| Capacità | Codna | Strumenti solo-agente (Cursor, Copilot, Devin) | Ricerca statica nel codice |
|---|---|---|---|
| Comprensione del repo | Grafo deterministico · 0 token | Il modello legge i file | Parola chiave / AST |
| Token prima del fix | 0 | Contesto del modello | 0 |
| Localizzazione del bug | Grafo + evidenze | Esplorazione via prompt | Manuale |
| Fix riportato con | Causa radice · confidenza · rischio | Varia | No |
| Generazione della patch | Agente · contesto circoscritto | Agente · contesto ampio | No |
| Costo del modello per fix verificato | ~0,02 $ in media · 87 casi | Varia | — |
| Revisione PR e PR di fix | App · Action · CLI | Varia | No |
| Modalità privacy | La tua macchina + la tua chiave | Varia | Locale |
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.
Domande frequenti
La maggior parte degli strumenti legge la tua codebase attraverso il modello. Codna mappa il repo in modo deterministico per zero token, poi consegna all'agente un pacchetto di evidenze circoscritto all'issue. Su 87 casi appaiati contro Cursor ha significato 5× meno token e 1,7× più veloce, con 87 fix verificati su 87.
Gli agenti autonomi esplorano la codebase con il modello stesso. Codna separa il capire dal correggere: un motore deterministico costruisce prima il grafo di dipendenze e raggio d'impatto, poi l'agente corregge solo dalle evidenze e riporta causa radice, confidenza e rischio di regressione.
Nel benchmark un caso contava solo quando il fix è stato verificato: 87 su 87 per Codna. Sulla tua macchina, codna fix --tests --apply esegue i tuoi test in una sandbox e ricorregge finché passano. Ogni percorso di scrittura passa prima un gate di rischio.
La comprensione gira sulla tua macchina. Solo il pacchetto di evidenze o il diff raggiunge il tuo provider di modelli, con la tua chiave. Imposta privacy.egress su fail-closed in codna.yaml e Codna esegue i tuoi test solo sotto blocco di rete a livello kernel. Il tuo codice non è usato per addestrare modelli a meno che tu non acconsenta.
La mappa del repository è costruita dai pattern di import, quindi non è legata a un linguaggio. Il recall on-device copre Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C, C++, C#, PHP e Ruby. Il tuo comando di test verifica il fix.
Circa 0,02 $ di spesa modello per fix verificato in media su 87 casi misurati. Con la tua chiave paghi direttamente il provider; la CLI in sé è gratis sulla tua macchina.