| Возможность | Codna | Чисто агентные инструменты (Cursor, Copilot, Devin) | Статический поиск по коду |
|---|---|---|---|
| Понимание репозитория | Детерминированный граф · 0 токенов | Модель читает файлы | Ключевые слова / AST |
| Токенов до исправления | 0 | Контекст модели | 0 |
| Локализация бага | Граф + доказательства | Исследование через промпт | Вручную |
| Исправление сопровождается | Первопричина · уверенность · риск | Зависит | Нет |
| Генерация патча | Агент · узкий контекст | Агент · широкий контекст | Нет |
| Стоимость модели за проверенное исправление | ~$0,02 в среднем · 87 кейсов | Зависит | — |
| Ревью PR и PR с исправлениями | App · Action · CLI | Зависит | Нет |
| Режим приватности | Ваша машина + ваш ключ | Зависит | Локально |
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.
Частые вопросы
Большинство инструментов читают кодовую базу через модель. Codna детерминированно строит карту репозитория за ноль токенов, а затем передаёт агенту пакет доказательств, ограниченный задачей. На 87 парных кейсах против Cursor это дало в 5× меньше токенов и в 1,7× быстрее при 87 из 87 проверенных исправлений.
Автономные агенты исследуют кодовую базу самой моделью. Codna разделяет понимание и исправление: детерминированный движок сначала строит граф зависимостей и радиуса влияния, затем агент исправляет только по доказательствам и сообщает первопричину, уверенность и риск регрессии.
В бенчмарке кейс засчитывался только при проверенном исправлении: 87 из 87 у Codna. На вашей машине codna fix --tests --apply запускает ваши тесты в песочнице и исправляет, пока они не пройдут. Каждый путь записи сначала проходит проверку риска.
Понимание работает на вашей машине. До провайдера модели доходит только пакет доказательств или diff, с вашим ключом. Установите privacy.egress в fail-closed в codna.yaml, и Codna запускает ваши тесты только под запретом сети на уровне ядра. Ваш код не используется для обучения моделей без вашего согласия.
Карта репозитория строится из паттернов импортов, поэтому не привязана к одному языку. Recall на устройстве покрывает Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C, C++, C#, PHP и Ruby. Ваша команда тестов проверяет исправление.
Около $0,02 расходов на модель за проверенное исправление в среднем по 87 измеренным кейсам. Со своим ключом вы платите провайдеру напрямую; сама CLI бесплатна на вашей машине.