Reine Agenten-Tools lesen. Codna versteht.
Ein Repo, kartiert für null Tokens. Ein auf das Issue zugeschnittenes Evidenzbündel. Jeder Fix mit Ursache, Konfidenz und Regressionsrisiko gemeldet.
| Fähigkeit | Codna | Reine Agenten-Tools (Cursor, Copilot, Devin) | Statische Codesuche |
|---|---|---|---|
| Repo-Verständnis | Deterministischer Graph · 0 Tokens | Modell liest Dateien | Schlüsselwort / AST |
| Tokens vor dem Beheben | 0 | Modellkontext | 0 |
| Bug-Lokalisierung | Graph + Evidenz | Prompt-Erkundung | Manuell |
| Fix gemeldet mit | Ursache · Konfidenz · Risiko | Unterschiedlich | Nein |
| Patch-Erzeugung | Agent · enger Kontext | Agent · breiter Kontext | Nein |
| Modellkosten pro verifiziertem Fix | ~0,02 $ im Schnitt · 87 Fälle | Unterschiedlich | — |
| PR-Review und Fix-PRs | App · Action · CLI | Unterschiedlich | Nein |
| Datenschutzmodus | Dein Rechner + dein Schlüssel | Unterschiedlich | Lokal |
Head-to-head
Compare Codna directly.
Codna vs Codex CLI →
The Codex CLI is an agent you drive from the terminal. Codna understands the repository first, for zero tokens, then fixes from evidence and explains the result.
Codna vs Gemini CLI →
The Gemini CLI is an agent you drive from the terminal. Codna maps the repository first, for zero tokens, then fixes from evidence with root cause and risk attached.
Codna vs Cursor →
On 87 matched bug-fix cases, Codna used 5× fewer tokens and ran 1.7× faster than Cursor. Both verified 87 of 87. Codna also runs inside Cursor as an MCP server.
Codna vs Claude Code →
Claude Code is an agent. Codna is the understanding it works from: a deterministic map for zero tokens, an evidence bundle scoped to the issue, and a fix that explains itself. It plugs in over MCP.
Codna vs Devin →
Devin is an autonomous agent. Codna is a deterministic understanding layer with a scoped agent behind it: zero tokens to map, a fix that explains itself, and a pull request you merge.
Codna vs Windsurf →
Windsurf is an agentic editor. Codna maps the repository deterministically for zero tokens, fixes from evidence, and reports root cause, confidence and regression risk on every fix.
Codna vs Augment Code →
Augment Code is an AI coding platform. Codna is a deterministic understanding layer with a scoped agent: zero tokens to map, evidence instead of the whole repo, and a fix that explains itself.
Codna vs Sourcegraph Amp / Cody →
Amp and Cody are coding agents with code search behind them. Codna maps the repository deterministically for zero tokens, fixes from evidence, and reports root cause, confidence and regression risk.
Codna vs Greptile →
Greptile is a pull request review tool. Codna reviews every pull request with severity, confidence and a clear verdict, and opens the fix when you ask.
Codna vs CodeRabbit →
CodeRabbit is a pull request review tool. Codna reviews every pull request with a clear verdict and opens the fix when you ask, from the same deterministic map it uses to fix bugs.
Codna vs Aider →
Aider is a pair programmer in the terminal. Codna is a deterministic understanding layer with a scoped agent: zero tokens to map, a fix that explains itself, and a pull request you review.
Häufige Fragen
Die meisten Tools lesen deine Codebasis durch das Modell. Codna kartiert das Repo deterministisch für null Tokens und übergibt dem Agenten dann ein auf das Issue zugeschnittenes Evidenzbündel. In 87 abgestimmten Fällen gegen Cursor bedeutete das 5× weniger Tokens und 1,7× schneller, mit 87 von 87 verifizierten Fixes.
Autonome Agenten erkunden die Codebasis mit dem Modell selbst. Codna trennt Verstehen vom Beheben: Eine deterministische Engine baut zuerst den Abhängigkeits- und Wirkungsradius-Graphen, dann behebt der Agent allein aus Evidenz und meldet Ursache, Konfidenz und Regressionsrisiko.
Im Benchmark zählte ein Fall nur, wenn der Fix verifiziert wurde: 87 von 87 bei Codna. Auf deinem Rechner führt codna fix --tests --apply deine Tests in einer Sandbox aus und behebt nach, bis sie bestehen. Jeder Schreibpfad passiert zuerst ein Risiko-Gate.
Das Verstehen läuft auf deinem Rechner. Nur das Evidenzbündel oder der Diff erreicht deinen Modellanbieter, mit deinem Schlüssel. Setze privacy.egress in codna.yaml auf fail-closed, und Codna führt deine Tests nur unter Netzwerksperre auf Kernel-Ebene aus. Dein Code wird nicht zum Trainieren von Modellen verwendet, es sei denn, du stimmst zu.
Die Repository-Karte wird aus Import-Mustern gebaut und ist daher nicht an eine Sprache gebunden. On-Device-Recall deckt Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C, C++, C#, PHP und Ruby ab. Dein eigener Testbefehl verifiziert den Fix.
Etwa 0,02 $ an Modellausgaben pro verifiziertem Fix im Schnitt über 87 gemessene Fälle. Mit deinem eigenen Schlüssel zahlst du deinen Anbieter direkt; die CLI selbst ist auf deinem Rechner kostenlos.