Las herramientas solo-agente leen. Codna entiende.
Un repo mapeado por cero tokens. Un paquete de evidencia acotado al issue. Cada corrección informada con causa raíz, confianza y riesgo de regresión.
| Capacidad | Codna | Herramientas solo-agente (Cursor, Copilot, Devin) | Búsqueda de código estática |
|---|---|---|---|
| Comprensión del repo | Grafo determinista · 0 tokens | El modelo lee archivos | Palabra clave / AST |
| Tokens antes de corregir | 0 | Contexto del modelo | 0 |
| Localización del error | Grafo + evidencia | Exploración por prompt | Manual |
| Corrección informada con | Causa raíz · confianza · riesgo | Varía | No |
| Generación del parche | Agente · contexto acotado | Agente · contexto amplio | No |
| Coste de modelo por corrección verificada | ~0,02 $ de media · 87 casos | Varía | — |
| Revisión de PR y PRs de corrección | App · Action · CLI | Varía | No |
| Modo de privacidad | Tu máquina + tu clave | Varía | Local |
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.
Preguntas frecuentes
La mayoría de las herramientas leen tu base de código a través del modelo. Codna mapea el repo de forma determinista por cero tokens y luego entrega al agente un paquete de evidencia acotado al issue. En 87 casos emparejados frente a Cursor eso supuso 5× menos tokens y 1,7× más rápido, con 87 de 87 correcciones verificadas.
Los agentes autónomos exploran la base de código con el propio modelo. Codna separa entender de corregir: un motor determinista construye primero el grafo de dependencias y radio de impacto, luego el agente corrige solo desde la evidencia e informa causa raíz, confianza y riesgo de regresión.
En el benchmark, un caso contó solo cuando la corrección se verificó: 87 de 87 para Codna. En tu máquina, codna fix --tests --apply corre tus tests en un sandbox y vuelve a corregir hasta que pasen. Cada ruta de escritura pasa primero una puerta de riesgo.
La comprensión corre en tu máquina. Solo el paquete de evidencia o el diff llega a tu proveedor de modelo, con tu clave. Configura privacy.egress en fail-closed en codna.yaml y Codna ejecuta tus tests solo bajo denegación de red a nivel de kernel. Tu código no se usa para entrenar modelos a menos que lo autorices.
El mapa del repositorio se construye a partir de patrones de import, así que no está atado a un lenguaje. El recall en el dispositivo cubre Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C, C++, C#, PHP y Ruby. Tu propio comando de tests verifica la corrección.
Unos 0,02 $ de gasto en modelo por corrección verificada de media en 87 casos medidos. Con tu propia clave pagas a tu proveedor directamente; la CLI en sí es gratis en tu máquina.