Question 1

어떤 로컬 모델을 실행해야 하고, 하드웨어가 SecureContext에 어떤 영향을 미치나요?

Accepted Answer

SecureContext는 하드웨어 계층에 따라 부드럽게 성능이 저하됩니다 — 각 LLM 기반 레이어는 기능이 비활성화되면서(조용히 기여를 중지) 끊김 없이 작동합니다. 하드웨어가 바뀌면 활성화되는 인텔리전스 스택의 양이 달라집니다:

| 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. |

모델 선택 가이드 (모두 측정됨, bench/ 참조):
- Embeddings: nomic-embed-text — 필수, 작고 어디서든 실행 가능.
- Event extraction (ZCEVENTEXTRACTMODEL, 기본값 phi4:14b): 베이크오프에서 phi4:14b가 100% 이벤트 재현율 / 100% 날짜 정확도로 gpt-oss:20b를 2배 속도로 동등하게 매치했습니다. 작은 GPU에서는 qwen2.5-coder:14b가 84.6% 재현율로 뒤를 이었습니다.
- Coder 모델은 반드시 더 좋지는 않음: qwen2.5-coder:32b는 큰 모델임에도 불구하고 69.2%로 가장 낮은 성능을 보였습니다.

Question 2

출일려성시세요 수세요 출일가 새세요?

Accepted Answer

무가 Node 20우세요‌ ( 버트안주실원주운세요) Docker 징인세요. 지일우세요 Docker 린재운세요. Node 5우세요 출일려성시운세요 새세요.무우출세요 새세요.

Question 3

여러 Claude Code 세션이 충돌 없이 같은 프로젝트에서 동시에 작업할 수 있나요?

Accepted Answer

네—병렬 세션은 작업 도용 큐에서 원자적으로 작업을 할당받으며(50 에이전트 × 100 작업 테스트에서 중복 할당이 0), 타입이 지정된 브로드캐스트(ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT)를 통해 조정하고, 에이전트별 개인 메모리 네임스페이스와 공유 풀을 유지합니다. 대규모 에이전트 팀을 위해 헤드+워커, N-tier 에스컬레이션 같은 부서형 계층 구조를 지원합니다.

Question 4

Claude Code 기능을 설치해도 안전한가요?

Accepted Answer

파일 시스템 기능 번들은 사용 권한으로 실행되는 스크립트를 포함하고 있으며, Claude Code의 기본 로더는 이를 스캔하지 않습니다. SecureContext는 누락된 게이트를 추가합니다: 입국 시 AST 스캔, 실행 전 HMAC 검증, 실패 또는 입국 후 변경 시 자동 격리, 그리고 모든 입국 결정을 검증 가능한 체인 로그로 기록합니다.

Question 5

SecureContext가 내 코드나 데이터를 클라우드로 전송하나요?

Accepted Answer

아니오. 메모리, 임베딩(Ollama nomic-embed-text), 검색, 요약 및 감사 체인은 모두 로컬에서 실행됩니다. 완전한 오프라인 동작이 가능하며(검색은 Ollama가 다운되면 키워드 전용으로 부드럽게 축소됨) 유휴 시 비용이 $0입니다.

Question 6

장기 다주기 프로젝트를 관리할 수 있나요?

Accepted Answer

네 — 바로 배달 레이어가 그 역할을 담당합니다. zc_program으로 단계를 정의하고, 오픈 단계의 수락 체크리스트가 프로젝트 상태와 함께 이동합니다. 단계 종료 시 증거 테이블이 필요하며 자동으로 체크포인트 문서가 생성됩니다. 조율 에이전트가 단계 중간에 종료되면 새로운 에이전트가 두 번의 호출로 전체 배달 상태를 재구성합니다. 실시간으로 검증됩니다.

Question 7

SecureContext가 Claude Code의 토큰 비용을 얼마나 줄여 주나요?

Accepted Answer

10세션 프로젝트를 기준으로 측정한 결과, 컨텍스트 오버헤드가 약 87% 감소했습니다(세션 복원은 1.5~4k 토큰, 파일을 다시 붙여넣는 것 대신 20~50k 토큰). 수백 개의 누적 메모리를 갖는 장기 프로젝트에서는 recall 예산이 각 recall을 약 4k 토큰으로 유지하며, 무제한 덤프를 하면 약 47k 토큰이 소모됩니다. 파일 질문은 원시 읽기 대신 15~50배 압축된 의미 요약에서 답변됩니다.

Question 8

Claude Code에 지속적인 메모리를 세션 간에 제공하려면 어떻게 해야 하나요?

Accepted Answer

SecureContext(한 줄 명령어 - Quick start 참고)를 설치한 다음, 에이전트가 zcremember를 호출해 결정과 주의 사항을 저장하고, 세션 시작 시 zcrecall_context({focus: "current task"})를 호출해 이를 복원합니다. 관련성에 따라 정렬되고, 자연어 시간 쿼리는 메모리에서 직접 답변됩니다. 메모리는 재시작, 압축, 재부팅에도 살아남습니다. 이는 PostgreSQL에 저장되기 때문이며, 컨텍스트 창 안에는 없습니다.

Question 9

How it's different from competitors

Accepted Answer

대부분의 "Claude Code용 메모리" 프로젝트는 세 가지 중 하나를 수행합니다: 1) 대화를 JSON으로 래핑하고, 메시지를 저장하고 재생합니다. 의미적 압축, 감사 추적, 보안 모델이 없습니다. 2) 클라우드 서비스와 동기화합니다. UX는 향상되지만 에이전트의 도구 히스토리(잠재적으로 접근한 비밀 포함)가 다른 사람의 서버에 저장됩니다. 3) 벡터 검색을 삽입합니다. 문서에 RAG를 추가하지만 실제 문제인 에이전트가 수행할 작업을 조정하거나 실행 여부를 검증하거나 세션 압축을 견디는 데 도움이 되지 않습니다.

SecureContext는 이들 중 아무것도 아닙니다:

| 기능 | SecureContext | 클라우드 메모리 서비스 | 벡터 RAG 플러그인 | 네이티브 Claude Code |
|---|---|---|---|---|
| 재시작 시 지속성 | ✅ 로컬 Postgres | ✅ 서버에서 | ⚠️ 문서만, 상태는 아님 | ❌ 손실 자동 압축 |
| 전달 프로그램 + 증거 기반 체크포인트 | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ |
| HMAC 감사 추적 | ✅ 에이전트별 하위 키 | ❌ | ❌ | ❌ |
| 에이전트별 정체성 격리 | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ |
| 스킬 입장 게이트(HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 변조 방지 체인 + 세션 재생 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 병렬 세션용 작업 절도 큐 | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ |
| 오프라인 실행 | ✅ 로컬 Postgres + Ollama | ❌ | ⚠️ 상황에 따라 다름 | ✅ |
| 유휴 시 비용 | $0 | 월 구독 | $0 | $0 |

비교할 수 있는 잘 알려진 메모리 제품과 대비하면, Mem0과 Zep은 여러분이 구축한 LLM 앱에 대한 훌륭한 호스티드 메모리 API이며, Letta(MemGPT)는 자체 편집 메모

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

SecureContext란 무엇인가

Accepted Answer

{"SecureContext"는 "Claude Code" 사용자의 벽에 부딪히는 5가지 문제를 모두 해결하는 MCP 플러그인입니다. 1. 모든.session은 새로운 시작에서 시작됩니다. 동일한 파일을 다시 붙여넣고, 동일한 의사결정을 다시 설명하고, 동일한 문제를 다시 발견합니다. 그리고 동일한 방향을 다시 작업하면서 동일한 오리엔테이션을 계속해서 수행하고 동일한 토큰을 계속해서 지불합니다. 2. 긴 프로젝트는 배포 상태가 없습니다. 프로젝트 관리 엔지니어가 중간에 프로젝트를 죽일 때(어디서든 창을 닫고 또는 프로젝트에 대한 컨텍스트가 종료될 때), 그에 대한 대체 엔지니어는 어두운 곳에서 시작합니다. 사람들은 수동으로 CHECKPOINT파일을 작성해 이 문제를 보충합니다. 3. 수행한 행위는 기록되어 있지 않습니다. 문제가 발생하면, Claude Code는 실제로 무엇이 실행되었는지에 대한 증거 없는 기록을 가지고 있습니다. 4. 스킬 스크립트는 사용자의 권한으로 실행됩니다. 이 스크립트는 ~/.claude/skills/에서 쓰기 접근 권한 있으신 사람이나 에이전트가 클레이드의 다음 호출에서 스크립트를 설치 할 수 있습니다. 5.병렬로 시작되는 session간 step on each other. 두 창이 동일한 작업을 주장하지만, 하나는 다른 창의 편집을 오버라이팅합니다. SecureContext는 MCP 플러그인이며, 모든 5개의 문제를 닫습니다. 플러그인을 한번만 설치하면 에이전트는:
	-   재시작되면 메모리가 살아 남으며, 의사의 결정을 다시, 프로젝트의 현재 상태를 불러들여서 하나의 호출에 의해 다시 로드합니다.
	-   하나의 파일에 대한 의미론적 요약이 있는 것이 아니라 Raw Reads와 마찬가지로 Compressing 50-100배로 Compressing 됩니다. 
	-   시각적 검색이 있는게 아니라 시간의 지식을 다시 사용하고, 지적하지 않다가도 기대하는 지식입니다. 
	-   long running project를 위한 배달 계층-  zcprogram은 다 단계의 프로그램을 추적합니다.  단계를 닫으려면 증거_acceptance와

designer-cognitive-instincts (Grade A)안전성이 검증된 데이터-AI 기술을 위한 클로드 AI( Claude AI) Grade A. 인지 감각 — 역할(roles.json)에서 deepPrompt로 설계자(Designer)에서 추출

개요

주요 기능

가격

사용 사례

설계 심사를 통해

설계 교육을 통해

장단점

장점

단점

리뷰

Q&A

질문하기

기술 대안

개요