So funktioniert's

Zuerst verstehen. Chirurgisch fixen.

Codna trennt Codebase-Verständnis von Modell-Reasoning. Die deterministische Schicht kartiert das Repository. Der Agent handelt mit fokussierten Beweisen.

So funktioniert's

1

Das Repo parsen.

Codna scannt Dateien, Symbole, Importe, Tests und Abhängigkeitskanten in 110 Sprachen. Dies läuft ohne LLM, kostet null Tokens und leakt keinen Code an ein Modell.

codna triage . --json
2

Den Auswirkungsradius-Graph aufbauen.

Der Graph identifiziert, was brechen kann, wenn eine Funktion, Datei, ein Paket oder eine API geändert wird. Das erlaubt Codna, den Suchraum einzugrenzen, bevor der Agent startet.

3

Das Evidenzpaket packen.

Codna übergibt dem Agenten exakt die Dateien, fehlgeschlagenen Tests, Call-Paths und historischen Kontext, den er braucht — kein riesiger Kontext-Dump.

4

Den Fix generieren und verifizieren.

Der Agent schreibt einen Patch, Codna simuliert das Risiko und deine Tests verifizieren. Mit der GitHub App wird das Ergebnis zu einem Pull Request.

codna fix . --issue "checkout race condition" --pr

Under the hood

What Codna hands the agent.

Architektur

Modell-agnostisch by Design.

Nutze deinen eigenen Schlüssel, deinen eigenen Modell-Anbieter oder die verwaltete LLM-Option. Die deterministische Karte bleibt dieselbe.

Deinen Schlüssel mitbringen

Dein Modell-Schlüssel. Deine Limits. Dein Audit-Trail.

MCP-Server

Gib Cursor und Claude Codebase-Verständnis als lokales Tool.

CLI-first

Führe Codna in jedem Repo, CI-Job oder Container aus.

GitHub App

Verwandle Issues und fehlgeschlagene Checks in Fix-PRs.

Frequently asked

A deterministic engine builds a dependency and blast-radius graph of your repository in roughly 60ms, using zero LLM tokens. That graph captures which code affects which — no AI guesswork involved in the analysis step.

An evidence bundle is the minimal slice of context Codna assembles before calling the AI agent — about 600 tokens, measured at 162x less than reading the whole repo. The agent sees only what is relevant to the bug, so fixes are faster and cheaper.

Every fix is verified by your own tests before it is surfaced. If the tests do not pass, the fix is not delivered.

Benchmarked head-to-head against Cursor across 87 tasks, Codna used 5× fewer tokens and ran 1.7× faster — roughly $0.02 per verified fix.

No — Codna supports 250+ languages. It mapped 130 repositories in 9.2 seconds for zero tokens, and the deterministic engine is language-agnostic by design.

Codna ships as a CLI, an MCP server for Cursor and Claude, and a native GitHub App that opens verified fix pull requests. You can self-host, bring your own API key, and egress is fail-closed — your code is never used for training.