Question 1

secure context에서 local 모델은 어떤 모델을 실행해야 하나요? 하드웨어가 secure context에 어떤 영향을 미치는지 알려달라는거죠?

Accepted Answer

secure context는 하드웨어 tier에 따라 약간의 성능감소가 있지만, LLM-powered layer가 break가 안되어(기능은 작동하지 않지만, search이나 ingest 등은 영향을 주지 않습니다.) ingest나 search 등이 고장나지 않습니다. 하드웨어는 intelligence stack의 활성화 정도만 변합니다. | - tier | 하드웨어 | model | 기능 | | --- | --- | --- | --- | | min | cpu, ~2GB ram | nomic-embed-text (embeddings-only) | 하이브리드 bm25+/vector search, working memory, audit chain, skills gating | LLM layer (event extraction, entity extraction, contradiction adjudication)는 active가 안되어있습니다. | | mid | 8–16 gpu (또는 16 gb apple si) | + qwen2.5-coder:14b or phi4:14b (한번에 하나씩) | + ingest event-fact extraction (temporal reasoning), LLM contradiction adjudication, entity extraction, L0/L1 semantic file summaries | | full | 24 gb+ gpu | + phi4:14b, gpt-oss:20b (한쌍) | concurrent 하게, 모든 기능 |  model-choice guidance (all measured, see bench/): Embeddings: nomic-embed-text —required, tiny, runs anywhere. event extraction (ZCEVENTEXTRACTMODEL)은 phi4:14b, default로 phi4:14b가 100% recall,  100% date accuracy를 기록했고, gpt-oss:20b 와 동일한 속도이지만 다른 gpu에서는 qwen2.5-coder:14b도 84.6% recall를 기록했습니다 coder models ≠ better: qwen2.5-coder:32b는 worst 69.2%로 scored.

Question 2

Node 20+ 및 (권장) 도커를 위한 빌드된 PostgreSQL + Ollama 스택을运行하기 위해 필요한 것이 무엇인가요?

Accepted Answer

Node 20+ 및 (권장) 도커에 의한 빌드된 PostgreSQL + Ollama 스택을运行합니다. 하나의 명령어로 설치할 수 있으로서, 대략 다섯분의 시간이 소요됩니다. SQLite는_zero infrastructure를 필요로하지 않습니다.

Question 3

여러 Claude Code 세션이 동일한 프로젝트에서 충돌 없이 작업할 수 있나요?

Accepted Answer

예 — 병렬 세션은 원자적으로 작업을 가로채는 워크-스틸링 큐(50 에이전트 × 100 작업 테스트에서 0개의 중복 청구)를 사용하며, typed 방송(ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT)을 통해 조정하고, 개인 에이전트 메모리 네임스페이스와 공유 풀을 유지합니다. 더 큰 에이전트 팀을 위해 부서형 계층(헤드 + 워커, N-티어 에스컬레이션)이 지원됩니다.

Question 4

SecureContext는 내 코드나 데이터를 클라우드에 전송하나요?

Accepted Answer

아니요. 메모리, 임베딩(Ollama nomic-embed-text), 검색, 요약 및 감사 체인은 모두 로컬에서 실행됩니다. 완전한 오프라인에서도 동작하며(검색은 Ollama가 다운되면 키워드 전용으로 부드럽게 축소되며), 대기 시 비용이 $0입니다.

Question 5

Claude Code 기술은 안전하게 설치할 수 있나요?

Accepted Answer

Filesystem 스킬은 사용자 권한으로 실행되는 스크립트를 묶어 놓으며, Claude Code의 네이티브 로더는 이를 스캔하지 않습니다. SecureContext는 누락된 게이트를 추가합니다: 입구에서 AST 스캔, 실행 전마다 HMAC 검증, 실패 시 자동 격리 또는 입장 이후 변경 시 격리, 그리고 모든 입장 결정의 검증 가능한 체인 로그를 제공합니다.

Question 6

다중 주간 프로젝트를 관리할 수 있나요?

Accepted Answer

네 — 그것이 배달 계층의 목적입니다. zc_program으로 프로그램을 정의하고, 열려 있는 단계의 수락 체크리스트를 프로젝트 상태와 함께 이동시킵니다. 단계 종료 시에는 증거 표가 필요하며 자동으로 체크포인트 문서를 생성합니다. 조정 에이전트가 단계 중간에 종료되면, 새 에이전트가 두 번의 호출로 전체 배달 상태를 재구성합니다(실시간 검증).

Question 7

SecureContext는 Claude Code 토큰 비용을 얼마나 절감하나요?

Accepted Answer

10세션 프로젝트에서 측정한 결과, 컨텍스트 오버헤드가 약 87% 감소했습니다(세션 복원은 1.5–4k 토큰이지만 재삽입된 파일은 20–50k 토큰). 수백 개의 메모리가 축적된 장기간 프로젝트에서도 재현 예산이 각 재현을 약 4k 토큰 수준으로 유지하며, 무제한 덤프는 약 47k 토큰이 됩니다. 파일 질문은 원본 읽기 대신 15–50배 압축된 의미적 요약으로 답변됩니다.

Question 8

Claude Code에 지속적인 메모리를 제공하려면 어떻게 해야 하나요?

Accepted Answer

SecureContext를 설치하세요(한 줄 명령 – Quick start 참조). 그런 다음 에이전트는 zcremember를 호출해 결정과 포착점을 저장하고, 세션 시작 시 zcrecall_context({focus: "current task"})를 호출해 이를 복원합니다. 자연어 시간 쿼리도 메모리에서 직접 답변됩니다. 메모리는 PostgreSQL에 저장되므로 재시작, 압축, 재부팅에서도 남아 있습니다.

Question 9

어떻게 경쟁사와 다른가요

Accepted Answer

대부분의 "Claude Code용 메모리" 프로젝트는 세 가지 중 하나를 수행합니다. 1) 대화를 JSON으로 감싸서 메시지를 저장하고 재생합니다. 의미적 압축, 감사 트레일, 보안 모델이 없습니다. 2) 클라우드 서비스와 동기화합니다. UX는 향상되지만 에이전트의 툴 히스토리(잠재적으로 다룬 비밀 포함)가 다른 서버에 저장됩니다. 3) 벡터 검색을 삽입합니다. 문서에 대한 RAG를 추가하지만 실제 문제인 에이전트가 무엇을 수행할지 조정하고, 실행을 검증하고, 세션 압축을 견디는 데는 도움이 되지 않습니다.

SecureContext는 그 중 아무것도 아닙니다:

| | SecureContext | Cloud memory services | Vector RAG plugins | Native Claude Code |
|---|---|---|---|---|
| 재시작 시에도 지속 | ✅ 로컬 Postgres 사용 | ✅ 하지만 그들의 서버에 있음 | ⚠️ 문서만, 상태는 아님 | ❌ 손실이 있는 자동 압축 |
| 전달 프로그램 + 증거 기반 체크포인트 | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ |
| HMAC 감사 트레일 | ✅ 에이전트 별 서브키 | ❌ | ❌ | ❌ |
| 에이전트 별 정체성 격리 | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ |
| 기술 수용 게이트 (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 변조 증거 체인 + 세션 재생 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 병렬 세션용 작업 절도 큐 | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ |
| 오프라인 실행 | ✅ 로컬 Postgres + Ollama | ❌ | ⚠️ 상황에 따라 다름 | ✅ |
| 유휴 시 비용 | $0 | 월별 구독 | $0 | $0 |

잘 알려진 메모리 제품과 비교하면: Mem0과 Zep은 구축한 LLM 앱용으로 훌륭한 호스팅 메모리 API이며, Letta(MemGPT)는 자체 편집 메모리를 갖춘 에이전트 프레임워크입니다. SecureContext는 다른 역할을 목표로 합니다 — 저에게는

Question 10

무엇이 새로 업데이트되었나요 (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

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 자동 감지 및 prod 모드(nginx 역방향 프록시)로 래핑하십시오.

Question 12

What is SecureContext?

Accepted Answer

Claude Code를 실제 프로젝트에 사용하면 다음과 같은 장벽에 부딪히게 됩니다: 1. 모든 세션은 처음부터 시작합니다. 동일한 파일을 다시 붙여넣고, 같은 결정을 다시 설명하고, 같은 문제점을 다시 찾으며 — 같은 방향 작업을 반복적으로 토큰을 지불합니다. 2. 긴 프로젝트는 전달 상태가 없습니다. 조정 에이전트가 기능 중간에 사망하면(크래시, 창 닫힘, 컨텍스트 소진) 대체 에이전트가 무작위로 시작합니다. 사람들은 수작업 CHECKPOINT 파일로 보완합니다. 3. 에이전트가 실제로 수행한 작업에 대한 기록이 없습니다. 무언가가 잘못되면 Claude Code는 실행된 내용을 변조 방지 기록으로 제공하지 않습니다. 4. 스킬 스크립트는 귀하의 권한으로 실행되며 스캔되지 않습니다. ~/.claude/skills/에 쓰기 권한이 있는 누구든(또는 어떤 에이전트든) 다음 실행 시 실행될 코드를 심을 수 있습니다. 5. 병렬 세션이 서로 충돌합니다. 두 창이 같은 작업을 주장하면 한 창이 다른 창의 편집을 덮어씁니다. SecureContext는 이 다섯 가지 문제를 모두 해결하는 MCP 플러그인입니다. 한 번 설치하면 에이전트는 다음과 같은 기능을 가집니다: 재시작을 견디는 메모리—결정, 문제점, 프로젝트 상태를 한 번의 호출로 복원; 파일 단위 의미론적 요약으로 “이 파일은 무엇을 하는가”를 15–50배 압축으로 응답; 일시적 검색으로 언제 일어났는지 알고 오래된 지식을 표시합니다. 장기 실행 프로젝트용 전달 계층—zcprogram은 다단계 프로그램을 추적합니다; 한 단계를 종료하려면 수락 증거가 필요하며 자동으로 검색 가능한 체크포인트를 생성합니다; 새로운 오케스트레이터는 두 번의 호출로 죽은 사람의 작업을 재개합니다. 암호학적 감사 추적—모든

designer-coordination-rules (Grade A)안전한 테스트를 거친 데이터-AI 기술로 Claude AI의 고급 협업 규칙 — 역할 json에서 추출 및 deepPrompt를위한 디자이너

개요

주요 기능

가격

사용 사례

새로운 기능 설계

디자인 변경 제안

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장점

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