গাইড, বেঞ্চমার্ক ও তুলনা।

Cursor-এর বিরুদ্ধে ৮৭টি মিলিত কেসে Codna ৫× কম টোকেন নিয়েছে এবং ১.৭× দ্রুত চলেছে। দুটিই ৮৭টির মধ্যে ৮৭টি ফিক্স যাচাই করেছে। Codna-র প্রতি ফিক্সে গড় মডেল খরচ প্রায় $0.02।

প্রতি কেসে মোট টোকেন, ওয়াল-ক্লক সময়, মডেল খরচ ও যাচাইকৃত ফিক্স, অভিন্ন চেকআউটে চালানো ৮৭টি মিলিত কেসের গড়।

Codna মডেল ছাড়া, শূন্য টোকেনে রিপোজিটরির মানচিত্র তৈরি করে এবং এজেন্টকে ইস্যুতে সীমিত এভিডেন্স বান্ডল দেয়। এটি প্রতিটি রানে কাঁচা-থেকে-বান্ডল আকার ছাপে।

রিপোজিটরি মানচিত্র ইমপোর্ট প্যাটার্ন থেকে তৈরি, তাই একটি ভাষায় বাঁধা নয়। codna impact একটি diff-কে সে যে টেস্টগুলোকে প্রভাবিত করতে পারে তাতে সংকুচিত করে। অন-ডিভাইস রিকল Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C, C++, C#, PHP ও Ruby কভার করে।

Codna তার ডিপেন্ডেন্সি ও প্রভাব-পরিধি গ্রাফ দিয়ে প্রভাবিত কোড খোঁজে, এভিডেন্স বান্ডল থেকে ঠিক করে, এবং মূল কারণ, আস্থা, প্রভাব-পরিধি ও রিগ্রেশন ঝুঁকি জানায়। GitHub-এ এটি নিজেকে ব্যাখ্যা করা একটি পুল রিকোয়েস্ট খোলে। মার্জ করেন আপনি।

বোঝার কাজ আপনার মেশিনে চলে। কেবল এভিডেন্স বান্ডল বা diff আপনার মডেল প্রোভাইডারে পৌঁছে, আপনার কী দিয়ে। codna.yaml-এ privacy.egress-কে fail-closed সেট করুন; Codna তখন কেবল কার্নেল-স্তরের নেটওয়ার্ক প্রত্যাখ্যানের অধীনেই আপনার টেস্ট চালায়।