রিসোর্স

গাইড, benchmark এবং লঞ্চ অ্যাসেট।

জানুন কীভাবে নির্ধারণমূলক কোডবেস বোঝাপড়া স্বায়ত্তশাসিত কোড মেরামত পরিবর্তন করে।

রিসোর্স

Benchmark রিপোর্ট

Codna বনাম শীর্ষ coding agent-এর পদ্ধতি এবং প্রতি-পরিস্থিতির ফলাফল।

খুলুন
01

স্বায়ত্তশাসিত কোড মেরামত

কেন fix করার আগে agent-এর একটি নির্ধারণমূলক মানচিত্র দরকার।

পড়ুন
02

AI কোড রিভিউ

কীভাবে blast radius এবং regression ঝুঁকি PR রিভিউ দ্রুত করে।

পড়ুন
03

Sentry থেকে PR পর্যন্ত

প্রোডাকশন ব্যর্থতাকে মনোযোগী fix pull request-এ রূপান্তর করুন।

পড়ুন

Frequently asked

Codna was tested head-to-head against Cursor. It used 5× fewer tokens and ran 1.7× faster, with every fix test-verified.

Token consumption, wall-clock speed, and verified fix rate across 8 real bug-fix scenarios run against OpenAI Codex CLI and Google Gemini CLI. Every fix counted only when your own tests passed.

A deterministic engine maps the repository in roughly 60ms without any LLM calls. It then hands the AI agent an evidence bundle of around 600 tokens — measured 162x smaller than reading the full repo — so the agent fixes the right code immediately.

Yes — Codna supports 250+ languages, and the engine mapped 130 repositories in 9.2 seconds, consuming zero tokens for the mapping step.

Codna locates the affected code using its dependency and blast-radius graph, generates a fix from the evidence bundle, then runs your tests to verify the result. On GitHub, it opens a pull request with the verified fix.

You can self-host the engine, bring your own API key, and configure fail-closed egress. Codna never trains on your code.