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RadarAI· Simon Willison 博客·· 4 天前AI 评分69

Simon Willison 评 Anthropic 自研源码控制系统 Scion 取代 Git

AI 导读

Simon Willison 转述 Anthropic 文章,介绍其自研源码控制系统 Scion 取代 Git 的原因与过程。Anthropic 的代码合并量从 2026 年 5 月的日均约 2,500 次增至 9 月的超过 30,000 次,主分支历史接近 100 GB,压缩工作副本超过 25 GB,每天约 2,500 万次代码检出用于 CI。

正文 · AI 翻译

Simon Willison 博客·2026-10-14 07:00· 2 小时前AI 评分70

Redesigning source control at Anthropic

AI 导读

Simon Willison 转述 Anthropic 文章:因代码合并量从 2026 年 5 月的日均约 2,500 次增至 9 月的超过 30,000 次,Anthropic 用 7 人团队、5 个月完成从 Git 迁移到自研系统 Scion。

正文

Redesigning source control at Anthropic

Anthropic 的一篇有趣文章,讲述了他们为何以及如何基于过去六个月代码变更速率的急剧增长,构建自己的 Git 自定义替代方案。

2026 年 5 月,Anthropic 平均每天合并约 2,500 次代码变更;截至 9 月,我们每天合并超过 30,000 次。

他们附上了一张展示这些变化的图表。我 让 Claude 修改了他们的图表(代码在此),为他们在 2026 年发布的每个模型添加了公开版本标记:

Stacked bar chart titled “Changes merged per day”, for the Anthropic monorepo, January–September 2026. Each day’s bar is split into pull requests (blue) and antique change requests (orange), with a black line for the 7-day average. Weekdays start at around 1,000 merges in January and climb slowly to about 3,000 by late May. Antique change requests appear in late May, overtake pull requests in mid-June and have almost fully replaced them by mid-July, when weekdays reach 6,000–8,000. A labelled “Quiet week” at the end of July dips below 1,000 a day. After that, growth turns steep: over 10,000 a day by mid-August, about 17,000 in early September, and a peak of 30,401 on Sep 9. Dotted lines mark Claude model releases: Opus 4.6 (Feb 5), Sonnet 4.6 (Feb 17), Mythos Preview (Apr 7), Opus 4.7 (Apr 16), Opus 4.8 (May 28), Fable 5 and Mythos 5 (Jun 9), Sonnet 5 (Jun 30), Opus 5 (Jul 24, just before the quiet week), and Fable 5.1 and Mythos 5.1 (Sep 1).

这显示的是公开发布日期,而非模型可供 Anthropic 内部使用的日期。我猜测 Fable/Mythos 级模型的引入是编码速度提升的关键因素。

“Antique”是他们新的代码审查系统。源代码控制系统名为 Scion,在我看来像是沿着 Subversion 路线对集中式源代码控制的一次重新发明。他们有一些相当极端的要求:

仅我们主分支的历史就接近 100 GB,而一个 压缩 工作副本超过 25 GB。我们每天为 CI 执行约 2,500 万次代码检出,这还不包括开发者环境、代理沙箱和研究任务。如果天真地拉取,那将是每天超过 600 PB 的 git 流量。

新系统由一个七人团队构建,从 Git 的迁移在五个月内完成。

顺便说一句,我最近在自己的项目中尝试了对抗性审查,即让一个模型尝试找出缺陷(我经常让 Claude 和 GPT 互相对抗)。文章中的这段注释反映了我自己的经验:

Anthropic 也大量使用对抗性审查,虽然这在许多方面非常有效,但也可能目光短浅,因此需要熟练的工程师引导 Claude 避免为应对假设性问题而过度设计系统的某些部分。

Via Hacker News

Tags: git, migrations, version-control, ai, generative-ai, llms, anthropic, agentic-engineering

来源:Simon Willison 博客 · simonwillison.net

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