Repo को parse करो।
Codna 250+ languages में files, symbols, imports, tests, और dependency edges scan करता है। यह LLM के बिना चलता है, इसलिए इसमें शून्य tokens लगते हैं और code किसी model में leak नहीं होता।
codna triage . --json
यह कैसे काम करता है
पहले समझो। Surgically fix करो।
Codna codebase understanding को model reasoning से अलग करता है। Deterministic layer repository को map करती है। Agent focused evidence के साथ काम करता है।
यह कैसे काम करता है
1
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Blast-radius graph बनाओ।
Graph यह identify करता है कि अगर कोई function, file, package, या API बदले तो क्या टूट सकता है। इससे Codna agent शुरू होने से पहले search space को narrow कर सकता है।
3
Evidence bundle pack करो।
Codna agent को ठीक वही files, failing tests, call paths, और historical context देता है जो उसे चाहिए — एक बड़ा context dump नहीं।
4
Fix generate और verify करो।
Agent एक patch लिखता है, Codna risk simulate करता है, और आपके tests verify करते हैं। GitHub App के साथ, result एक pull request बन जाता है।
codna fix . --issue "checkout race condition" --pr
Under the hood
What Codna hands the agent.
Whole repo100,000+
Evidence bundle~600
A change lights up its blast radius — Codna simulates the risk before you apply.
Architecture
डिज़ाइन से model-agnostic।
अपनी खुद की key, अपना खुद का model provider, या managed LLM option उपयोग करें। Deterministic map वही रहता है।
अपनी key लाएं
आपकी model key। आपकी limits। आपका audit trail।
MCP server
Cursor और Claude को एक local tool के रूप में codebase understanding दें।
CLI-first
किसी भी repo, CI job, या container में Codna चलाएं।
GitHub App
Issues और failing checks को fix PRs में बदलें।
Frequently asked
A deterministic engine builds a dependency and blast-radius graph of your repository in roughly 60ms, using zero LLM tokens. That graph captures which code affects which — no AI guesswork involved in the analysis step.
An evidence bundle is the minimal slice of context Codna assembles before calling the AI agent — about 600 tokens, measured at 162x less than reading the whole repo. The agent sees only what is relevant to the bug, so fixes are faster and cheaper.
Every fix is verified by your own tests before it is surfaced. If the tests do not pass, the fix is not delivered.
Benchmarked head-to-head against Cursor across 87 tasks, Codna used 5× fewer tokens and ran 1.7× faster — roughly $0.02 per verified fix.
No — Codna supports 250+ languages. It mapped 130 repositories in 9.2 seconds for zero tokens, and the deterministic engine is language-agnostic by design.
Codna ships as a CLI, an MCP server for Cursor and Claude, and a native GitHub App that opens verified fix pull requests. You can self-host, bring your own API key, and egress is fail-closed — your code is never used for training.