Analisar o repositório.
Codna percorre ficheiros, símbolos, importações, testes e arestas de dependências em 110 linguagens. Corre sem LLM, por isso custa zero tokens e não expõe código a um modelo.
codna triage . --json
Como funciona
Compreender primeiro. Corrigir cirurgicamente.
Codna separa a compreensão da base de código do raciocínio do modelo. A camada determinística mapeia o repositório. O agente age com evidências focadas.
Como funciona
1
2
Construir o grafo de raio de impacto.
O grafo identifica o que pode partir se uma função, ficheiro, pacote ou API mudar. Isso permite ao Codna restringir o espaço de pesquisa antes de o agente começar.
3
Empacotar o conjunto de evidências.
Codna entrega ao agente exatamente os ficheiros, testes com falha, caminhos de chamada e contexto histórico de que ele precisa — não um enorme despejo de contexto.
4
Gerar e verificar a correção.
O agente escreve um patch, Codna simula o risco e os seus testes verificam. Com a GitHub App, o resultado torna-se um pull request.
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.
Arquitetura
Agnóstico ao modelo por design.
Use a sua própria chave, o seu próprio fornecedor de modelo ou a opção de LLM gerido. O mapa determinístico mantém-se igual.
Traga a sua chave
A sua chave de modelo. Os seus limites. O seu registo de auditoria.
Servidor MCP
Dê ao Cursor e ao Claude compreensão de base de código como ferramenta local.
CLI em primeiro lugar
Execute Codna em qualquer repositório, job de CI ou contentor.
GitHub App
Transforme issues e verificações com falha em PRs de correção.
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.