Benchmark রিপোর্ট
Codna বনাম শীর্ষ coding agent-এর পদ্ধতি এবং প্রতি-পরিস্থিতির ফলাফল।
জানুন কীভাবে নির্ধারণমূলক কোডবেস বোঝাপড়া স্বায়ত্তশাসিত কোড মেরামত পরিবর্তন করে।
Codna বনাম শীর্ষ coding agent-এর পদ্ধতি এবং প্রতি-পরিস্থিতির ফলাফল।
কেন fix করার আগে agent-এর একটি নির্ধারণমূলক মানচিত্র দরকার।
কীভাবে blast radius এবং regression ঝুঁকি PR রিভিউ দ্রুত করে।
প্রোডাকশন ব্যর্থতাকে মনোযোগী fix pull request-এ রূপান্তর করুন।
Codna was tested head-to-head against Cursor. It used 5× fewer tokens and ran 1.7× faster, with every fix test-verified.
Token consumption, wall-clock speed, and verified fix rate across 8 real bug-fix scenarios run against OpenAI Codex CLI and Google Gemini CLI. Every fix counted only when your own tests passed.
A deterministic engine maps the repository in roughly 60ms without any LLM calls. It then hands the AI agent an evidence bundle of around 600 tokens — measured 162x smaller than reading the full repo — so the agent fixes the right code immediately.
Yes — Codna supports 250+ languages, and the engine mapped 130 repositories in 9.2 seconds, consuming zero tokens for the mapping step.
Codna locates the affected code using its dependency and blast-radius graph, generates a fix from the evidence bundle, then runs your tests to verify the result. On GitHub, it opens a pull request with the verified fix.
You can self-host the engine, bring your own API key, and configure fail-closed egress. Codna never trains on your code.