Question 1

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

Accepted Answer

SecureContext degraduje się łagodnie w zależności od poziomu sprzętu — każda warstwa oparta na LLM przestaje działać w trybie zamkniętym (funkcja po cichu nie wnosi nic), zamiast przerywać ingestowanie lub wyszukiwanie. To, co się zmienia wraz ze sprzętem, to zakres aktywnego stosu inteligencji:

| Poziom | Sprzęt | Pasujące modele | Co otrzymujesz |
|---|---|---|---|
| Minimum | Dowolny CPU, ~2 GB wolnej RAM | nomic-embed-text (tylko embedingi) | Hybrydowe wyszukiwanie BM25+wektorowe, pamięć robocza, łańcuch audytu, kontrola umiejętności — podstawowy rdzeń. Warstwy LLM (wydobywanie zdarzeń, wydobywanie encji, rozstrzyganie sprzeczności) pozostają nieaktywne. |
| Średni | GPU 8–16 GB (lub Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5-coder:14b lub phi4:14b (po jednym) | + Wydobywanie faktów‑zdarzeń przy ingestowaniu (rozumowanie temporalne), rozstrzyganie sprzeczności LLM, wydobywanie encji, semantyczne streszczenia plików L0/L1. |
| Pełny | GPU 24 GB+ (np. RTX 4090/5090) | + phi4:14b i gpt‑oss:20b działające jednocześnie | Wszystko, równocześnie, z interaktywną latencją — plus mocny lokalny generator do QA/benchmarków. To konfiguracja, na której mierzone były nasze opublikowane przyrosty benchmarków. |

Wskazówki wyboru modelu (wszystkie zmierzone, zobacz bench/):
- Embeddingi: nomic-embed-text — wymagane, maleńkie, działa wszędzie.
- Wydobywanie zdarzeń (ZCEVENTEXTRACTMODEL, domyślnie phi4:14b): w naszym testie phi4:14b osiągnął 100 % recall

Question 2

Czego potrzebuję, aby uruchomić to rozwiązanie?

Accepted Answer

Node 20+ oraz (zalecany) Docker dla pakietu PostgreSQL + Ollama. Instalator jedną komendą wykonuje wszystko w około pięć minut. Opcja awaryjna SQLite działa bez żadnej infrastruktury.

Question 3

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

Accepted Answer

Tak — równoległe sesje atomowo przydzielają zadania z kolejki typu work‑stealing (zero podwójnych przydziałów przy 50 agentach × 100 zadaniach w testach), koordynują się poprzez typowane broadcasty (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT) oraz utrzymują prywatne przestrzenie pamięci per‑agent oraz wspólną pulę. Obsługiwane są hierarchie typu departamentowego (kierownicy + pracownicy, N‑warstwowa eskalacja) dla większych zespołów agentów.

Question 4

Czy umiejętności Claude Code są bezpieczne do instalacji?

Accepted Answer

Umiejętności systemu plików pakują skrypty, które uruchamiane są z Twoimi uprawnieniami, a wbudowany loader Claude Code ich nie skanuje. SecureContext dodaje brakującą kontrolę: skanowanie AST przy przyjmowaniu, weryfikacja HMAC przed każdym uruchomieniem, automatyczna kwarantanna w razie niepowodzenia lub zmiany po przyjęciu oraz weryfikowalny łańcuchowy log każdej decyzji przyjęcia.

Question 5

Czy SecureContext wysyła mój kod lub dane do chmury?

Accepted Answer

Nie. Pamięć, osadzenia (Ollama nomic-embed-text), wyszukiwanie, streszczanie i łańcuch audytu działają lokalnie. Działa w pełni offline (wyszukiwanie przechodzi łagodnie do trybu tylko słów kluczowych, jeśli Ollama jest niedostępna) i nie generuje kosztów, gdy jest nieaktywny.

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 za stanem projektu. Zamknięcie fazy wymaga tabeli dowodów i automatycznie generuje dokument kontrolny. Jeśli agent koordynujący zginie w połowie fazy, nowy odtworzy pełny stan dostawy z dwóch wywołań — zweryfikowany na żywo.

Question 7

Jak bardzo SecureContext zmniejsza koszty tokenów Claude Code?

Accepted Answer

Zmierzono to na projekcie składającym się z 10 sesji: ~87 % mniej narzutu kontekstowego (przywrócenie sesji zajmuje ~1,5‑4 k tokenów zamiast 20‑50 k tokenów przy ponownym wklejaniu plików). W długotrwałych projektach z setkami zgromadzonych pamięci, budżet przywołań utrzymuje każde przywołanie na poziomie ~4 k tokenów, podczas gdy nieograniczony zrzut wyniósłby ~47 k. Pytania o pliki są odpowiadane na podstawie semantycznych streszczeń skompresowanych 15‑50‑krotnie, zamiast surowych odczytów.

Question 8

Jak to różni się od konkurencji?

Accepted Answer

Większość projektów „pamięci dla Claude Code” robi jedną z trzech rzeczy: opakowuje konwersację w JSON, zapisuje wiadomości i odtwarza je. Brak kompresji semantycznej, brak śladu audytu, brak modelu bezpieczeństwa. Synchronizacja z usługą w chmurze. Lepszy UX, ale historia narzędzi agenta (potencjalnie zawierająca sekrety, które dotknął) znajduje się na serwerze kogoś innego. Dodanie wyszukiwania wektorowego. Dodaje RAG do twoich dokumentów, ale nie pomaga w rzeczywistym problemie — koordynacji działań agenta, weryfikacji tego, co zostało uruchomione, przetrwaniu kompaktowania sesji. SecureContext nie jest żadnym z tych rozwiązań:

| | SecureContext | Usługi pamięci w chmurze | Wtyczki Vector RAG | Native Claude Code |
|---|---|---|---|---|
| Trwałość po restartach | ✅ Tak, lokalny Postgres | ✅ Ale na ich serwerze | ⚠️ Tylko dokumenty, nie stan | ❌ Strata przy automatycznym kompaktowaniu |
| Programy dostawcze + punkty kontrolne z dowodami | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ |
| Ślad audytu HMAC | ✅ Subklucz per-agent | ❌ | ❌ | ❌ |
| Izolacja tożsamości per-agent | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ |
| Brama przyjmowania umiejętności (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Łańcuch odporny na manipulacje + odtwarzanie sesji | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Kolejka work-stealing dla równoległych sesji | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌ | ❌ |
| Działa offline | ✅ Lokalny Postgres + Ollama | ❌ | ⚠️ Zależne | ✅ |
| Koszt w stanie bezczynności | $

Question 9

Jak zapewnić Claude Code trwałą pamięć między sesjami?

Accepted Answer

Zainstaluj SecureContext (jedno polecenie — patrz Quick start), a następnie agenci wywołują zcremember, aby zapisać decyzje i uwagi, oraz zcrecall_context({focus: "current task"}) przy starcie sesji, aby je przywrócić — sortowane według trafności, z możliwością zadawania zapytań w języku naturalnym o czas, które są odpowiadane bezpośrednio z pamięci. Pamięć przetrwa ponowne uruchomienia, kompresje i restarty, ponieważ jest przechowywana w PostgreSQL, a nie w oknie kontekstu.

Question 10

Co nowego (v0.46.1)

Accepted Answer

Druga runda tymczasowego wyszukiwania + zestaw narzędzi delivery-tool. Złożone pytania temporalne są rozkładane na klauzule zdarzeń z fuzją rankingową; wyszukiwania temporalne generują blok Chronologicznej Osi Czasu, a przestarzałe wyniki otrzymują ostrzeżenia o wieku. zcprogram dodaje programy wieloetapowej dostawy z dowodami, automatycznym checkpointowaniem i zamknięciem fazy — weryfikowane na żywo testem przekazania orchestratora (zabij orchestratora w połowie fazy; zimna wymiana wznawia od dwóch wywołań). Ścieżka embed ma teraz watchdog z budżetowanym samonaprawianiem. Ostatnie wydania: v0.46.0 — pamięć zespołu (klucze per użytkownik, udostępnione przestrzenie robocze, przypisywanie autorstwa zapisów), odtwarzanie sesji z kryptograficznym pochodzeniem, span OTel Gen‑AI, CLI pamięci CI/headless, fragmentowane embeddy, eksport raportu zgodności. v0.44.0 — supersedencja faktów temporalnych, trwały graf zadań PG, pierwsze publiczne liczby LongMemEval. v0.43.0 — podsumowanie przypomnienia z budżetem tokenów (naprawia wyciek 47 k tokenów przy dużych projektach). v0.41–0.42** — program jakości pamięci: ukierunkowane przypomnienie, konsolidacja, okna bi‑temporalne, wieloetapowe wyszukiwanie grafowe, TTL pamięci, multimodalna ingestia. Pełne szczegóły w CHANGELOG.md; notatki architektoniczne w ARCHITECTURE.md.

Question 11

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 prod (reverse proxy nginx).

Question 12

Co to jest SecureContext?

Accepted Answer

Jeśli używasz Claude Code w prawdziwych projektach, napotykasz następujące problemy: 1. Każda sesja zaczyna się od zera. Musisz ponownie wklejać te same pliki, ponownie wyjaśniać te same decyzje, ponownie odkrywać te same pułapki — i płacić tokeny za tę samą orientację za każdym razem. 2. Długie projekty nie mają stanu dostawy. Gdy agent koordynujący umiera w połowie funkcji (awaria, zamknięcie okna, wyczerpany kontekst), jego zamiennik zaczyna w ciemności. Ludzie rekompensują to ręcznie tworzonymi plikami CHECKPOINT. 3. Nie ma zapisu tego, co agenci faktycznie zrobili. Kiedy coś pójdzie nie tak, Claude Code nie ma niepodrabialnej 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 włożyć kod, który zostanie wykonany przy następnym wywołaniu. 5. Równoległe sesje kolidują ze sobą. Dwa okna roszczą sobie to samo zadanie; jedno nadpisuje edycje drugiego. SecureContext jest wtyczką MCP, która eliminuje wszystkie pięć problemów. Instalujesz ją raz, a Twoi agenci zyskują: Pamięć, która przetrwa ponowne uruchomienia — decyzje, pułapki i stan projektu przywrócone w jednym wywołaniu; semantyczne podsumowania per plik, odpowiadające na pytanie „co robi ten plik” przy kompresji 15–50× zamiast surowych odczytów; wyszukiwanie temporalne, które wie, kiedy coś się stało i flaguje przestarzałą wiedzę. Warstwę dostawy dla długotrwałych projektów — zcprogram śledzi

Staging V0 19 (Grade A)Zabezpieczony weryfikacja skillu 'data-ai' dla Claude AI. Klasa A. ANTI-PATTERNY (NIGDY NIE TEGO ROBIĆ) – wyodrębniony z deepPrompt roli analityka w roles.json

Przegląd

Kluczowe funkcje

Cennik

Zastosowania

Szkolenie Analityka

Kontrola Jakości

Plusy i minusy

Plusy

Minusy

Recenzje

Pytania i odpowiedzi

Zadaj pytanie

Alternatywy dla Umiejętności