქიები (მთავრები + მუშები, N‑tier გაძლიერება) მხარდაჭერილია დიდ აგენტთა გუნდებისთვის.

Question 4

არის თუ არა Claude Code უნარები უსაფრთხოდ ინსტალაცია?

Accepted Answer

Filesystem უნარები სკრიპტების ბანდლებით, რომლებიც თქვენს უფლებებით გაშვდება, და Claude Code-ის native loader მათ არ სკანირებს. SecureContext დაამატებს აკლ მყოფი კედელს: AST სკანირება შემოსვლისას, HMAC გადამოწმება თითოეული გაშვებამდე, ავტომატური კვარანტინირება შეცდომის ან შემოსვლის შემდეგ ცვლილების შემთხვევაში, და შესაფერისი ჯაჭვური log ყველა შემოსვლის გადაწყვეტილებისთვის.

Question 5

გადაწყვიტეთ, თუ SecureContext ჩემი კოდის ან მონაცემებს ღრუბლში გაგზავნის?

Accepted Answer

არა. მეხსიერება, embeddings (Ollama nomic-embed-text), ძიება, შეჯამება და აუდიტ‑მარცყვილი ყველა ლოკალურად მუშაობს. იგი სრულად მუშაობს ოფლაინ (ძებნა ნორმალურად keyword‑მხოლოდ რეჟიმში გადადის, თუ Ollama მიუწვდომელია) და ცარიელ დროს ღირებულება $0-ია.

Question 6

შეიძლება მართოს გრძელი, მრავალკვირიანი პროექტი?

Accepted Answer

დიახ — ეს არის გადატანის ფენის მიზანი. განსაზღვრეთ პროგრამა ფაზებით (zc_program), და ღია ფაზის მიღების საკონტროლო სია მოჰყვება პროექტის მდგომარეობას. ფაზის დახურვა მოითხოვს მტკიცებულების ცხრილს და ავტომატურად ქმნის საკონტროლო დოკუმენტს. თუ არქესტრატორი აგვიანებს, ახალი ერთი სრულად აგ reconstructs სრული გადატანის მდგომარეობა ორ გამოძახებას — გადამოწმება ცოცხალი.

Question 7

რამდენი ხარჯის შემცირება SecureContext‑ს მიერ Claude Code‑ს token‑ებზე?

Accepted Answer

10‑სესიიანი პროექტში გაზომილი: დაახლოებით 87% ნაკლები კონტექსტის ზედმეტი (სესიის აღდგენა დაახლოებით 1.5–4k token‑ის მაგივრად 20–50k‑ს) . გრძელვადიანი პროექტებში, სადაც ათასობით მეხსიერება შეკუმშულია, recall‑ის ბიუჯეტი ~4k‑ს token‑ზე აჩერებს, ვიდრე შეუზღუდავი dump ~47k‑ს. ფაილის კითხვები პასუხებს 15–50× შეკუმშული სემანტიკური შეჯამებიდან, არ კი ორიგინალური წაკითხვისგან.

Question 8

როგორ მივიღო Claude Code‑ს მუდმივი მეხსიერება სესიებს შორის?

Accepted Answer

დააყენეთ SecureContext (ერთ ბრძანებით – იხილეთ Quick start), შემდეგ აგენტებს zcremember‑ს გამოიძახეთ გადაწყვეტილებებისა და gotchas‑ის შესანარჩუნებლად, და zcrecall_context({focus: "current task"})‑ს სესიის დაწყებისას, რათა ის აღდგენილ იქონე – მიმწოდებულია შესაბამისობით, ბუნებრივი ენის დროის მოთხოვნებით პირდაპირ მეხსიერებიდან პასუხი. მეხსიერება გადამტანილია PostgreSQL‑ში, არ კი კონტექსტურ ფანჯარაში, ამიტომ ის გადატვირთულ, შეკუმშულ და გადატვირთულ გარემოშიაც ვარსკვლავს.

Question 9

როგორ არის განსხვავებული კონკურენტებზე

Accepted Answer

მეტი „მეხსიერება Claude Code‑ისთვის“ პროექტები სამი რამ აკეთებს: ჩავსვამს საუბარს JSON‑ში, შეინახავს შეტყობინებებს და გადახედავს მათ. არ აქვთ სემანტიკური შეკუმშვა, არ აქვთ აუდიტ‑ტრაექ, არ აქვთ უსაფრთხოების მოდელი. სინქრონიზაცია ღრუბელურ სერვისთან. უკეთესი UX, მაგრამ ახლა თქვენი აგენტის ხელსაწყოების ისტორია (შედეგად შეიძლება შეიცავდეს საიდუმლოებს, რომლებსაც ის დაამუშავა) იმყოფება სხვა სერვერზე. ვექტორული ძიება. დაამატებს RAG‑ს თქვენს დოკუმენტებზე, მაგრამ არ ეხმარება რეალურ პრობლემაში – აგენტის მოქმედების კონტროლი, გადამოწმება, სესიის შეკუმშვის გადარჩენა. SecureContext არ არის ის: | | SecureContext | ღრუბელური მეხსიერების სერვისი | ვექტორული RAG პლაგინი | Native Claude Code | |---|---|---|---|---| | მუდმივი რესტარტებს შორის | ✅ დიახ, ლოკალური Postgres | ✅ მაგრამ მათი სერვერზე | ⚠️ მხოლოდ დოკუმენტები, არა მდგომარეობა | ❌ დაკარგული ავტომატური შეკუმშვა | | მიწოდების პროგრამები + მტკიცებულების დაფუძნებული შემოწმებები | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ | | HMAC აუდიტ‑ტრაექ | ✅ თითო-აგენტის ქვეპოლაკი | ❌ | ❌ | ❌ | | თითო-აგენტის იდენტურობის იზოლაცია | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ | | უნაკლის მიღების კარელი (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | დამალვისგან დამცველი ჯაჭვი + სესიის გადახედვა | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | parallel sessions‑თვის სამუშაო-კრავი | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ | | მუშაობს ოფლაინ | ✅ ლოკალური Postgres + Ollama | ❌ | ⚠️ დამოკიდებულია | ✅ | | ხარჯები, როცა უჩვიათ | $0 | ყოველთვიური გამოწერა | $0 | $0

Question 10

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 wrap this with GPU auto-detection and a prod` mode (nginx reverse proxy).

Question 11

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 12

რა არის SecureContext?

Accepted Answer

თუ თქვენ Claude Code‑ს რეალურ პროექტებში გამოიყენებთ, თქვენ შეხვდებით შემდეგი ბარიერებს:
1. თითოეული სესია ცივი იწყება. თქვენ იგივე ფაილები ხელახლა ჩასვამთ, იგივე გადაწყვეტილებების განმეორებით ახსნით, იგივე ხერხების ხელახლა აღმოაჩენთ — და ყოველ ჯერზე ტოკენები გადიხართ იგივე ორიენტაციის სამუშაოსთვის.
2. გრძელ პროექტებს არ გააჩნია მიწოდების მდგომარეობა. როცა ორკესტრირების აგენტი ფიქსებს (გარსება, ფანჯრის დახურვა, კონტექსტის დამთავრება) მისი ჩანაცვლება ცადით იწყება. ხალხი ამავსებს ხელით დაწერილი CHECKPOINT‑ფაილებს.
3. არ არსებობს ჩანაწერი იმაზე, რაც აგენტებმა ნამდვილად გააკეთეს. როცა რამე არასწორად ხდება, Claude Code-ს არ აქვს ცვლილებებზე დამარცისუნარი ისტორია.
4. უნარის სკრიპტები თქვენს ნებართვით, არ სკანირებული, გაშვებად. ნებისმიერი (ან ნებისმიერი აგენტი) რომელსაც ჩაწერის წვდომა აქვს ~/.claude/skills/‑ზე, შეიძლება ჩაასმა კოდი, რომელიც გაშვება შემდეგი გამოჩენას.
5. პარალელური სესია ერთმანეთზე გადალევა. ორი ფანჯარა იგივე დავალებას მოითხოვს; ერთი ზედმეტი ჩანაწერს ჩანაცვლებს.
SecureContext არის MCP‑პლაგინი, რომელიც ამ ხუთს ერთდროულად დახურავს. მას ერთხელ დააყენეთ და თქვენი აგენტები მიიღებს: 
- მეხსიერება, რომელიც გადაეცემა გადატვირთვის შემდეგ — გადაწყვეტილებები, ხერხები და პროექტის მდგომარეობა ერთ ზარისას აღდგება;
- თითოეული ფაილის სემანტური შეჯამება, რომელიც პასუხობს „რა აკეთებს ეს ფაილი“, 15–50× შეკუმშვით, ვიდრე ნედლი წაკითხვა;
- დროებითი ძიება, რომელიც იცის, როდის მოხდა რამე და მონიშნავს ძველ ცოდნას;
- მიწოდების ფენა გრძელვადიანი პროექტებისთვის — zcprogram მრავალ ეტაპიანი პროგრამების მონიტორინგს აწვდის; ერთ ეტაპის დახურვას მოითხოვს მიღების მტკიცებულება და ავტომატურად ქმნის

მიმოხილვა

ძირითადი ფუნქციები

ფასები

გამოყენების შემთხვევები

წვდომადი ფორმების დიზაინირება

შეცდომის დამუშავების გაუმჯობესება

დადებითი და უარყოფითი

დადებითი

უარყოფითი

შეფასებები

კითხვები

დასვი კითხვა

კარიერის უნარები-ის ალტერნატივები