Ferramentas só-agente leem. O Codna entende.
Um repo mapeado por zero tokens. Um pacote de evidências restrito à issue. Toda correção informada com causa raiz, confiança e risco de regressão.
| Capacidade | Codna | Ferramentas só-agente (Cursor, Copilot, Devin) | Busca estática de código |
|---|---|---|---|
| Entendimento do repo | Grafo determinístico · 0 tokens | O modelo lê arquivos | Palavra-chave / AST |
| Tokens antes de corrigir | 0 | Contexto do modelo | 0 |
| Localização do bug | Grafo + evidências | Exploração por prompt | Manual |
| Correção informada com | Causa raiz · confiança · risco | Varia | Não |
| Geração do patch | Agente · contexto restrito | Agente · contexto amplo | Não |
| Custo de modelo por correção verificada | ~US$ 0,02 em média · 87 casos | Varia | — |
| Revisão de PR e PRs de correção | App · Action · CLI | Varia | Não |
| Modo de privacidade | Sua máquina + sua chave | Varia | 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.
Perguntas frequentes
A maioria das ferramentas lê sua base de código pelo modelo. O Codna mapeia o repo de forma determinística por zero tokens e depois entrega ao agente um pacote de evidências restrito à issue. Em 87 casos pareados contra o Cursor, isso significou 5× menos tokens e 1,7× mais rápido, com 87 de 87 correções verificadas.
Agentes autônomos exploram a base de código com o próprio modelo. O Codna separa entender de corrigir: um motor determinístico constrói primeiro o grafo de dependências e raio de impacto, depois o agente corrige só a partir das evidências e informa causa raiz, confiança e risco de regressão.
No benchmark, um caso só contou quando a correção foi verificada: 87 de 87 para o Codna. Na sua máquina, codna fix --tests --apply executa seus testes em um sandbox e corrige de novo até passarem. Todo caminho de escrita passa primeiro por um portão de risco.
O entendimento roda na sua máquina. Só o pacote de evidências ou o diff chega ao seu provedor de modelo, com a sua chave. Defina privacy.egress como fail-closed no codna.yaml e o Codna roda seus testes só sob bloqueio de rede em nível de kernel. Seu código não é usado para treinar modelos a menos que você opte por isso.
O mapa do repositório é construído a partir de padrões de import, então não está preso a uma linguagem. O recall no dispositivo cobre Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C, C++, C#, PHP e Ruby. Seu próprio comando de teste verifica a correção.
Cerca de US$ 0,02 de gasto de modelo por correção verificada em média em 87 casos medidos. Com a sua própria chave você paga o provedor diretamente; a CLI em si é grátis na sua máquina.