Question 1

Jakie modele lokalne powinienem uruchomić i jak sprzęt wpływa na SecureContext?

Accepted Answer

SecureContext degraduje się łagodnie w zależności od poziomu sprzętu — każda warstwa napędzana przez LLM‑y przestaje działać w trybie zamkniętym (funkcja po cichu nie wnosi nic), zamiast przerywać ingest czy wyszukiwanie. To, co zmienia się wraz ze sprzętem, to ilość aktywnej części stosu inteligencji:
| Poziom | Sprzęt | Pasujące modele | Co otrzymujesz |
|---|---|---|---|
| Minimalny | Dowolny CPU, ~2 GB wolnej pamięci RAM | nomic-embed-text (tylko embedowania) | Hybrydowe wyszukiwanie BM25+wektorowe, pamięć robocza, łańcuch audytu, ograniczenia umiejętności — rdzeń. Warstwy LLM (wydobywanie zdarzeń, wydobywanie encji, rozstrzyganie sprzeczności) pozostają nieaktywne. |
| Średni | 8–16 GB GPU (lub Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5-coder:14b lub phi4:14b (po jednym) | + Wydobywanie faktów zdarzeń przy ingest (rozumowanie temporalne), rozstrzyganie sprzeczności LLM, wydobywanie encji, podsumowania semantyczne plików L0/L1. |
| Pełny | GPU 24 GB+ (np. RTX 4090/5090) | + phi4:14b i gpt-oss:20b jednocześnie w pamięci | Wszystko, równocześnie, z interaktywną latencją — plus silny generator lokalny do QA/benchmarków. To konfiguracja, na której mierzono nasze opublikowane przyrosty benchmarków. |

Wskazówki dotyczące wyboru modelu (wszystko zmierzone, zobacz bench/):
- Embedowania: nomic-embed-text — wymagane, małe, działa wszędzie.
- Wydobywanie zdarzeń (ZCEVENTEXTRACTMODEL, domyślnie phi4:14b): w naszym teście phi4:14

Question 2

Co potrzebuję, aby to uruchomić?

Accepted Answer

Node 20+ oraz (zalecane) Docker dla pakietu PostgreSQL + Ollama. Instalator jedną komendą wykonuje wszystko w około pięć minut. Alternatywnie można użyć SQLite bez żadnej infrastruktury.

Question 3

Czy kilka sesji Claude Code może pracować nad tym samym projektem bez konfliktów?

Accepted Answer

Tak — równoległe sesje atomowo rezerwują zadania z kolejki work‑stealing (zero podwójnych rezerwacji przy 50 agentach × 100 zadaniach w testach), koordynują się poprzez typowane komunikaty (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT) i utrzymują prywatne przestrzenie pamięci per agent oraz wspólny pul. Obsługiwane są hierarchie w stylu departamentu (kierownicy + pracownicy, eskalacja N‑warstwowa) dla większych zespołów agentów.

Question 4

Czy umiejętności Claude Code są bezpieczne do instalacji?

Accepted Answer

Umiejętności systemu plików zawierają skrypty uruchamiane z Twoimi uprawnieniami, a natywny loader Claude Code ich nie skanuje. SecureContext dodaje brakującą bramkę: skanowanie AST przy przyjmowaniu, weryfikacja HMAC przed każdym uruchomieniem, automatyczna kwarantanna przy niepowodzeniu lub zmianie po przyjęciu oraz weryfikowalny łańcuch logów każdej decyzji przyjęcia.

Question 5

Czy SecureContext wysyła mój kod lub dane do chmury?

Accepted Answer

Nie. Pamięć, embeddingi (Ollama nomic-embed-text), wyszukiwanie, podsumowywanie i łańcuch audytu działają lokalnie. Działa w pełni offline (wyszukiwanie łagodnie przechodzi na wyłącznie słowa kluczowe, jeśli Ollama nie działa) i kosztuje $0 w stanie bezczynności.

Question 6

Czy może zarządzać długim, wielotygodniowym projektem?

Accepted Answer

Tak — do tego służy warstwa dostawy. Definiujesz program z fazami (zc_program), a lista kontrolna akceptacji otwartej fazy podąża wraz ze stanem projektu. Zamknięcie fazy wymaga tabeli dowodowej i automatycznie generuje dokument punktu kontrolnego. Jeśli orchestrujący agent zginie w trakcie fazy, nowy odtworzy pełny stan dostawy na podstawie dwóch wywołań — zweryfikowane na żywo.

Question 7

O ile SecureContext redukuje koszty tokenów w Claude Code?

Accepted Answer

Mierzone w projekcie obejmującym 10 sesji: około 87 % mniej narzutu kontekstowego (przywracanie sesji kosztuje ~1,5–4 k tokenów zamiast 20–50 k tokenów przy ponownym wklejaniu plików). W długotrwałych projektach z setkami zgromadzonych wspomnień budżet przywołań utrzymuje każde przywołanie na poziomie ~4 k tokenów, podczas gdy nieograniczony dump wynosiłby ~47 k tokenów. Pytania o pliki są odpowiadane na podstawie semantycznych streszczeń skompresowanych 15–50‑krotnie, a nie z surowych odczytów.

Question 8

Jak zapewnić Claude Code trwałą pamięć między sesjami?

Accepted Answer

Zainstaluj SecureContext (jedno polecenie — zobacz szybki start), a następnie agenci wywołują zcremember, aby zachować decyzje i pułapki, oraz zcrecall_context({focus: "current task"}) na początku sesji, aby je przywrócić — sortowane według trafności, z zapytaniami o czas w języku naturalnym odpowiadającymi bezpośrednio z pamięci. Pamięć przetrwa ponowne uruchomienia, kompresje i restarty, ponieważ jest przechowywana w PostgreSQL, a nie w oknie kontekstu.

Question 9

Jak różni się od konkurencji?

Accepted Answer

Większość projektów typu „pamięć dla Claude Code” robi jedną z trzech rzeczy: opakowuje konwersację w JSON, zapisuje wiadomości i odtwarza je – bez kompresji semantycznej, bez ścieżki audytu, bez modelu bezpieczeństwa; synchronizuje się z usługą w chmurze – lepsze UX, ale historia narzędzi agenta (potencjalnie zawierająca sekrety, które dotknął) jest przechowywana na serwerze innej firmy; wprowadza wyszukiwanie wektorowe – dodaje RAG do twoich dokumentów, ale nie pomaga w rzeczywistym problemie – koordynacji działań agenta, weryfikacji tego, co się wykonało, przetrwania kompresji sesji. SecureContext nie jest żadnym z tych rozwiązań:

| | SecureContext | Usługi pamięci w chmurze | Wtyczki Vector RAG | Natychmiastowy Claude Code |
|---|---|---|---|---|
| Trwałość po restarcie | ✅ Tak, lokalny Postgres | ✅, ale na ich serwerze | ⚠️ Tylko dokumenty, nie stan | ❌ Utrata danych przy automatycznej kompaktacji |
| Programy dostawcze + punkty kontrolne z dowodami | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ |
| Ścieżka audytu HMAC | ✅ Podklucz per‑agent | ❌ | ❌ | ❌ |
| Izolacja tożsamości per‑agent | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ |
| Bramka przyjmowania umiejętności (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Łańcuch odporny na manipulacje + odtwarzanie sesji | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Kolejka „work‑stealing” dla sesji równoległych | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ |
| Działa offline | ✅ Lokalny Postgres + Ollama | ❌ | ⚠️ Zależne | ✅ |
| Koszt przy bezczynności

Question 10

NVIDIA GPU? dodaj: -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 opakuj to automatycznym wykrywaniem GPU i trybem produkcyjnym (reverse proxy nginx).

Question 11

What’s new (v0.46.1)

Accepted Answer

Runda 2 wyszukiwania temporalnego + zestaw narzędzi delivery‑tool. Złożone pytania temporalne są rozkładane na klauzule zdarzeń z fuzją rang; wyszukiwania temporalne generują blok Chronologicznej Oś czasu, a przestarzałe wyniki zawierają ostrzeżenia o wieku. zcprogram dodaje wieloetapowe programy dostawy z dowodowym dostępem, automatycznym zamykaniem fazy — weryfikowane na żywo testem przekazania do orchestratora (zabij orchestratora w połowie fazy; zimna zamiana wznawia od dwóch wywołań). Kanał embed ma teraz watchdog z budżetowanym samonaprawianiem. Ostatnie wydania: v0.46.0 — pamięć zespołowa (klucze per‑użytkownik, współdzielone przestrzenie robocze, atrybucja zapisu), odtwarzanie sesji z kryptograficznym pochodzeniem, ślady OTel Gen‑AI, CLI pamięci CI/headless, fragmentowane osadzenia, eksport raportu zgodności. v0.44.0 — supersedencja faktów temporalnych, trwały graf zadań PG, pierwsze publiczne liczby LongMemEval. v0.43.0 — podsumowanie przywołań z budżetem tokenów (naprawia „firehose” przywołań 47 k tokenów w dojrzałych projektach). v0.41–0.42** — program jakości pamięci: ukierunkowane przywołania, konsolidacja, okna bi‑temporalne, wielokrokowe pobieranie grafu, pamięci TTL, ingestia multimodalna. Pełne szczegóły w CHANGELOG.md; notatki architektoniczne w ARCHITECTURE.md.

Question 12

Co to jest SecureContext?

Accepted Answer

Jeśli używasz Claude Code w rzeczywistych projektach, napotykasz następujące problemy: 1. Każda sesja zaczyna się od nowa. Musisz ponownie wklejać te same pliki, ponownie wyjaśniać te same decyzje, ponownie odkrywać te same pułapki — i płacić tokeny za tę samą pracę orientacyjną w kółko. 2. Długie projekty nie mają stanu dostawy. Gdy agent koordynujący umiera w połowie funkcji (awaria, zamknięcie okna, wyczerpanie kontekstu), jego zamiennik zaczyna „na ślepo”. Ludzie rekompensują to ręcznie tworzonymi plikami CHECKPOINT. 3. Nie ma zapisu, co agenci faktycznie zrobili. Kiedy coś pójdzie nie tak, Claude Code nie posiada niezmienialnej historii tego, co zostało uruchomione. 4. Skrypty umiejętności uruchamiane są z Twoimi uprawnieniami, nieprzeskanowane. Każdy (lub każdy agent) z dostępem do zapisu w ~/.claude/skills/ może wprowadzić kod, który uruchomi się przy następnym wywołaniu. 5. Równoległe sesje wchodzą sobie w drogę. Dwa okna roszczą sobie to samo zadanie; jedno nadpisuje zmiany drugiego. SecureContext jest wtyczką MCP, która zamyka wszystkie pięć problemów. Instalujesz ją raz, a Twoi agenci otrzymują: pamięć, która przetrwa restarty — decyzje, pułapki i stan projektu przywrócone w jednym wywołaniu; semantyczne podsumowania per plik, które odpowiadają na pytanie „co robi ten plik” przy kompresji 15–50× zamiast surowych odczytów; wyszukiwanie temporalne, które wie, kiedy coś się stało i oznacza przestarzałą wiedzę. Warstwę dostawy dla długotrwałych projektów — zcprogram śledzi programy wieloetapowe;

designer-common-anti-patterns (Grade A)Bezpieczeństwo przetestowanej umiejętności data-ai dla Claude AI. Poziom A. COMMON ANTI-PATTERNS — wyodrębnione z deepPrompt roli projektanta

Przegląd

Kluczowe funkcje

Cennik

Zastosowania

Projektowanie dostępnych formularzy

Poprawa obsługi błędów

Plusy i minusy

Plusy

Minusy

Recenzje

Pytania i odpowiedzi

Zadaj pytanie

Alternatywy dla Umiejętności