Comprensión del repo sin tokens de modelo.
Codna parsea símbolos, importaciones, rutas de llamada, tests y dependencias en un grafo vivo que el agente puede consultar.
Codna comprende la forma de tu base de código antes de gastar el primer prompt. Los agentes corrigen más rápido porque dejan de adivinar.
Codna parsea símbolos, importaciones, rutas de llamada, tests y dependencias en un grafo vivo que el agente puede consultar.
En lugar de volcar archivos en una ventana de contexto, Codna crea un paquete compacto: archivos sospechosos, cadena de llamadas, test fallido y mapa de riesgos.
bundle: failing_test: checkout.spec.ts suspect_files: 4 call_paths: 7 estimated_context: ~600 tokens
Capacidades principales
Comprende cualquier ruta local o URL de git en milisegundos y ve dónde es probable que se necesiten cambios.
Genera un parche con causa raíz, puntuación de confianza y estimación de riesgo de regresión.
Revisa los cambios generados con radio de impacto, tests afectados e impacto en la API.
Usa la GitHub App para abrir pull requests de corrección verificados con la evidencia adjunta.
Distribution
A deterministic engine builds a dependency and blast-radius graph in about 60ms, using zero LLM tokens. That graph produces a focused ~600-token evidence bundle — 162x less context than reading the repository — so the AI agent works only on what matters.
Every fix is verified by your own test suite before it ships. Nothing merges until your tests pass.
Codna supports 250+ languages, and has mapped 130 repositories in 9.2 seconds for zero tokens. If your project has tests, Codna can work with it.
In head-to-head testing across 87 tasks, Codna used 5× fewer tokens than Cursor and ran 1.7× faster, with every fix verified by the project's own tests (87/87). Both agents were measured on the same tasks.
Codna ships as a CLI, an MCP server that works inside Cursor and Claude, and a native GitHub App that opens verified fix pull requests directly in your repo.
No. You can self-host Codna, bring your own API key, and egress is fail-closed. Your code is never used for training.