リポジトリを解析する。
Codna は 110 言語にわたってファイル・シンボル・インポート・テスト・依存関係のエッジをスキャンします。LLM なしで動作するため、トークンゼロでコードがモデルに漏れません。
codna triage . --json
仕組み
1
2
影響範囲グラフを構築する。
グラフは関数・ファイル・パッケージ・API が変更された場合に何が壊れるかを特定します。これにより、エージェントが起動する前に検索空間を絞り込めます。
3
エビデンスバンドルをパッキングする。
Codna はエージェントが必要とする正確なファイル・失敗したテスト・コールパス・履歴コンテキストを渡します。巨大なコンテキストダンプではありません。
4
修正を生成して検証する。
エージェントがパッチを書き、Codna がリスクをシミュレートし、テストで検証します。GitHub App を使うと結果がプルリクエストになります。
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.
アーキテクチャ
設計によるモデル非依存。
自分のキー、自分のモデルプロバイダー、またはマネージド LLM オプションを使用。決定論的マップは同じままです。
キーを持ち込む
あなたのモデルキー。あなたの制限。あなたの監査証跡。
MCP サーバー
Cursor と Claude にローカルツールとしてコードベース理解を提供。
CLI ファースト
任意のリポジトリ、CI ジョブ、またはコンテナで Codna を実行。
GitHub App
Issue と失敗したチェックを修正 PR に変換。
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.