Anthropic今年5月平均每天合并约2500次代码修改，到9月这一数字已超过3万次，四个月内增长12倍以上。这一增长很大程度上来自Claude驱动的AI Coding Agent，它们能自主修改代码、执行测试、反复优化程序甚至从零构建服务。代码生产速度上去了，原本服务于人类工程师的软件开发基础设施却逐渐跟不上。

最先出现严重瓶颈的是Git。Anthropic的Monorepo主分支历史已接近100GB，压缩后的工作副本超过25GB，仅CI系统每天就需执行约2500万次代码检出，若采用朴素Git数据获取方式，每天可能产生超过600PB的传输需求。此前使用的浅克隆、稀疏检出、内部镜像、对象存储快照等优化手段已接近极限，巅峰时期甚至维护着数百台Git镜像服务器。

于是Anthropic做出激进决定：重新开发一套版本控制系统。10月13日，其在官方工程博客披露，一个仅7名工程师的团队在五个月内开发出名为Scion的新版本控制系统，并完成整个Monorepo的迁移，同时开发了代码审查工具Antique、代码搜索系统、权限管理及其他配套基础设施。

迁移后，Scion基础设施的CPU和内存占用降至原有Git镜像方案的约1/200，CI和研究任务的代码检出速度提高约两个数量级，仅CI就节省约25%的CPU容量。Scion采用细粒度对象存储与增量同步架构，其设计起点是重新审视一个长期假设：既然大多数代码操作由始终联网的Agent和自动化任务完成，客户端为何还需具备独立处理完整仓库历史的能力。

值得注意的是，Claude既是造成这场基础设施压力的重要原因，也是帮助Anthropic完成系统改造的重要工具。超大规模Monorepo与Git的矛盾并不新鲜，Google早年为内部集中式版本控制系统Piper投入建设，Meta也多年建设Sapling，Anthropic此次将版本控制系统视为AI协作基础设施而非人类工具。