GitHub App

من المشكلة إلى طلب سحب الإصلاح.

Codna يمتلك GitHub App أصيلًا للتصنيف التلقائي وتعليقات السبب الجذري وطلبات سحب الإصلاح المُحققة.

How it works

From first issue to merged fix.

01

ثبّت على المستودعات

اختر المستودعات التي يمكن لـ Codna رسم خريطتها وضبط قواعد خروج الوضع الخاص.

02

صنّف المشكلات

Codna يرسم خريطة المستودع ويُعلّق بالملفات المشبوهة والسبب الجذري والخطوات التالية الموصى بها.

03

افتح طلبات سحب الإصلاح

استخدم التصنيفات أو الأوامر أو الفحوصات الفاشلة لتفعيل طلب سحب إصلاح مُحقَّق.

04

احتفظ بالسيطرة

اشترط المراجعة وحماية الفرع وبوابات الاختبار والموافقة قبل الدمج.

أمر المشكلة

علّق لتشغيل Codna.

فعّل إصلاحًا مباشرةً في GitHub مع الاحتفاظ بالمسار الكامل في المشكلة.

@codna fix this
@codna explain blast radius
@codna open-pr
أدلة طلب السحب

كل طلب سحب يُفسّر نفسه.

Codna يُرفق السبب الجذري وخطة الاختبار ودرجة الثقة وتقدير مخاطر الانحدار ليتمكن المراجعون من التحرك بسرعة أكبر.

السبب الجذريتسابق الجلسة
الثقة91%
المخاطرمنخفضة

Frequently asked

Codna's deterministic engine maps the relevant code in ~60ms for zero LLM tokens, then an AI agent works from a ~600-token evidence bundle to write the fix. Your own tests verify it before the pull request opens.

No. Codna only opens an automated fix pull request when the fix passes your test suite. If verification fails, nothing is merged and nothing is opened.

Because the AI agent works from a ~600-token evidence bundle — 162x less context than reading the whole repo — a verified fix runs about $0.037 in measured testing, where a typical agentic edit that reads the whole repo costs roughly $1.

No. You self-host the engine, bring your own API key, and egress is fail-closed. Your code is never used for training.

Codna supports 250+ languages — it mapped 130 repos in 9.2 seconds for zero tokens, so coverage is broad by design.

In head-to-head testing against Cursor across 87 tasks, Codna used 5× fewer tokens and ran 1.7× faster, with every fix verified by a passing test.