Das Repo parsen.
Codna scannt Dateien, Symbole, Imports, Tests und Abhängigkeitskanten. Es baut die Karte aus Import-Mustern, ohne Modell, also kostet es null Tokens und sendet keinen Code irgendwohin.
codna triage . --json
So funktioniert es
Erst verstehen. Dann chirurgisch beheben.
Codna kartiert deine gesamte Codebasis für null Tokens und behebt den Bug dann nur mit der Evidenz, die zählt.
So funktioniert es
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Den Wirkungsradius-Graphen bauen.
Der Graph zeigt, was brechen kann, wenn sich eine Funktion, Datei, ein Paket oder eine API ändert. So kann Codna den Suchraum eingrenzen, bevor der Agent startet.
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Das Evidenzbündel packen.
Codna übergibt dem Agenten genau die Dateien, fehlschlagenden Tests, Aufrufpfade und den abgerufenen Kontext, die er braucht. Es gibt bei jedem Lauf das Verhältnis von Roh- zu Bündelgröße aus.
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Beheben, prüfen, Pull Request öffnen.
Der Agent schreibt den Patch. Codna meldet Ursache, Konfidenz, Wirkungsradius und Regressionsrisiko und lässt ein Risiko-Gate laufen, bevor irgendetwas angewendet wird. Mit --tests --apply führt es deine Tests in einer Sandbox aus und behebt nach, bis sie bestehen. Mit --open-pr öffnet es den Pull Request für dein Review.
codna fix https://github.com/org/repo --issue "checkout race condition" --open-pr
01Unter der Haube
Was Codna dem Agenten übergibt.
Architektur
Modellunabhängig by design.
Nutze deinen eigenen Schlüssel bei Anthropic, OpenAI, Google Gemini, Groq, Mistral, OpenRouter oder xAI, oder das verwaltete Modellguthaben. Die deterministische Karte bleibt dieselbe.
Bring deinen Schlüssel
Dein Modellschlüssel, gespeichert im Schlüsselbund deines Betriebssystems. Dein Anbieter. Deine Rechnung.
MCP-Server
Gib Cursor und Claude fünf Codna-Werkzeuge als lokalen Server.
CLI zuerst
Führe Codna in jedem Repo, CI-Job oder Container aus. Die GitHub Action führt dieselben Befehle aus.
GitHub App
Jeden Pull Request prüfen. Issues und rote Checks in Fix-PRs verwandeln.
Häufige Fragen
Codna baut aus den Import-Mustern des Repositories einen Abhängigkeits- und Wirkungsradius-Graphen, ohne Modell und für null Tokens. Der Graph hält fest, welcher Code welchen beeinflusst, sodass die Lokalisierung kein Rätselraten ist.
Der Ausschnitt an Kontext, den Codna zusammenstellt, bevor es den Agenten aufruft: die verdächtigen Dateien, Aufrufpfade, der fehlschlagende Test und abgerufener Kontext. Codna gibt bei jedem Lauf die Token-Größe von Roh- zu Bündel aus, damit du siehst, wie viel der Agent gelesen hat.
Jeder Fix passiert ein Risiko-Gate, bevor er angewendet wird oder ein Pull Request geöffnet wird, und meldet Ursache, Konfidenz, Wirkungsradius und Regressionsrisiko. Führe codna fix --tests --apply aus, und Codna lässt deine Tests in einer Sandbox laufen und behebt nach, bis sie bestehen, bis zur Iterationsgrenze, die du setzt.
In 87 abgestimmten Bugfix-Fällen gegen Cursor brauchte Codna 5× weniger Tokens und lief 1,7× schneller, bei im Schnitt etwa 0,02 $ an Modellausgaben pro verifiziertem Fix.
Die Repository-Karte entsteht aus Import-Mustern und ist daher nicht an eine Sprache gebunden. On-Device-Recall deckt Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C, C++, C#, PHP und Ruby ab. Dein eigener Testbefehl führt den Runner aus, den dein Repo nutzt.
Codna gibt es als CLI, als MCP-Server für Cursor und Claude, als GitHub Action und als GitHub App. Das Verstehen läuft auf deinem Rechner. Nur das Evidenzbündel oder der Diff erreicht deinen Modellanbieter, mit deinem Schlüssel.