आज के coding agents आपके repo को brute-force करते हैं।
वे model के अंदर एक-एक file पढ़ते हैं — tokens, समय, और context जलाते हुए — सिर्फ यह पता लगाने के लिए कि bug कहाँ है। यह धीमा, महंगा है, और भूल जाता है।
100Ktokens सिर्फ orientation के लिए।
Codna मिलीसेकंड में आपका पूरा रेपो मैप करता है — शून्य टोकन में — फिर एजेंट को ठीक वही संदर्भ देकर भेजता है जो उसे चाहिए।
pip install codnaMeasured across 87 verified tasks — 5× fewer tokens and 1.7× faster than Cursor, 100% verified (vs Cline's 73.6%).
वे model के अंदर एक-एक file पढ़ते हैं — tokens, समय, और context जलाते हुए — सिर्फ यह पता लगाने के लिए कि bug कहाँ है। यह धीमा, महंगा है, और भूल जाता है।
100Ktokens सिर्फ orientation के लिए।
एक deterministic engine हर symbol, dependency, और blast radius का एक live map बनाता है — फिर agent को एक compact evidence bundle सौंपता है।
~600tokens focused context के।
यह कैसे काम करता है
Agent आपके repo में भटकता नहीं। Codna उसे एक map, evidence, और ship करने का एक safe रास्ता देता है।
Codna आपके repo को एक dependency और blast-radius graph में parse करता है — कोई LLM नहीं, लगभग 60ms प्रति repo, शून्य tokens।
यह suspect files को pinpoint करता है, एक minimal evidence bundle pack करता है, और agent को root cause और confidence के साथ surgically चलाता है।
हर fix को apply करने से पहले blast radius और risk के लिए simulate किया जाता है। Codna जितना आप ship करते हैं, उतना तेज़ होता है।
Benchmarks
असली public repos पर head-to-head — एकल bugs, एक repo में कई bugs, और ऐसे repos जो agents ने पहले कभी नहीं देखे। Codna ने tokens और speed पर हर scenario जीता, और हर fix ने test पास किया।
| Codna | Codex CLI | Gemini CLI | |
|---|---|---|---|
| Fix के लिए tokens · 8 scenarios | 465K | 6.0M | 4.5M |
| समय | 108s | 568s | 1,000s |
| Fixes सत्यापित | 8 / 8 | 8 / 8 | 8 / 8 |
Benchmark report में पूरी methodology और प्रति-scenario data।
Workflow
एक command, एक GitHub app, या एक MCP server। Codna वहाँ है जहाँ आपकी engineering team पहले से काम करती है।
किसी भी repo में codna fix .। या codna triage . से इसे तुरंत समझें।
codna triage . codna fix . --issue "checkout fails"
Codna को Cursor या Claude में MCP server के रूप में जोड़ें। आपके agent को एक brain मिलता है जो codebase को वास्तव में जानता है।
अपने repos पर Codna install करें, issues triage करें, fix pull requests खोलें, और engineers को review loop में रखें।
हर fix के साथ root cause, confidence, blast radius, और simulated regression risk आता है।
Codna एक privacy-first engine पर बनाया गया है: per-tenant key isolation, secret redaction, और audited egress। ये गारंटी एक वादा नहीं हैं — ये runtime में enforce की जाती हैं।
मूल्य निर्धारण
आपके repo को समझना deterministic है और लगभग कुछ भी खर्च नहीं होता, इसलिए हर plan पर triage असीमित है। Agent fixes model tokens खर्च करते हैं, इसलिए आप scale करने पर भुगतान करते हैं।