Компанія Anthropic розробила власну систему контролю версій Scion, яка має впоратися з обсягами коду, що генерується за допомогою штучного інтелекту. Команда з семи інженерів створила її за п’ять місяців і повністю перевела основний репозиторій компанії з Git на нову платформу.
Причиною розробки стало стрімке зростання кількості змін у коді, які створюють і обробляють інструменти на базі штучного інтелекту. За даними Anthropic, у травні 2026 року компанія об’єднувала приблизно 2500 змін коду на день, а у вересні цей показник перевищив 30 000. У результаті традиційна інфраструктура розробки, зокрема система контролю версій, стала вузьким місцем.
Чому Anthropic вирішила відмовитися від Git
Git залишається стандартом контролю версій у розробці програмного забезпечення вже майже два десятиліття. Його архітектура передбачає, що кожен розробник має локальну копію репозиторію, може працювати з історією змін і створювати коміти навіть без підключення до мережі.
Однак для Anthropic така модель почала створювати проблеми. Основний репозиторій компанії настільки великий, що історія головної гілки займає майже 100 ГБ, а стиснена робоча копія перевищує 25 ГБ.
Крім того, лише для безперервної інтеграції (CI) компанія виконує близько 25 млн операцій отримання коду на день. За оцінкою Anthropic, якби всі ці операції виконувалися без оптимізації, обсяг мережевого трафіку Git перевищував би 600 ПБ на добу.
Щоб упоратися з навантаженням, компанія використовувала сотні внутрішніх дзеркал Git, а також часткові копії репозиторіїв. Проте зі збільшенням кількості змін підтримувати таку інфраструктуру ставало дедалі складніше.
У Anthropic дійшли висновку, що система, розрахована на розподілену роботу людей, не обов’язково підходить для середовища, де тисячі програмних агентів постійно створюють і перевіряють код.
Як працює альтернатива Git від Anthropic
Нова система Scion побудована навколо іншого принципу: клієнти переважно працюють онлайн, а основні операції з історією коду, комітами, злиттями та перебазуванням виконуються на сервері.
На відміну від Git, де клієнт може самостійно виконувати значну частину операцій із локальним репозиторієм, Scion отримує необхідні дані через серверні API. Локально зберігається обмежений кеш об’єктів, а файли робочої копії завантажуються в міру потреби.
Такий підхід дає змогу уникати завантаження всього репозиторію щоразу, коли він потрібен для тестування або іншої автоматизованої операції.
Scion також підтримує часткові та віртуалізовані робочі копії. У першому випадку клієнт отримує лише потрібні каталоги, а в другому файли матеріалізуються на диску за запитом. Якщо завдання CI потребує лише інформації про різницю між двома комітами, його можна виконати через серверний API без повного завантаження вихідного коду.
Ще одна особливість — архітектура, розрахована на горизонтальне масштабування. Дані репозиторію розподілені між компонентами системи, які можна масштабувати незалежно. За описом Anthropic, для цього не потрібно підтримувати повну матеріалізовану копію репозиторію на кожному сервері.
У Scion також немає аналога Git packfiles — стиснених наборів об’єктів, які використовуються для передавання даних між репозиторіями. Натомість система працює з окремими незмінними об’єктами та кешами, що спрощує розподілення навантаження.
Наскільки Scion швидша за попередню інфраструктуру
За даними Anthropic, після переходу на Scion інфраструктура контролю версій потребує приблизно у 200 разів менше ресурсів CPU та оперативної пам’яті порівняно з попередньою системою дзеркал Git.
Операції отримання коду для CI та дослідницьких завдань прискорилися приблизно у 100 разів: замість хвилин вони можуть виконуватися за секунди. Лише в інфраструктурі безперервної інтеграції це дало змогу скоротити потребу в обчислювальних ресурсах CPU на 25%.
Anthropic також повідомляє, що рівень влучань у кеш перевищує 99% на кожному рівні інфраструктури. Це дозволяє обробляти більшість запитів без звернення до компонентів, які зберігають основні дані.
Разом зі Scion компанія створила інші інструменти
Перехід на нову систему контролю версій був частиною масштабнішої перебудови внутрішньої інфраструктури Anthropic. За п’ять місяців команда також розробила інструмент для перевірки коду Antique, систему пошуку вихідного коду та механізми керування доступом.
Над проєктом працювали сім інженерів. Компанія зазначає, що під час розробки активно використовувала власні моделі Claude, які допомагали писати, оптимізувати й тестувати код.
В одному з прикладів Anthropic попросила ранню внутрішню версію Claude Mythos Preview переписати прототип конвеєра перенесення даних із Git до Scion. За словами компанії, результат споживав у 20 разів менше пам’яті та працював у чотири рази швидше, ніж попередня реалізація.
Водночас інженери продовжували відповідати за архітектурні рішення, системні обмеження та перевірку змін. У компанії наголошують, що ШІ може створювати код швидше, але це не усуває потреби в людському контролі.
Чи замінить Scion Git для інших розробників
Anthropic не позиціює Scion як універсальну заміну Git. Система створена для дуже великих монорепозиторіїв, де десятки тисяч розробників або численні програмні агенти генерують значні обсяги змін.
Перехід на неї також потребує перебудови інших частин процесу розробки, включно з перевіркою коду, пошуком і CI. Тому просте встановлення Scion замість Git не забезпечить аналогічного результату для звичайного проєкту.
Натомість Anthropic планує ділитися досвідом, щоб інші компанії могли використати окремі архітектурні рішення для масштабування наявних систем контролю версій. Зокрема, компанія вважає, що серверні операції та протоколи обміну даними можна вдосконалити, не відмовляючись від Git повністю.
У Anthropic очікують, що проблеми такого типу стануть актуальнішими протягом наступних 6–12 місяців, оскільки використання агентів для написання програмного забезпечення продовжує зростати.
Таким чином, Scion демонструє, як розвиток ШІ змінює вимоги до інструментів розробки. Якщо раніше головним обмеженням було те, наскільки швидко люди пишуть код, то тепер дедалі важливішою стає здатність інфраструктури обробляти тисячі змін, створених автоматизованими агентами.
За матеріалами: highload.tech