Question 1

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

Accepted Answer

SecureContext degradeert soepel per hardwareniveau — elke LLM‑gedreven laag sluit zich rustig af (de functie levert niets) in plaats van ingest of search te laten breken. Wat verandert met hardware, is hoeveel van de intelligentie‑stack actief is:

| Tier | Hardware | Modellen die passen | Wat je krijgt |
|---|---|---|---|
| Minimum | Elke CPU, ~2 GB RAM vrij | nomic-embed-text (alleen embeddings) | Hybrid BM25+vector search, werkgeheugen, audit‑keten, skills gating — het kernpakket. LLM‑lagen (event‑extractie, entiteit‑extractie, contradictie‑afweging) blijven inactief.
| Mid | 8–16 GB GPU (of Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5-coder:14b of phi4:14b (één tegelijk) | + Event‑fact extractie tijdens ingest (tijdelijk redeneren), LLM‑contradictie‑afweging, entiteit‑extractie, L0/L1 semantische bestandssamenvattingen.
| Full | 24 GB+ GPU (bijv. RTX 4090/5090) | + phi4:14b en gpt-oss:20b tegelijkertijd | Alles, tegelijkertijd, met interactieve latency — plus een sterke lokale generator voor QA/benchmarks. Dit is de configuratie waarop onze gepubliceerde benchmark‑deltas zijn gemeten.

Model‑keuze‑richtlijnen (alles gemeten, zie bench/):
- Embeddings: nomic-embed-text — vereist, klein, draait overal.
- Event extractie (ZCEVENTEXTRACTMODEL, standaard phi4:14b): onze bakeoff scoorde phi4:14b op 100 % event‑recall / 100 % datum‑accurate, gelijkend gpt-oss:20b met 2× de snelheid. Op kleinere GPU’s is qwen2.5-coder:14b bijna op de plaats (84,6 % recall). Coder‑modellen ≠ beter: qwen2.5-coder:32b scoorde het slechtst (69,2 %) ondanks zijn grotere omvang.

Question 2

Wat heb ik nodig om het te draaien?

Accepted Answer

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

Question 3

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

Accepted Answer

Ja — parallelle sessies claimen taken atomisch van een work‑stealing‑queue (geen dubbele claims bij 50 agenten × 100 taken in tests), coördineren via getypeerde broadcasts (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT), en behouden privé per‑agent geheugen‑namespaces plus een gedeelde pool. Hiërarchieën op afdelingsniveau (heads + workers, N‑tier escalatie) worden ondersteund voor grotere agenten‑teams.

Question 4

Zijn de Claude Code‑vaardigheden veilig om te installeren?

Accepted Answer

Het bestandsysteem‑vaardighedenbundel scripts bevat die met je 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 quarantaine bij mislukking of post‑toelatingsverandering, en een verificabel kettinglog van elke toelatingsbeslissing.

Question 5

Stuur SecureContext mijn code of gegevens naar de cloud?

Accepted Answer

Nee. Geheugen, embeddings (Ollama nomic-embed-text), zoeken, samenvatting en de audit-keten draaien allemaal lokaal. Het werkt volledig offline (het zoeken degradeert soepel tot alleen keywords als Ollama niet beschikbaar is) en kost $0 in idle.

Question 6

Kan het een lang, meerweekproject beheren?

Accepted Answer

Ja — dat is waarvoor de delivery‑laag is. Definieer een programma met fasen (zc_program), en de acceptatiechecklist van de open fase reist mee met de projectstatus. Het sluiten van een fase vereist een bewijstabel en genereert automatisch een checkpoint‑document. Als de orchestrator agent in het midden van een fase faalt, herbouwt een nieuwe agent de volledige delivery‑status vanuit twee aanroepen — live gevalideerd.

Question 7

Hoeveel verminderen SecureContext Claude Code tokenkosten?

Accepted Answer

Gemeten over een project van 10 sessies: ~87% minder context-overhead (sessieherstel kost ~1,5–4k tokens in plaats van 20–50k hergepaste bestanden). Bij langdurige projecten met honderden accumuleren herinneringen, blijft het recall-budget elke recall op ~4k tokens, terwijl een onbeperkt dump ~47k zou kosten. Vraagstukken over bestanden worden beantwoord vanuit 15–50× gecomprimeerde semantische samenvattingen in plaats van ruwe lezingen.

Question 8

Hoe geef ik Claude Code persistent geheugen tussen sessies?

Accepted Answer

Installeer SecureContext (één opdracht — zie Quick start), waarna agents zcremember gebruiken om beslissingen en valkuilen vast te leggen en zcrecall_context({focus: "current task"}) bij het begin van een sessie om ze te herstellen — gerangschikt op relevantie, met natuurlijke taal tijdsquery’s direct uit het geheugen beantwoord. Het geheugen blijft bestaan na herstarts, compacteringen en heropstarts omdat het in PostgreSQL staat, niet in het contextvenster.

Question 9

Hoe verschilt het van concurrenten

Accepted Answer

De meeste "geheugen voor Claude Code"‑projecten doen een van drie dingen: ze omhullen het gesprek in JSON. Ze bewaren de berichten, laten ze opnieuw afspelen. Er is geen semantische compressie, geen audit trail, geen beveiligingsmodel. Ze synchroniseren met een cloudservice. Dat levert een betere UX op, maar dan woont de toolgeschiedenis van je agent (eventueel inclusief geheimen die hij heeft gebruikt) op een server van iemand anders. Ze gebruiken een vectorzoekfunctie. Dit voegt RAG toe over je documenten, maar helpt niet met het echte probleem – het orkestreren van wat de agent doet, verificatie van wat er is uitgevoerd, overleven van sessiecompacting. SecureContext is dat niets: | | SecureContext | Cloud‑geheugenservices | Vector RAG‑plugins | Native Claude Code | |---|---|---|---|---| | Persistent over herstarts | ✅ Ja, lokaal Postgres | ✅ Maar op hun server | ⚠️ Alleen documenten, geen staat | ❌ Verliesvolle auto‑compact | | Leveringsprogramma’s + evidence-gated checkpoints | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ | | HMAC audit trail | ✅ Per agent subkey | ❌ | ❌ | ❌ | | Per agent identiteitsisolatie | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ | | Skill admission gate (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | Tamper‑evident chain + sessie replay | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | Work‑stealing queue voor parallelle sessies | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ | | Werkt offline | ✅ Lokaal Postgres + Ollama | ❌ | ⚠️ Afhankelijk | ✅ | | Kosten wanneer inactief | $0 | Maandelijkse abonnement | $0 | $0 | In vergelijking met de bekende geheugenproducten: Mem0 en Zep zijn uitstekende hosted geheugen‑API's voor LLM‑applicaties die je bouwt; Letta (MemGPT) is een agentframework met zelfbewerkend geheugen. SecureContext richt zich op een andere taak – mij.

Question 10

Wat is nieuw (v0.46.1)

Accepted Answer

Tijdelijke retrieval rond 2 + het delivery-tool kit. Samengestelde temporele vragen decomponeren in gebeurtenisclausules met rangfusie; temporele zoekopdrachten renderen een chronologisch Timeline blok en verouderde resultaten dragen leeftijdwaarschuwingen. zcprogram voegt multi-fase afleveringsprogramma’s toe met bewijs-gated, auto-checkpointing fase-afsluiting — live-geverifieerd met een orchestrator handoff test (dood de orchestrator midden in de fase; een koude vervanging herneemt vanaf twee aanroepen). De embed lane heeft nu een watchdog met budgetteerde zelfreparatie. Recente releases: v0.46.0 — teamgeheugen (per-gebruiker sleutels, gedeelde werkruimtes, schrijf 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 (repareert de 47k-token recall firehose op volwassen projecten). v0.41–0.42** — geheugen-kwaliteitsprogramma: gefocuste recall, consolidatie, bi-temporale vensters, multi-hop grafiek retrieval, TTL geheugens, multimodale ingest. Volledige details in CHANGELOG.md; architectuur notities in ARCHITECTURE.md.

Question 11

Wat is SecureContext?

Accepted Answer

Als je Claude Code gebruikt voor echte projecten, kom je tegen deze barrières: 1. Elke sessie begint met een leeg scherm. Je moet dezelfde bestanden opnieuw plakken, dezelfde beslissingen opnieuw uitleggen, dezelfde valkuilen opnieuw ontdekken — en je betaalt tokens voor hetzelfde oriëntatiewerk keer op keer. 2. Lange projecten hebben geen leveringsstatus. Als een orchestrating agent midden in een feature sterft (crash, gesloten venster, uitgeputte context), begint zijn vervanger blind. Mensen compenseren met handgeschreven CHECKPOINT-bestanden. 3. Er is geen record van wat agents daadwerkelijk hebben gedaan. Wanneer er iets misgaat, heeft Claude Code geen tamper-evident geschiedenis van wat er is uitgevoerd. 4. Skill‑scripts draaien met jouw permissies, ongecontroleerd. Iedereen (of elke agent) met schrijftoegang tot ~/.claude/skills/ kan code plaatsen die bij de volgende oproep draait. 5. Parallelle sessies botst elkaar aan. Twee vensters claimen dezelfde taak; één overschrijft de bewerkingen van de ander. SecureContext is een MCP‑plugin die al deze vijf problemen oplost. Installeer het één keer en je agents krijgen: Geheugen dat na herstarts blijft bestaan — beslissingen, valkuilen en projectstatus worden in één oproep hersteld; per‑bestand semantische samenvattingen die antwoorden op "wat doet dit bestand" met een compressie van 15–50× in plaats van ruwe leesoperaties; temporale zoekfunctie die weet wanneer dingen gebeurden en verouderde kennis markeert. Een leveringslaag voor langlopende projecten — zcprogram volgt multi‑phase programma’s; het sluiten van een fase vereist acceptatiebewijs en genereert automatisch een doorzoekbare checkpoint; een nieuwe orchestrator hervat het werk van een dood agent vanaf twee oproepen. Een cryptografische audit trail — elke

developer-documentation-instincts (Grade A)Beveiligingsgeteste data-ai vaardigheid voor Claude AI. Grade A. DOCUMENTATION INSTINCTS — geëxtraheerd uit roles.json deepPrompt voor developer

Overzicht

Belangrijkste functies

Prijs

Toepassingen

Nieuwe Projectontwikkeling

Code Review

Pluspunten & minpunten

Pluspunten

Minpunten

Recensies

Vragen

Stel een vraag

Alternatieven voor Vaardigheden