Question 1

O que preciso para rodá-lo?

Accepted Answer

Node 20+ e (recomendado) Docker para o stack PostgreSQL + Ollama incluído. O instalador de uma única linha faz tudo em cerca de cinco minutos. Um fallback SQLite funciona sem infraestrutura.

Question 2

É possível que várias sessões do Claude Code trabalhem no mesmo projeto sem conflitos?

Accepted Answer

Sim — sessões paralelas reivindicam tarefas de forma atômica a partir de uma fila de roubo de trabalho (sem duplicação de reivindicações em 50 agentes × 100 tarefas nos testes), coordenam-se através de broadcasts tipados (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT) e mantêm namespaces de memória privada por agente, além de um pool compartilhado. Hierarquias estilo departamento (chefs + trabalhadores, escalonamento N‑tier) são suportadas para equipes de agentes maiores.

Question 3

Quais modelos locais devo executar e como o hardware afeta o SecureContext?

Accepted Answer

O SecureContext degradeia de forma graciosa por nível de hardware — cada camada alimentada por LLM falha fechada (o recurso silenciosamente não contribui) em vez de quebrar o ingestão ou a pesquisa. O que muda com o hardware é quanto do stack de inteligência está ativo:

| Nível | Hardware | Modelos que cabem | O que você obtém |
|---|---|---|---|
| Mínimo | Qualquer CPU, ~2 GB RAM livre | nomic-embed-text (apenas embeddings) | Busca híbrida BM25+vector, memória de trabalho, cadeia de auditoria, controle de habilidades — o núcleo. Camadas LLM (extração de eventos, extração de entidades, adjudicação de contradições) permanecem dormentes. |
| Médio | 8–16 GB GPU (ou Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5-coder:14b ou phi4:14b (um de cada vez) | + Extração de fatos de eventos na ingestão (razão temporal), adjudicação de contradições LLM, extração de entidades, resumos de arquivos semânticos L0/L1. |
| Completo | 24 GB+ GPU (ex.: RTX 4090/5090) | + phi4:14b e gpt-oss:20b em residência conjunta | Tudo, simultaneamente, em latência interativa — além de um gerador local forte para QA/benchmarks. Essa é a configuração nas quais as variações de benchmark publicadas foram medidas. |

Orientação de escolha de modelo (todos medidos, veja bench/):
Embeddings: nomic-embed-text — obrigatório, pequeno, roda em qualquer lugar.
Extração de eventos (ZCEVENTEXTRACTMODEL, padrão phi4:14b): nosso bakeoff classificou phi4:14b com 100% de recall de eventos / 100% de precisão de data, empatando gpt-oss:20b à metade da velocidade. Em GPUs menores, qwen2.5-coder:14b fica logo atrás (84,6% de recall). Modelos de codificador ≠ melhor

Question 4

As habilidades Claude Code são seguras de instalar?

Accepted Answer

Os pacotes de habilidades do sistema de arquivos incluem scripts que são executados com suas permissões, e o carregador nativo do Claude Code não os escaneia. O SecureContext adiciona a porta faltante: varredura AST na admissão, verificação HMAC antes de cada execução, quarentena automática em caso de falha ou alteração pós-admissão, e um registro encadeado verificável de cada decisão de admissão.

Question 5

O SecureContext envia meu código ou dados para a nuvem?

Accepted Answer

Não. Memória, embeddings (Ollama nomic-embed-text), busca, sumarização e a cadeia de auditoria são executados localmente. Funciona totalmente offline (a busca degrada-se suavemente para apenas palavras-chave se o Ollama estiver fora) e custa $0 quando inativo.

Question 6

Ele pode gerenciar um projeto longo e de várias semanas?

Accepted Answer

Sim — é para isso que serve a camada de entrega. Defina um programa com fases (zc_program), e a lista de verificação de aceitação da fase aberta acompanha o estado do projeto. Fechar uma fase requer uma tabela de evidências e gera automaticamente um documento de ponto de verificação. Se o agente orquestrador morrer no meio da fase, um novo reconstruirá o estado completo de entrega a partir de duas chamadas — verificado em tempo real.

Question 7

Quanto o SecureContext reduz os custos de tokens do Claude Code?

Accepted Answer

Medido em um projeto de 10 sessões: ~87% menos sobrecarga de contexto (a restauração de sessão é ~1,5–4k tokens em vez de 20–50k de arquivos copiados). Em projetos de longa duração com centenas de memórias acumuladas, o orçamento de recordação mantém cada recordação em ~4k tokens, enquanto um despejo ilimitado seria ~47k. Perguntas sobre arquivos são respondidas a partir de resumos semânticos comprimidos de 15–50× em vez de leituras brutas.

Question 8

Como faço para dar memória persistente ao Claude Code em sessões diferentes?

Accepted Answer

Instale o SecureContext (um comando — veja Quick start), em seguida os agentes chamam zcremember para persistir decisões e armadilhas e zcrecall_context({focus: "current task"}) no início da sessão para restaurá-las — classificadas por relevância, com consultas de tempo em linguagem natural respondidas diretamente da memória. A memória sobrevive a reinicializações, compactações e reinicializações porque vive no PostgreSQL, não na janela de contexto.

Question 9

Como ele se diferencia dos concorrentes

Accepted Answer

A maioria dos projetos "memória para Claude Code" faz uma das três coisas: 
1. Envolve a conversa em JSON. Salva as mensagens, reproduz‑las. Sem compressão semântica, sem trilha de auditoria, sem modelo de segurança. 
2. Sincroniza para um serviço na nuvem. Melhor UX, mas agora o histórico de ferramentas do seu agente (potencialmente contendo segredos que ele acessou) vive no servidor de outra pessoa. 
3. Insere busca vetorial. Adiciona RAG sobre seus documentos, mas não ajuda com o problema real — orquestrar o que o agente faz, verificar o que foi executado, sobreviver à compactação de sessão.

SecureContext não faz nenhuma dessas:

| | SecureContext | Serviços de memória na nuvem | Plugins de RAG vetorial | Claude Code nativo |
|---|---|---|---|---|
| Persistente entre reinicializações | ✅ Sim, local Postgres | ✅ Mas em seu servidor | ⚠️ Apenas documentos, não estado | ❌ Compactação automática perdida |
| Programas de entrega + checkpoints controlados por evidência | ✅ zcprogram | ❌ | ❌ | ❌ |
| Trilha de auditoria HMAC | ✅ Subchave por agente | ❌ | ❌ | ❌ |
| Isolamento de identidade por agente | ✅ HKDF + RLS | ❌ | ❌ | ❌ |
| Porta de admissão de habilidades (HMAC + AST) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Cadeia à prova de adulteração + replay de sessão | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Fila de roubo de trabalho para sessões paralelas | ✅ FOR UPDATE SKIP LOCKED | ❌ | ❌

Question 10

O que há de novo (v0.46.1)

Accepted Answer

Round 2 de recuperação temporal + o kit de delivery-tool. Perguntas temporais compostas são decompostas em cláusulas de evento com fusão de ranking; buscas temporais geram um bloco de Timeline cronológica e resultados obsoletos exibem avisos de idade. O zcprogram adiciona programas de entrega multi-fase com fechamento de fase gated por evidência e checkpoint automático — verificado ao vivo com um teste de handoff do orchestrator (mata o orchestrator no meio da fase; um substituto frio resume a partir de duas chamadas). A lane de embed agora tem um watchdog com auto-cura orçamentada. Lançamentos recentes: v0.46.0 — memória de equipe (chaves por usuário, workspaces compartilhados, atribuição de escrita), replay de sessão com proveniência criptográfica, spans OTel Gen‑AI, CLI de memória CI/headless, embeddings fragmentados, exportação de relatórios de compliance. v0.44.0 — supersession de fato temporal, grafo de tarefas PG durável, primeiros números públicos do LongMemEval. v0.43.0 — digest de recall com orçamento de token (corrige o fluxo de recall de 47k tokens em projetos maduros). v0.41–0.42** — programa de qualidade de memória: recall focado, consolidação, janelas bi‑temporais, recuperação de grafo multi‑hop, memórias TTL, ingestão multimodal. Detalhes completos em CHANGELOG.md; notas de arquitetura em ARCHITECTURE.md.

Question 11

O que é SecureContext?

Accepted Answer

Se você usa o Claude Code em projetos reais, você vai encontrar esses obstáculos: 1. Cada sessão começa do zero. Você precisa colar os mesmos arquivos, reexplicar as mesmas decisões, redescobrir as mesmas armadilhas — e pagar tokens por esse trabalho de orientação repetidamente. 2. Projetos longos não têm estado de entrega. Quando um agente orquestrador morre no meio de um recurso (crash, janela fechada, contexto esgotado), o substituto começa sem visão. As pessoas compensam criando arquivos CHECKPOINT escritos à mão. 3. Não há registro do que os agentes realmente fizeram. Quando algo dá errado, o Claude Code não tem histórico à prova de adulteração do que foi executado. 4. Scripts de habilidade são executados com suas permissões, sem verificação. Qualquer pessoa (ou agente) com acesso de escrita a ~/.claude/skills/ pode plantar código que será executado na próxima invocação. 5. Sessões paralelas entram em conflito. Duas janelas reivindicam a mesma tarefa; uma sobrescreve as edições da outra. SecureContext é um plugin MCP que resolve esses cinco problemas. Instale-o uma vez e seus agentes obterão: memória que sobrevive a reinicializações — decisões, armadilhas e estado do projeto restaurados em uma única chamada; resumos semânticos por arquivo que respondem "o que este arquivo faz" com compressão de 15–50× em vez de leituras brutas; busca temporal que sabe quando as coisas aconteceram e sinaliza conhecimento obsoleto. Uma camada de entrega para projetos de longa duração — zcprogram rastreia programas multi‑fase; encerrar uma fase requer evidência de aceitação e gera automaticamente um checkpoint pesquisável; um novo orquestrador retoma o trabalho de um agente falecido a partir de duas chamadas. Um trilho de auditoria criptográfico — cada

analyst-cognitive-instincts (Grade A)Habilidade de data‑AI testada em segurança para Claude AI. Grau A. COGNITIVE INSTINCTS — extraída do deepPrompt da role.json para analista

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