Question 1

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

Accepted Answer

SecureContext 는 하드웨어 구배에 따라서 매력적인 것으로서, 모든 LLM-드라이브드 레이어 (위에서 언급된 LLM 기능 : 이벤트 추출, 항체 추출, 모순 심판)는 차단되서 (기능은 тих하게 작성을 중단합니다) 음식이나 검색을 비스무리하게 방지합니다. 하드웨어에서 변경되는 것은 장치에서 얼마나 많은 지능 지갑이 활성화되었는가 : | 등급 | 하드웨어 | 이에 적합한 모델 | 얻는 것입니다. | | 최소 | CPU, ~2 GB RAM 무료 | nomic-embed-text(임베딩만) | BM25 + 벡터 검색, 작동 메모리, 감사 체인, 프로그래밍을 제한하는 지능 - 코어. 하드웨어 LLM 레이어 (이벤트 추출, 항체 추출, 모순 심판)는 지속되지 않음. | | 중간 | 8–16 GB GPU (혹은 애플 실리콘 16 GB+) | + qwen2.5-coder : 14b 혹은 phi4:14b (한 번에) | ingest 시 temporal reasoning (시간 순서), LLM 모순 심판 , 항체 추출, L0/L1 의미 파일 요약 (Semantic File Summaries). | | Full | 24 GB+ GPU (e.g. RTX 4090/5090) | + phi4:14b 와 gpt-oss : 20b 동거 | 모든 것을 동시에, 상호 작용 지연에서, 그리고 QA/벤치마크를위한 강력한 로컬 생성기를 얻을 수 있습니다. 이것이 우리가 게시 한 벤치마크 대역은 측정 된 것과 같은 조건입니다. 모델-선호도 지침 (모두 측정, 벤치/ 참조): 임베딩: nomic-embed-text — 반드시 필요합니다. embedment는 상당히 작고 모든 장비에서 동작합니다. 이벤트 추출 (ZCEVENTEXTRACTMODEL, 기본 필드 phi4:14b ): 우리의 경쟁률 평가에서 phi4:14b는 속도 2배, 일치 100%, 시간 정확도(100%)를 달성하고 gpt-oss:20b는 공동 1위에 올랐습니다. smaller GPU에 qwen2.5-coder:14b는 근

Question 2

어떻게 설치해야 하나요?

Accepted Answer

Node 20+ 및 (권장) Docker를 설치하십시오. bundled PostgreSQL + Ollama 스택은 1개만의 커맨드에 모든 것을 다 처리합니 다. SQLite의 빠른 대안을 사용하면 0의 인프라로 실행됩니다.

Question 3

여러 Claude Code 세션은 한 프로젝트에 동시에 사용할 수 있나요? conflict?

Accepted Answer

네 — 병렬 세션은 작업偷窃 큐에서 비동기적으로 작업을 claim하고 typed 방송을 통해 (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT) 조정하며, 개인당 private한 메모리 네임스페이스와 공유 풀을 보유합니다. 더 큰 에이전트 팀을 위한 department-style 상계급 구조도 지원됩니다.

Question 4

Claude Code 스킬을 설치해도 안전한가요?

Accepted Answer

파일 시스템의 스킬은 스크립트를 실행하여 당신의 권한에서 그리고 Claude Code의 내장로더는 그들을 스캔하지 않습니다. SecureContext는 그 결여하는 게이트: 실행 도중 매번 HMAC 검증, 실패 또는 후배치 변경 시 자동 폐쇄, 그리고 입장 결의에 대한 매번 입증 가능한 연결된 로그를 추가합니다.

Question 5

SecureContext가 내 코드나 데이터를 클라우드로 전송하나요?

Accepted Answer

아니요. 메모리, 임베딩 (Ollama nomic-embed-text), 검색, 요약, 그리고 감사 체인은 모두 로컬에서 실행됩니다. Ollama이 다운되었을 때 키워드만으로 검색은 점진적으로 비활성화되며, 비활성 상태에서는 요금이 0입니다.

Question 6

장기간에 걸친 다주간 프로젝트를 관리할 수 있나요?

Accepted Answer

예, 배급 레이어가 그렇습니다. 인코딩의 단계를 지정 (zc_program), 그리고 열린 단계에서 프로젝트 상태가 함께 움직이는验收 목록이 전달됩니다.(zc_program). 단계를 닫기 위해서는 증거 테이블이 필요하고, 자동으로 체크 포인트 문서가 생성됩니다.

Question 7

SecureContext는 Claude Code 토큰 비용이 얼마나 줄어들까요?

Accepted Answer

10회의 세션 프로젝트를 종합할 경우 ~87% 감소합니다. Session restore는 원래 20-50K의 re-pasted files에서 1.5-4K tokens으로 변하고 긴 프로젝트의 여러 Accumulated memories에서는 recall budget가 각 recall마다 ~4K tokens로 유지되어, 부당한 dump시 47K에서 발생합니다. File questions는 15-50배 압축된 semantic summaries에서 answers되기 때문에 raw read보다 빠릅니다.

Question 8

Claude Code 내 지속적인 메모리를 어떻게 유지할까요?

Accepted Answer

SecureContext(일회적 명령 - Quick start 보기)를 설치하십시오. 그후 에이전트들은 zcremember를 호출하여 선택과 gotcha들을 persist시키고, zcrecall_context({focus: "현재 Task"})를 호출하여 시작 시 그들을 restore시켜 ranked by relevance에 따라 기억되도록합니다. 메모리는 context window보다는 PostgreSQL에存장되어 restarts, compaction, 재부팅에 있어 살아남습니다.

Question 9

developer-prime-directives(Grade A)에서 주어지는 경쟁 제품과 다른 점은 무엇입니까?

Accepted Answer

다른 "클라우드 코드" 프로젝트들은 다음과 중 하나를 하죠:
    JSON으로会话을 wrapping합니다.
    메시지를 저장하고재생합니다.
    Semantic 압축이 없고, 감사 기록도 없고 보안 모델도 없습니다.
    클라우드 서비스에 동기화합니다.
    UX가 더 좋아지지만, 에이전트에 사용된 도구들의 역사를 (potentially 해당하는 segret이 포함되어 있을 수도)Someoneelse의 서버에서 살아남습니다.
    Vector 검색을 Drop-in합니다.
    RAG가 더 좋은 문서에 던지지만 실제 문제에 도움이 되지 않습니다 — 에이전트가 무엇을 하는지 조율하는 것은 아니고, 무엇이 실행되었는지 확인하는 것은 아니고, 세션 압축에 의해 살아남는 것은 아닙니다.
    SecureContext는 그러한것들과 다릅니다:
    |    | SecureContext|   Cloud memory services|   Vector RAG plugins|   Native Claude Code|   
    |--|---|---|---|---|
    | Persistent across restarts|     Yes, local Postgres|   But on their server|   Only docs, not state|   Lossy auto-compact|   
    | Delivery programs + evidence-gated checkpoints|   zcprogram|   
    |--|---|   
    | HMAC audit trail|   Per-agent subkey|   
    |--|---|   
    | Per-agent identity isolation|   HKDF + RLS|   
    |--|---|   
    | Skill admission gate (HMAC + AST)|   
    |--|---|   
    | Tamper-evident chain + session replay|   
    |--|---|   
    | Work-stealing queue for parallel sessions|   FOR UPDATE SKIP LOCKED|   
    |--|---|   
    | Runs offline|   Local Postgres + Ollama|   
    | Depends|   
    |--|---|   
    | Cost when idle|   $0|   Monthly subscription|   $0|   $0|   
    Versus the well-known memory products: Mem0 and Zep are excellent hosted memory APIs for LLM apps you build; Letta (MemGPT) is an agent framework with self-editing memory.
    SecureContext는 다른 작업에

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

Ōngwan je 1, 2. Mandeong gongsa je long han-eun no saekpul state-eul gatdora. 멊c jeongsa jeong-eun mideu (crash, closed window, exhausted context) malhamyon, gongsa jeongsa jeong-eun gat-eul doryeosseoyo. 3. Maeum jik goiseupeo jeong-eun neomu gammanhaess-eo. SecureContext haengbok gongsa jeong-eun 5mang gat-eul beopchik-eo jikyeo iss-eo. Saeroeun gongsa jeong-eun cheoreom jineun: 터 gongsa jeong-eun jiseo haesseo re-start han-geo saeroeo joheo. 터 file-eul deo han-han-geo semanto summasi eobs-neomu yeolh-eo saer-eo joheo. 멊c cheoreom saemaeul search haengbok gongsa jeong-eun geol-reo han jeongsim geol-reo; closing a phase gat-eun jeongs-eum-eun auto-genereo saer-eo joheo.

developer-prime-directives (Grade A)보안 검증된 데이터 AI 실력을 보유한 클로드 AI와 협동하는 최고품질의 prime directives입니다. Grade A. PRIME DIRECTIVES — roles.json에서 deepPrompt로 추출된 개발자용

개요

주요 기능

가격

사용 사례

개발자 온보딩

코드 리뷰

장단점

장점

단점

리뷰

Q&A

질문하기

기술 대안

개요