Codna cartographie votre dépôt pour zéro token. Puis un agent livre une correction avec cause racine, confiance et risque de régression, pour environ 0,02 $ par correction en moyenne.
Codna analyse symboles, imports, chemins d'appel, tests et dépendances en un graphe que l'agent peut interroger.
Au lieu de déverser des fichiers dans une fenêtre de contexte, Codna construit un dossier compact : fichiers suspects, chaîne d'appels, test en échec et carte des risques. Le rapport dit ce qu'il a trouvé.
✓ codna fixed . root cause : <one sentence> symbol : <function> (blast radius: N) confidence : N% · regression risk: N% context : raw → bundle tokens (N× smaller)
Capacités clés
Cartographiez n'importe quel chemin local ou URL git pour zéro token de modèle et voyez où la modification se situe.
Corrigez à partir d'un dossier de preuves limité au problème. Cause racine, confiance et risque de régression inclus. Ajoutez --open-pr pour ouvrir la pull request.
Relisez chaque pull request. Les constats portent une gravité, une catégorie et une confiance. Un diff propre reçoit une approbation.
Prouvez quels résultats de scanner sont atteignables. Codna lit du SARIF de CodeQL, Semgrep, Snyk ou Trivy et ne dépense aucun token de modèle.
Distribution
Codna construit un graphe de dépendances et de rayon d'impact du dépôt sans modèle, pour zéro token. À partir de ce graphe, il assemble un dossier de preuves limité au problème et affiche le rapport brut/dossier à chaque exécution. L'agent ne travaille que sur ce qui compte.
Chaque correction signale la cause racine, la confiance, le rayon d'impact et le risque de régression, et passe un contrôle de risque avant d'être appliquée ou d'ouvrir une pull request. 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.
La carte du dépôt est construite à partir 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. Réglez fix.test_command dans codna.yaml sur votre propre lanceur de tests.
Sur 87 cas appariés de correction de bugs face à Cursor, Codna a utilisé 5× moins de tokens et a tourné 1,7× plus vite. Les deux ont vérifié 87 corrections sur 87. Codna a dépensé en moyenne environ 0,02 $ de modèle par correction.
Codna est livré comme CLI, serveur MCP pour Cursor et Claude, GitHub Action, et GitHub App qui relit les pull requests et ouvre des PR de correction dans votre dépôt.
La compréhension tourne sur votre machine. Seul le dossier de preuves ou le diff atteint votre fournisseur de modèle, avec votre clé. Votre code n'est pas utilisé pour entraîner des modèles sauf si vous y consentez.
