解析仓库。
Codna 扫描文件、符号、导入、测试和依赖边。地图基于导入模式构建，不用模型，因此零 token，也不会把代码发往任何地方。
codna triage . --json
工作原理
1
2
构建影响范围图。
该图标出当函数、文件、包或 API 变化时可能出错的地方。这让 Codna 在智能体启动前就缩小搜索空间。
3
打包证据。
Codna 把智能体所需的确切文件、失败测试、调用路径和回忆上下文交给它。每次运行时打印原始到证据包的大小比例。
4
修复、把关、打开 pull request。
智能体编写补丁。Codna 报告根因、置信度、影响范围和回归风险，并在应用任何内容之前运行风险闸门。使用 --tests --apply 时，它在沙箱中运行你的测试并反复修复直到通过。使用 --open-pr 时，它打开 pull request 供你审查。
codna fix https://github.com/org/repo --issue "checkout race condition" --open-pr
01内部机制
Codna 交给智能体的东西。
架构
设计上与模型无关。
使用你在 Anthropic、OpenAI、Google Gemini、Groq、Mistral、OpenRouter 或 xAI 的密钥，或使用托管模型额度。确定性地图保持不变。
带上你的密钥
你的模型密钥，存在操作系统钥匙串中。你的提供商。你的账单。
MCP 服务器
以本地服务器的形式为 Cursor 和 Claude 提供五个 Codna 工具。
CLI 优先
在任意仓库、CI 任务或容器中运行 Codna。GitHub Action 运行同样的命令。
GitHub App
审查每一个 pull request。把 issue 和红色检查变成修复 PR。
常见问题
Codna 从仓库的导入模式构建依赖与影响范围图，不用模型，零 token。该图记录哪些代码影响哪些代码，因此定位不是猜测。
Codna 在调用智能体之前组装的那一部分上下文：可疑文件、调用路径、失败测试和回忆上下文。Codna 在每次运行时打印原始到证据包的 token 大小，让你看到智能体读了多少。
每个修复在应用或打开 pull request 之前都通过风险闸门，并报告根因、置信度、影响范围和回归风险。运行 codna fix --tests --apply，Codna 会在沙箱中运行你的测试并反复修复直到通过，直到你设置的迭代上限。
在 87 个配对案例中对比 Cursor，Codna 的 token 少 5 倍、速度快 1.7 倍，每个已验证修复的模型花费平均约 $0.02。
仓库地图来自导入模式，因此不绑定某一种语言。设备端回忆覆盖 Python、JavaScript、TypeScript、Go、Rust、Java、C、C++、C#、PHP 和 Ruby。你自己的测试命令运行你仓库使用的任何运行器。
Codna 以 CLI、面向 Cursor 和 Claude 的 MCP 服务器、GitHub Action 和 GitHub App 提供。理解在你的机器上运行。只有证据包或 diff 会通过你的密钥送达模型提供商。