今日のコーディングエージェントはモデル越しにリポジトリを読む。
バグを見つけるためにコンテキストウィンドウ内でファイルを次々に開く。トークンと時間を消費し、実行のたびに忘れる。
80,971同じ 87 ケースにおける Cursor の修正あたり平均トークン数。
Codna はリポジトリ全体をトークンゼロでマップし、必要なエビデンスだけを持たせてエージェントを送り込みます。
pip install codnaCursor との 87 件の対応バグ修正ケースで測定:トークン 5 分の 1、1.7 倍高速、87 件中 87 件の修正を検証。
バグを見つけるためにコンテキストウィンドウ内でファイルを次々に開く。トークンと時間を消費し、実行のたびに忘れる。
80,971同じ 87 ケースにおける Cursor の修正あたり平均トークン数。
Codna はすべてのシンボル、依存関係、影響範囲をモデルトークンゼロでマップします。そして Issue に絞ったエビデンスバンドルをエージェントに渡し、毎回の実行で「生のサイズ→バンドル」の比率を表示します。Codna は記憶もします:リコールは当社のオンデバイスメモリエンジン Telys 上で動作します。
16,159Codna の修正あたり平均トークン数。87 件中 87 件を検証。
メモリ
決定的グラフが構造をトークンゼロでマップします。オンデバイスメモリエンジン Telys がクラウド往復なしで関連コードをリコールします。両者が組み合わさって、より小さなエビデンスバンドルをエージェントに渡し、メモリはセッションをまたいで保持されます。
構造には決定的グラフ。オンデバイスのリコールには Telys。Cursor との 87 件の対応ケースで測定。
仕組み
エージェントはリポジトリをさまよいません。Codna がマップとエビデンスと、安全に出荷する道筋を与えます。
Codna はリポジトリを依存関係と影響範囲のグラフに解析します。モデルなし。トークンゼロ。
疑わしいファイルを特定し、エビデンスバンドルをまとめ、根本原因と確信度を添えてエージェントを実行します。
すべての修正が影響範囲と回帰リスクを報告し、適用またはプルリクエスト作成の前にリスクゲートを通過します。
ベンチマーク
同一チェックアウト上の 87 件の対応バグ修正ケースで Cursor と直接比較。Codna はより少ないトークンで、より速く動作し、すべての修正を検証しました。
| Codna | Cursor | |
|---|---|---|
| 検証済みの修正 · 87 ケース | 87 / 87 | 87 / 87 |
| 平均実行時間 | 13.4s | 22.6s |
| 修正あたり平均トークン数 | 16.2K | 81.0K |
修正が検証されたケースのみカウント。全表はベンチマークページに。
Any language your repo imports · zero tokens
Codna builds its repository map from import patterns in any language — Python, TypeScript, Go, Rust, Java and more — for zero tokens.
ワークフロー
1 つのコマンド、1 つの GitHub App、1 つの Action、または 1 つの MCP サーバー。Codna はエンジニアリングチームがすでに働いている場所にいます。
任意のリポジトリで codna fix .。または codna triage . でトークンゼロで理解。
codna triage . codna fix . --issue "checkout fails"
Codna を MCP サーバーとして Cursor や Claude に追加。5 つのツール:triage、fix、secure、recall、report。
Codna はすべてのプルリクエストをレビューし、Issue のラベル、コメント、赤いチェックから修正を開き、マージはあなたに任せます。
すべての修正に根本原因、確信度、影響範囲、回帰リスクが付きます。