Anthropic объявила о полном переходе с Git на внутреннюю систему контроля версий Scion. Решение стало ответом на взрывной рост объема кода, генерируемого AI-агентами: если в мае 2026 года компания сливала около 2 500 изменений в день, то к сентябрю этот показатель превысил 30 000 слияний ежедневно. Традиционный Git, спроектированный для работы разработчиков в оффлайне, перестал справляться с нагрузкой, создавая узкие места в CI/CD и сборках.
Почему Git не масштабируется для AI
Основная проблема заключается в архитектуре Git как децентрализованной системы. В Anthropic история основной ветки занимает почти 100 ГБ, а сжатая рабочая копия — более 25 ГБ. Для обеспечения работы CI-систем, требующих 25 миллионов проверок кода в день, naive-подход к загрузке данных потребовал бы 600 ПБ трафика ежедневно. Компания пыталась компенсировать это зеркалами и снапшотами, но при росте скорости слияний это стало неэффективным.
Принципы Scion: сервер-ориентированная архитектура
Scion спроектирована с учетом того, что клиенты (агенты и задачи CI) всегда онлайн. В отличие от Git, где каждый клиент может стать сервером, в Scion сервер берет на себя сложные операции: вычисление diff, blame, слияния и ребазы. Клиент хранит лишь ограниченный локальный кэш объектов и файловую структуру, что радикально снижает требования к локальным ресурсам.
| Критерий | Git (традиционный) | Scion (Anthropic) |
|---|---|---|
| Архитектура | Децентрализованная, оффлайн-first | Централизованная, сервер-first |
| Локальные данные | Полная копия репозитория (100+ ГБ) | Бounded local cache + sparse checkout |
| Масштабируемость | Требует множества зеркал (hundreds) | Горизонтальное масштабирование, нет packfiles |
| Стоимость коммита | Зависит от размера репозитория | Зависит только от размера изменения (change) |
| Доступ к данным | Локальный доступ к истории | API-доступ без локальной копии |
Технические детали и результаты
Миграция монолита с Git на Scion заняла всего 5 месяцев. В рамках этого проекта Anthropic также разработала систему код-ревью Antique, улучшенный поиск по коду и IAM-систему. Ключевым нововведением Scion является использование changeset (записей в журнале предзаписи) вместо традиционных коммитов, что позволяет операциям быть инкрементальными и не блокирующими (lock-free). Это позволяет серверу обрабатывать запросы о истории файлов и diff'ах через API, не требуя от CI-задач локальной выгрузки всего репозитория.
Anthropic подчеркивает, что их кейс является индикатором будущего: по мере того как другие компании начнут массово использовать AI для написания кода, они столкнутся с теми же ограничениями инструментов, созданных для человеческой скорости разработки. Scion демонстрирует, как пересмотр базовых принципов контроля версий под нужды агентов может обеспечить бесконечный масштаб.
Источник: Anthropic ↗