AI コードレビューは影響範囲を示すべき。
Codna はまずリポジトリを決定論的に理解します。そのマップはコンテキストを削減し、コストを下げ、エージェントに修正への近道を与えます。
結果として、エンジニアはエージェントがコードベースをやみくもに検索するのを見る代わりに、根本原因・影響範囲・テストエビデンスをレビューするワークフローになります。
コアパターン
- LLM トークンゼロでリポジトリをマッピング。
- 疑わしいファイルとコールパスを特定。
- 小さなエビデンスバンドルをパッキング。
- パッチを生成。
- 検証してプルリクエストを開く。