Question 1

Wat heb ik nodig om het te draaien?

Accepted Answer

Node 20+ en (aanbevolen) Docker voor de gebundelde PostgreSQL + Ollama stack. De één‑commando installateur doet alles in ongeveer vijf minuten. Een SQLite‑fallback draait zonder infrastructuur.

Question 2

Kunnen meerdere Claude Code-sessies aan hetzelfde project werken zonder conflicten?

Accepted Answer

Ja – parallelle sessies claimen taken uit een work‑stealing queue atomair (geen dubbele claims bij 50 agents × 100 taken in tests), coördineren via getypte broadcasts (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT) en bewaren privé per‑agent geheugen‑namespaces plus een gedeelde pool. Afdelingen-achtige hiërarchieën (hoofd + werknemers, N‑tier escalatie) worden ondersteund voor grotere agententeams.

Question 3

Welke lokale modellen moet ik draaien, en hoe beïnvloedt hardware SecureContext?

Accepted Answer

SecureContext degradeert soepel per hardware tier — elke LLM-ondersteunde laag faalt dicht (de functie draagt stilletjes niets bij) in plaats van ingest of search te laten breken. Wat verandert met hardware is hoeveel van de intelligentie stack actief is:
| 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

Question 4

Zijn Claude Code-vaardigheden veilig om te installeren?

Accepted Answer

Filesystem-vaardigheden bundelen scripts die met jouw permissies draaien, en de native loader van Claude Code scant ze niet. SecureContext voegt de ontbrekende poort toe: AST-scan bij toelating, HMAC-verificatie vóór elke uitvoering, automatische kwarantain bij falen of na een wijziging na toelating, en een verifieerbare ketenlog van elke toelatingsbeslissing.

Question 5

Zendt SecureContext mijn code of data naar de cloud?

Accepted Answer

Nee. Geheugen, embeddings (Ollama nomic-embed-text), zoeken, samenvatting en de auditketen draaien volledig lokaal. Het werkt volledig offline (zoekfunctie degradeert soepel tot alleen sleutelwoord als Ollama offline is) en kost $0 in de idle-modus.

Question 6

Kan het een lang, meerweekend project beheren?

Accepted Answer

Ja — dat is het doel van de leveringslaag. Definieer een programma met fasen (zc_program), en de acceptatielijst van de open fase reist mee met de projectstatus. Het afsluiten van een fase vereist een bewijstabelformulier en genereert automatisch een checkpointdocument. Als de orkestrerende agent halverwege een fase stopt, bouwt een nieuwe agent de volledige leveringsstatus opnieuw op uit twee oproepen — live geverifieerd.

Question 7

Hoeveel verlaagt SecureContext de tokenkosten van Claude Code?

Accepted Answer

Gemeten over een project van 10 sessies: ~87 % minder contextoverhead (sessieherstel kost ~1,5–4k tokens in plaats van 20–50k hergepaste bestanden). Bij langdurige projecten met honderden opgetelde herinneringen blijft het recall-budget elk recall rond de 4k tokens, terwijl een onbeperkte dump ~47k zou kosten. Vraagstukken over bestanden worden beantwoord op basis van 15–50× gecomprimeerde semantische samenvattingen in plaats van ruwe leesdata.

Question 8

Hoe kan ik Claude Code persistent geheugen geven tussen sessies?

Accepted Answer

Installeer SecureContext (één commando — zie Quick start), dan roepen agents zcremember aan om beslissingen en valkuilen te bewaren en zcrecall_context({focus: "current task"}) op sessie‑start om ze te herstellen — gerangschikt op relevantie, met antwoorden op natuurlijke taal‑tijdsqueries direct uit het geheugen. Het geheugen overleeft herstarts, compacteringen en reboots omdat het in PostgreSQL staat, niet in het context‑venster.

Question 9

Hoe verschilt het van concurrenten

Accepted Answer

De meeste "memory for Claude Code"‑projecten doen één van de drie dingen: ze verpakken het gesprek in JSON, bewaren de berichten en spelen ze later opnieuw af. Er is geen semantische compressie, geen audit trail en geen beveiligingsmodel. Ze synchroniseren naar een cloudservice. Dat levert een betere UX, maar de tool‑geschiedenis van je agent (mogelijk inclusief geheimen die hij heeft verwerkt) staat nu op een server van iemand anders. Of ze dropen in vectorsearch. Dit voegt RAG toe aan je documenten, maar helpt niet bij het daadwerkelijke probleem — het orchestreren van wat de agent doet, het verifiëren wat er uitgevoerd is, het overleven van sessie‑compacting. SecureContext is dat niet: 
| | SecureContext | Cloud‑memory‑services | Vector‑RAG‑plugins | Native Claude Code |
|---|---|---|---|---|
| Persistent across restarts | ✅ Ja, lokaal Postgres | ✅ Maar op hun server | ⚠️ Alleen documenten, geen toestand |
| 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 | ❌ | ⚠️ Afhankelijk | ✅ |
| Cost when idle | $0 | Maandelijkse abonnement | $0 | $0 |

In vergelijking met de bekende memory‑producten: Mem0 en Zep zijn uitstekende hosted memory‑API’s voor LLM‑applicaties die je bouwt; Letta (MemGPT) is een agent‑framework met self‑editing memory. SecureContext richt zich op een ander doel — mij.

Question 10

Wat is er nieuw (v0.46.1)

Accepted Answer

Tijdelijke ophalen ronde 2 + de delivery-tool kit. Samengestelde temporele vragen decomponeren in gebeurtenisclausules met rank fusion; temporele zoekopdrachten leveren een chronologische Timeline-block en verouderde resultaten dragen leeftijdwaarschuwingen. zcprogram voegt multi-fase leveringsprogramma’s toe met bewijs-gated, auto-checkpointing fase-afsluiting — live-geverifieerd met een orchestrator handoff test (sla de orchestrator midden in de fase; een koude vervanging hervat vanaf twee oproepen). De embed lane heeft nu een watchdog met budgetteerde self-healing. Recente releases: v0.46.0 — teamgeheugen (per-gebruiker sleutels, gedeelde werkruimtes, schrijven attributie), sessieherhaling met cryptografische provenance, OTel Gen-AI spans, CI/headless geheugen CLI, chunked embeddings, compliance rapport export. v0.44.0 — temporele feit supersessie, duurzame PG taak grafiek, eerste publieke LongMemEval cijfers. v0.43.0 — token-budgeted recall digest (lost de 47k-token recall firehose op volwassen projecten). v0.41–0.42** — geheugenkwaliteit programma: gefocuste recall, consolidatie, bi-temporale vensters, multi-hop grafiek retrieval, TTL herinneringen, multimodale inname. Volledige details in CHANGELOG.md; architectuurnotities in ARCHITECTURE.md.

Question 11

Wat is SecureContext?

Accepted Answer

Als je Claude Code gebruikt voor echte projecten, kom je met de volgende obstakels in aanraking:
1. Elke sessie begint helemaal nieuw. Je plakt dezelfde bestanden opnieuw, leg je dezelfde beslissingen opnieuw uit en ontdekt de dezelfde valkuilen opnieuw — en betaalt tokens voor het dezelfde oriëntatiewerk steeds opnieuw.
2. Lange projecten hebben geen leveringsstatus. Wanneer een orchestratoragent halverwege een functie (crash, geopende venster, uitgeputte context) sterft, begint zijn vervanging blind. Mensen compenseren dit met handgeschreven CHECKPOINT-bestanden.
3. Er is geen registratie van wat agents daadwerkelijk hebben gedaan. Wanneer iets misgaat, heeft Claude Code geen tamper-evident geschiedenis van wat er is uitgevoerd.
4. Skill-scripts draaien met jouw rechten, niet gescand. Iemand (of een agent) met schrijfrechten op ~/.claude/skills/ kan code plaatsen die bij de volgende invoer wordt uitgevoerd.
5. Parallelle sessies stapelen elkaar op. Twee vensters claimen dezelfde taak; een overschrijft de bewerkingen van de ander.
SecureContext is een MCP-plugin die al deze vijf problemen oplost. Installeer het één keer en jouw agents krijgen:
• Geheugen dat over herstarts heen blijft bestaan — beslissingen, valkuilen en projectstatus worden in één oproep hersteld;
• Per-bestand semantische samenvattingen die beantwoorden "wat doet dit bestand" met een compressie van 15–50× in plaats van ruwe lezen;
• Tijdige zoekopdrachten die weten wanneer dingen gebeurden en verouderde kennis markeren;
• Een leveringslaag voor langlopende projecten — zcprogram volgt multi-phase programma's; het sluiten van een fase vereist bewijs van acceptatie en genereert automatisch een doorzoekbare checkpoint; een frisse orchestrator herneemt het werk van een dode agent vanaf twee oproepen;
• Een cryptografische audittrail — elke

analyst-cognitive-instincts (Grade A)Beveiligd geteste data‑AI vaardigheid voor Claude AI. Grade A. COGNITIVE INSTINCTS — gehaald uit roles.json deepPrompt voor analist

Overzicht

Belangrijkste functies

Prijs

Toepassingen

Data‑analyse

Zakelijke Intelligentie

Pluspunten & minpunten

Pluspunten

Minpunten

Recensies

Vragen

Stel een vraag

Alternatieven voor Vaardigheden