Analyser le dépôt.
Codna parcourt fichiers, symboles, imports, tests et arêtes de dépendance. Il construit la carte à partir des motifs d'import, sans modèle : cela coûte zéro token et n'envoie aucun code nulle part.
codna triage . --json
Comment ça marche
Comprendre d'abord. Corriger avec précision.
Codna cartographie toute votre base de code pour zéro token, puis corrige le bug avec seulement les preuves qui comptent.
Comment ça marche
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Construire le graphe de rayon d'impact.
Le graphe identifie ce qui peut casser si une fonction, un fichier, un paquet ou une API change. Codna peut ainsi réduire l'espace de recherche avant le démarrage de l'agent.
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Assembler le dossier de preuves.
Codna remet à l'agent exactement les fichiers, tests en échec, chemins d'appel et contexte rappelé dont il a besoin. Il affiche le rapport brut/dossier à chaque exécution.
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Corriger, contrôler, ouvrir la pull request.
L'agent écrit le correctif. Codna signale la cause racine, la confiance, le rayon d'impact et le risque de régression, et lance un contrôle de risque avant toute application. Avec --tests --apply, il exécute vos tests dans un bac à sable et corrige à nouveau jusqu'à ce qu'ils passent. Avec --open-pr, il ouvre la pull request pour votre relecture.
codna fix https://github.com/org/repo --issue "checkout race condition" --open-pr
01Sous le capot
Ce que Codna remet à l'agent.
Architecture
Indépendant du modèle par conception.
Utilisez votre propre clé chez Anthropic, OpenAI, Google Gemini, Groq, Mistral, OpenRouter ou xAI, ou le crédit de modèle géré. La carte déterministe reste la même.
Apportez votre clé
Votre clé de modèle, stockée dans le trousseau de votre système. Votre fournisseur. Votre facture.
Serveur MCP
Donnez à Cursor et Claude cinq outils Codna comme serveur local.
CLI d'abord
Lancez Codna dans n'importe quel dépôt, job CI ou conteneur. La GitHub Action exécute les mêmes commandes.
GitHub App
Relisez chaque pull request. Transformez issues et checks rouges en PR de correction.
Questions fréquentes
Codna construit un graphe de dépendances et de rayon d'impact à partir des motifs d'import du dépôt, sans modèle et pour zéro token. Le graphe enregistre quel code affecte quel autre, donc la localisation n'est pas une devinette.
La tranche de contexte que Codna assemble avant d'appeler l'agent : les fichiers suspects, les chemins d'appel, le test en échec et le contexte rappelé. Codna affiche la taille en tokens brut/dossier à chaque exécution, pour que vous voyiez combien l'agent a lu.
Chaque correction passe un contrôle de risque avant d'être appliquée ou d'ouvrir une pull request, et signale la cause racine, la confiance, le rayon d'impact et le risque de régression. Lancez codna fix --tests --apply et Codna exécute vos tests dans un bac à sable et corrige à nouveau jusqu'à ce qu'ils passent, dans la limite d'itérations que vous fixez.
Sur 87 cas appariés face à Cursor, Codna a utilisé 5× moins de tokens et a tourné 1,7× plus vite, pour environ 0,02 $ de dépense de modèle par correction vérifiée en moyenne.
La carte du dépôt vient des motifs d'import, elle n'est donc pas liée à un langage. Le rappel sur l'appareil couvre Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C, C++, C#, PHP et Ruby. Votre propre commande de test lance le lanceur qu'utilise votre dépôt.
Codna est livré comme CLI, serveur MCP pour Cursor et Claude, GitHub Action et GitHub App. La compréhension tourne sur votre machine. Seul le dossier de preuves ou le diff atteint votre fournisseur de modèle, avec votre clé.