O Codna mapeia seu repo por zero tokens. Depois um agente entrega uma correção com causa raiz, confiança e risco de regressão anexados, por cerca de US$ 0,02 por correção em média.
O Codna analisa símbolos, imports, caminhos de chamada, testes e dependências em um grafo que o agente pode consultar.
Em vez de despejar arquivos em uma janela de contexto, o Codna monta um pacote compacto: arquivos suspeitos, cadeia de chamadas, teste que falha e mapa de risco. O relatório diz o que encontrou.
✓ codna fixed . root cause : <one sentence> symbol : <function> (blast radius: N) confidence : N% · regression risk: N% context : raw → bundle tokens (N× smaller)
Capacidades principais
Mapeie qualquer caminho local ou URL git por zero tokens de modelo e veja onde a mudança pertence.
Corrija a partir de um pacote de evidências restrito à issue. Causa raiz, confiança e risco de regressão anexados. Adicione --open-pr para abrir o pull request.
Revise todo pull request. Os achados trazem severidade, categoria e confiança. Um diff limpo recebe uma aprovação.
Prove quais achados do scanner são alcançáveis. O Codna lê SARIF do CodeQL, Semgrep, Snyk ou Trivy e gasta zero tokens de modelo.
Distribuição
O Codna constrói um grafo de dependências e raio de impacto do repositório sem modelo, por zero tokens. A partir desse grafo, monta um pacote de evidências restrito à issue e imprime a relação bruto/pacote em cada execução. O agente trabalha só no que importa.
Cada correção informa causa raiz, confiança, raio de impacto e risco de regressão, e passa por um portão de risco antes de ser aplicada ou de abrir um pull request. Rode codna fix --tests --apply e o Codna executa seus testes em um sandbox e corrige de novo até passarem.
O mapa do repositório é construído a partir dos padrões de import, então não está preso a uma linguagem. O recall no dispositivo cobre Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C, C++, C#, PHP e Ruby. Defina fix.test_command no codna.yaml com o seu próprio runner de testes.
Em 87 casos pareados de correção de bugs contra o Cursor, o Codna usou 5× menos tokens e rodou 1,7× mais rápido. Ambos verificaram 87 de 87 correções. O Codna gastou em média cerca de US$ 0,02 de modelo por correção.
O Codna é distribuído como CLI, servidor MCP para Cursor e Claude, GitHub Action e GitHub App que revisa pull requests e abre PRs de correção no seu repo.
O entendimento roda na sua máquina. Só o pacote de evidências ou o diff chega ao seu provedor de modelo, com a sua chave. Seu código não é usado para treinar modelos a menos que você opte por isso.
