Почему Anthropic создала собственную замену Git
13 октября Anthropic рассказала о переходе своего монорепозитория с Git на собственную систему контроля версий Scion. Причиной стал резкий рост объёма кода, который создают ИИ-агенты: с мая по сентябрь 2026 года количество мерджей в основную ветку увеличилось примерно с 2500 до более чем 30 000 в день.
При таких масштабах компания столкнулась не столько с ограничениями отдельных команд, сколько с архитектурой самого Git. История основной ветки Anthropic занимает почти 100 ГБ, а сжатая рабочая копия — более 25 ГБ. Только системы непрерывной интеграции выполняют около 25 млн checkout-операций в сутки, не считая рабочих окружений разработчиков, песочниц агентов и исследовательских задач.
Если обслуживать такой поток стандартными операциями git fetch, объём передаваемого трафика превысил бы 600 ПБ в день. Для снижения нагрузки Anthropic использовала shallow clone, sparse checkout и несколько сотен внутренних Git-зеркал, однако по мере роста числа изменений такая схема становилась всё сложнее и дороже в эксплуатации.
Почему Git оказался неудобен для ИИ-агентов
Git изначально проектировался как распределённая система: каждый клиент получает полную копию репозитория и может работать автономно, в том числе без постоянного подключения к серверу. Но в инфраструктуре Anthropic большинство клиентов — это агенты и автоматизированные задачи, которые всегда работают онлайн и часто начинают с чистого окружения.
Scion использует централизованную модель. Её базовый объект — changeset, запись в журнале упреждающей записи с изменёнными файлами относительно первого родителя и ссылками на блобы по хэшу содержимого. В системе нет pack-файлов, поэтому не требуется отдельное обслуживание репозитория. Ссылки обновляются с помощью операции compare-and-swap в одной строке Spanner.
Клиентская утилита scn подключается к демону на узле, тот обращается к региональным кэшам, а кэши — к авторитетным серверам. На каждом уровне доля попаданий в кэш превышает 99%. В результате checkout для CI и исследовательских задач занимает секунды, а не минуты. По оценке Anthropic, новая инфраструктура потребляет примерно в 200 раз меньше CPU и памяти, чем прежняя система с Git-зеркалами, а сам CI получил около 25% свободной вычислительной мощности.
Scion и инструмент для код-ревью Antique разработали семь инженеров за пять месяцев. За это же время число мерджей выросло в десять раз. Переходный пайплайн для переноса данных из Git в Scion переписал Claude: новая версия использует в 20 раз меньше памяти и работает в четыре раза быстрее предыдущей.
Как меняется разработка при массовом использовании агентов
Централизованные системы контроля версий существовали и раньше. Google использует Piper, Meta — Sapling, а Microsoft развивает VFS for Git. Однако для создания подобных решений в традиционных условиях требовались команды из сотен или даже тысяч инженеров. Anthropic удалось построить собственную систему за полгода именно потому, что значительную часть кода генерировали агенты.
Этот пример показывает изменение структуры затрат в разработке. Написать новый код становится дешевле и быстрее, но проверка изменений, их объединение и прогон через CI превращаются в узкое место. По этой причине классические merge queue с глобальной блокировкой плохо подходят для потока агентских изменений.
Anthropic перенесла часть проверок на этап после мерджа и перед развёртыванием. За состоянием отдельных компонентов следят специальные агенты на Claude, работающие вместе с обычной системой оповещений. При этом полностью отказаться от участия людей не получилось: инженерам нередко приходится останавливать агентов, когда те нарушают базовые ограничения системы. Автоматическое ИИ-ревью также может быть чрезмерно осторожным и требует контроля опытных специалистов.
Подходит ли Scion другим компаниям
Anthropic подчёркивает, что Scion не будет открытой универсальной заменой Git. Компания считает Git оптимальным выбором для большинства репозиториев: его распределённая модель, зрелая экосистема и привычные инструменты по-прежнему востребованы в обычной разработке.
Главный вывод относится не к необходимости срочно менять систему контроля версий, а к требованиям, которые предъявляет агентная разработка. Git-платформам, по мнению Anthropic, стоит развивать серверные RPC и лучше сочетать режимы sparse checkout и shallow clone. По мере роста числа автоматических изменений именно пропускная способность проверок, кэширования и интеграционных процессов может стать важнее скорости написания кода.
