developer-prime-directives (Grade A)Security-tested data-ai skill for Claude AI. Grade A. PRIME DIRECTIVES — extracted from roles.json deepPrompt for developer

რომელი ლოკალური მოდელები უნდა შევასრულო და როგორ გავლენას ახდენს აპარატურა SecureContext-ზე?

SecureContext ადაპტურად იშლება აპარატურის დონის მიხედვით — თითოეული LLM‑ძრავადი ფენა დახურული მდგომარეობაში (პარამეტრი ნിശბურად არაფერს აუგღებს) ვიდრე ინჟესტირების ან ძებნის შეწყვეტას. ის, რაც აპარატურით იცვლება, არის ინტელიგენციის სტეკის აქტივობის დონე: | 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 Ethan Brooks · Oct 7, 2025

რა საჭიროა მისი გაშვებისათვის?

Node 20+ და (რეკომენდირებული) Docker ერთად bundled PostgreSQL + Ollama სტეკისთვის. ერთი-ბრძანების ინსტალატორი აკეთებს ყველაფერს დაახლოებით ხუთ წუთში. SQLite fallback მუშაობს ნულოვანი ინფრასტრუქტურით.

Asked by Aisha Khan · Sep 25, 2025

შეუძლია მრავალი Claude Code სესია იმავე პროექტზე მუშაობა კონფლიქტების გარეშე?

დიახ – პარალელური სესია ატომიურად მოაქვს დავალებებს სამუშაო-თავისუფლების რიგიდან (მეტი 50 აგენტი × 100 დავალება ტესტირებაში), თანამშრომლობს ტიპირებულ ბარათებით (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT) და ინარჩუნებს პირად აგენტის მეხსიერების სახელთა სივრცეებს და საერთო პൂളს. დეპარტამენტური იერარქია (თავები + მუშები, N‑tier აღმაშენება) მხარდაჭერილია უფრო დიდ აგენტის გუნდებისთვის.

Asked by Zofia Kaczmarek · Sep 16, 2025

არის Claude Code‑ის უნარები უსაფრთხოდ დააინსტალირებადი?

Filesystem skills მოიცავს სკრიპტებს, რომლებიც თქვენს უფლებებით მუშაობს, და Claude Code‑ის ნატიური loader‑ის სკანირება არ ხდება. SecureContext აკრეფს დაკარგულ კარებს: AST სკანირება მისაღებად, HMAC შემოწმება თითოეულ შესრულებამდე, ავტომატური კვარენტინა შეცდომის ან მიღების შემდგომ ცვლილებისას, და გადამოწმებადი ჯაჭვი ლ

Asked by Carlos Mendoza · Sep 16, 2025

გზავტია SecureContext‑ს კოდი ან მონაცემები ღრუბელში გადაგზავნის?

არა. მეხსიერება, embeddings (Ollama nomic-embed-text), ძიება, შეჯამება და აუდიტის ჯაჭვმა სრულად ლოკალურად მუშაობს. მუშაობს სრულად ოფლაინის რეჟიმში (ძიება ნაზღვრიანად ხდება მხოლოდ საკვანძო სიტყვებით, თუ Ollama down‑შია) და ნაგვაში მყოფისას 0$ ღირს.

Asked by Yara Mansour · Sep 15, 2025