Les outils tout-agent lisent. Codna comprend.
Un dépôt cartographié pour zéro token. Un dossier de preuves limité au problème. Chaque correction signalée avec cause racine, confiance et risque de régression.
| Capacité | Codna | Outils tout-agent (Cursor, Copilot, Devin) | Recherche de code statique |
|---|---|---|---|
| Compréhension du dépôt | Graphe déterministe · 0 token | Le modèle lit les fichiers | Mot-clé / AST |
| Tokens avant correction | 0 | Contexte du modèle | 0 |
| Localisation du bug | Graphe + preuves | Exploration par prompt | Manuelle |
| Correction signalée avec | Cause racine · confiance · risque | Variable | Non |
| Génération du correctif | Agent · contexte ciblé | Agent · contexte large | Non |
| Coût de modèle par correction vérifiée | ~0,02 $ en moyenne · 87 cas | Variable | — |
| Relecture de PR et PR de correction | App · Action · CLI | Variable | Non |
| Mode confidentialité | Votre machine + votre clé | Variable | 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.
Questions fréquentes
La plupart des outils lisent votre base de code à travers le modèle. Codna cartographie le dépôt de façon déterministe pour zéro token, puis remet à l'agent un dossier de preuves limité au problème. Sur 87 cas appariés face à Cursor, cela a donné 5× moins de tokens et 1,7× plus vite, avec 87 corrections vérifiées sur 87.
Les agents autonomes explorent la base de code avec le modèle lui-même. Codna sépare la compréhension de la correction : un moteur déterministe construit d'abord le graphe de dépendances et de rayon d'impact, puis l'agent corrige à partir des seules preuves et signale cause racine, confiance et risque de régression.
Dans le benchmark, un cas n'a compté que lorsque la correction a été vérifiée : 87 sur 87 pour Codna. Sur votre machine, codna fix --tests --apply exécute vos tests dans un bac à sable et corrige à nouveau jusqu'à ce qu'ils passent. Chaque chemin d'écriture passe d'abord un contrôle de risque.
La compréhension tourne sur votre machine. Seul le dossier de preuves ou le diff atteint votre fournisseur de modèle, avec votre clé. Réglez privacy.egress sur fail-closed dans codna.yaml et Codna n'exécute vos tests que sous blocage réseau au niveau du noyau. Votre code n'est pas utilisé pour entraîner des modèles sauf si vous y consentez.
La carte du dépôt est construite à partir des motifs d'import, elle n'est donc pas liée à un langage. Le rappel sur l'appareil couvre Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C, C++, C#, PHP et Ruby. Votre propre commande de test vérifie la correction.
Environ 0,02 $ de dépense de modèle par correction vérifiée en moyenne sur 87 cas mesurés. Avec votre propre clé, vous payez votre fournisseur directement ; la CLI elle-même est gratuite sur votre machine.