designer-nielsen-s-10-heuristics-applied (Grade A)经过安全检测的 data-ai 技能，适用于 Claude AI。等级 A。NIELSEN'S 10 HEURISTICS — APPLIED — 从 roles.json deepPrompt 中提取，用于设计师

我应该运行哪些本地模型？硬件会如何影响SecureContext?

SecureContext 在硬件层面会"优雅"地降级：LLM-powered 层（即事件抽取、实体抽取、矛盾裁定）会"静默"地失效（功能不会损失，而是"安静"地贡献无值）从而不会影响数据入库或搜索功能。在硬件方面的改变是智力堆栈活跃的程度： | 水平 | 硬件 | 适合的模型 | 获得的内容 | |---|---|---|---| | 最低 | 任何 CPU、~2 GB RAM | nomic-embed-text （仅 embeddings） | 混合 BM25+向量搜索、工作内存、审计链、技能控制门（核心） LL 模型（事件抽取、实体抽取、矛盾裁定）保持休眠态。 | | 中 | 8-16 GB GPU（或苹果silicon +16 GB） | + qwen2.5-coder:14b 或 phi4:14b（一次一模型） | + ingest 数据（时间推理）事件抽取、llm 矛盾裁定、实体抽取、L0 / L1 语义文件总结 | | 全 | 24 GB+ GPU（例如 RTX 4090 / 5090） | + phi4:14b 和 gpt-oss:20b 共度 | 所有功能，交互式延迟内同时执行 — 加上一个强大的本地生成器用于 QA/基准测试。硬件配置的基准值测量我们发布的基准差异。 推荐模型: Embeddings：nomic-embed-text — 必须，大小很小，适用于任何硬件。事件抽取（默认 phi4:14b）：我们的 bakeoff 得分 phi4:14b 得出 100% 的事件召回 / 100% 的日期准确率，仅次于 gpt-oss:20b 的速度为 2 倍。在小型 GPU qwen2.5-coder:14b 仅次于 phi4:14b (84.6%召回率)。 代码模型 ≠ 更有效： qwen2.5-coder:32b 得分最低，仅69.2%（小于phi4:14b）

Asked by Grzegorz Lewandowski · Jul 10, 2026

我需要什么就能运行

Node 20+ 和（可选）Docker 以便使用捆绑 PostreSQL+Ollama 硬件。单一命令的安装程序在 5 分钟内做了所有的事情。使用 SQLite 代替 PostgreSQL 可以在零基础硬件上运行

Asked by Mohammed Al-Amin · Jul 3, 2026

多个 Claude Code 会话在同一项目上是否会出现冲突?

是 —并发会话通过原子性任务从工作窃取队列中获取（测试中 50 个代理×100 个任务中没有双重宣布），以安全的广播类型进行协调（ASSIGN/STATUE/MERGE/REJECT），并维护私有代理内存命名空间加上共享池。支持更大大小代理团队的分部门式树形结构（大头 + 工作者、N层的递级})

Asked by Damian Wysocki · Jun 15, 2026

Claude Code 的编码技能是否安全安装?

文件系统技能捆绑的脚本在执行前与您的权限同时运行， Claude Code 内置加载器并不扫描它们。SecureContext 增加了欠缺的安全防护：入站检查、HMAC 验证、执行失败或入站更改后的隔离以及每一项进入决策的可信任链式日志

Asked by Petra Vogel · Jun 8, 2026

SecureContext会把我的代码或数据上传到云吗?

不会，它所有的内存、嵌入 (Ollama nomic-embed-text)、检索、汇总和审核链都在本地运行。它能完全脱机（检索如果Ollama掉线会退化到关键字检索）并在空闲时花费 $0。

Asked by Winifred Adeyemi · May 24, 2026