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產生更多程式碼，並不會自動代表能更快交付軟體。每一項變更仍須經過原始碼控制、審查、建置與測試。在規模足夠大時，這些基礎設施便會成為限制因素。
產生更多程式碼，並不會自動代表能更快交付軟體。每一項變更仍須經過原始碼控制、審查、建置與測試。在規模足夠大時，這些基礎設施便會成為限制因素。
Anthropic 表示，其每日合併的變更數量，從 2026 年 5 月約 2,500 次 成長至 9 月超過 30,000 次。為了支援這項成長，七名工程師建置了 Scion——一套內部版本控制系統——以及 Antique 審查工具和其他支援服務。該團隊在五個月內完成單一儲存庫的遷移。
Anthropic 的合併量圖表，重製自新智元／BAAI 報導。
版本控制會記錄變更，並支援差異比對、追溯作者、合併與復原等操作。即使由 AI Agent 撰寫變更，這些能力依然不可或缺。改變的是，這些操作被請求的頻率，以及有多少短暫存在的工作需要存取程式碼。
Anthropic 描述其主分支歷史紀錄接近 100 GB、壓縮後的工作副本超過 25 GB，且每天約有 2,500 萬次 CI 簽出。若每次簽出都下載完整壓縮工作副本，則每日流量將超過 600 PB。這是對原始做法的說明，並非聲稱其網路實際傳輸了這麼多資料。
該公司先前已使用淺層複製、稀疏簽出、promisor remote、儲存庫種子，以及數百個內部 Git 鏡像。這些措施有所幫助，但隨著儲存庫規模與合併速率成長，鏡像與快照變得更難維護。
所提供的報導也描述了 Anthropic 先前針對 CI 工作負載的說明：六個月內，工作負載增加了 25 倍。報導指出，針對測試選擇服務的一連串臨時修補，分別只維持了 70 天、29 天，以及不到一天，便必須再次重新設計。
根據該說明，一名工程師花了三週重建該服務。替代方案的營運成本較高，但在調校後能以更可預測的方式擴展。這是與 Scion 不同的基礎設施案例，其成本比較不應與 Scion 的節省效益混為一談。
共同的工程問題很直接：即使每項個別變更都很小，將工作拆分為更多變更，並讓 Agent 在一般工作時間之外執行，也可能增加每一項下游服務的負載。
Scion 從 Anthropic 的特定工作負載出發：幾乎所有客戶端都是在線的 Agent 或工作程序，而且該組織已圍繞一個權威儲存庫運作。因此，它將大量工作移至伺服器端。
伺服器建立提交、計算合併與 rebase，並回應歷史紀錄查詢。客戶端保有具上限的物件快取，並取得所需資料。只需要差異比對或祖先關係查詢的工作，可透過 API 呼叫，而無須簽出整個儲存庫。
這項設計也改變了工作的單位。Scion 的變更集會記錄相對於第一個父提交的已變更檔案，以及指向檔案資料、以內容定址的指標。額外索引支援路徑歷史與追溯作者等操作。Anthropic 將這些索引稱為衍生資料，並可選擇預先計算或按需計算。
Anthropic 的簽出架構，由新智元／BAAI 重製。
簽出路徑包含多個快取層級。節點層級的常駐程式可讓工作之間共享物件；區域快取提供樹狀結構與 blob；必要時，權威伺服器會查詢持久化儲存空間。請求會識別不可變物件，因此快取能重複使用回應，無須反覆協商大型儲存庫的傳輸。
Anthropic 表示，每一個快取層級的命中率都超過 99%。它也強制執行各層級邊界，以避免區域快取故障壓垮上游服務。
| 已公布結果 | 比較範圍 |
|---|---|
| CPU 與記憶體使用量縮小 200 倍 | Scion 基礎設施相對於先前的 Git 鏡像基礎設施 |
| 簽出速度約快兩個數量級 | Anthropic 環境中的 CI 與研究工作 |
| CI CPU 容量提升 25% | 公司 CI 叢集中回收的可用容量 |
| 匯入器速度提升四倍、記憶體用量降低 20 倍 | Claude 輔助重寫版本，相較於團隊先前的資料擷取原型 |
這些都是來自單一、規模異常龐大工作負載的內部觀察結果。它們不代表所有工程工作都變得便宜 200 倍，也不代表一般儲存庫會看到相同程度的改善。
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匯入器案例也有特定脈絡。Anthropic 表示，Claude Mythos Preview 的早期內部快照，在維持必要排序與資料結構約束的前提下，重寫了其 Git 至 Scion 的資料擷取管線。這項結果描述的是特定實作，而不是該模型每種用途的效能基準。
Anthropic 將實作、測試與最佳化的加速歸功於 Claude。同時，它也強調，工程師必須理解系統如何相互配合，並拒絕違反其約束條件的方案。
其中一個例子是，Agent 線性讀取提交日誌，以判斷某項變更何時進入主分支，儘管審查系統已經提供此資訊。另一個例子是，受信任的內部服務之間存在過多的防禦性檢查。兩者都可能產出能運作的程式碼，卻增加了不必要的成本或複雜度。
Scion 也建立在大型儲存庫基礎設施的既有工作之上，包括 Google 的 Piper，以及 Meta 的 Sapling 和 Mononoke。Anthropic 更新後的文章明確承認了這段歷史。若只比較開發時程，而未比較範圍與承襲的理念，將忽略這一脈絡。
對其他團隊而言，有用的起點是找出其實際瓶頸：簽出時間、審查佇列、測試選擇、合併衝突，或其他問題。Anthropic 明確表示，Scion 針對的是極大型單一儲存庫，並非 Git 的通用替代方案。
Scion 是 Anthropic 為其大型單一儲存庫與以 Agent 為主的開發工作負載打造的內部原始碼控制系統。它利用伺服器端操作與 API，減少每個客戶端所需的儲存庫資料量。
這份工程公告描述的是內部系統，並未提供可供大眾下載的通用版本。Anthropic 表示，它是為極大型單一儲存庫而設計，而非一般 Git 使用情境。
其儲存庫規模、快速成長的合併數量，以及每日數百萬次簽出的組合，對既有 Git 基礎設施造成壓力。Scion 假設客戶端在線，並集中處理由原本需要更多本地資料或重複傳輸的操作。
Anthropic 表示，一個七人團隊建置了 Scion、Antique 及數個相關系統，並在五個月內完成遷移。這項說法涵蓋該內部專案，而其設計也借鑑了既有的原始碼控制研究與系統。
不是。200 倍這個數字比較的是原始碼控制基礎設施相對於先前 Git 鏡像架構的 CPU 與記憶體需求。它並非軟體開發總成本的衡量指標。
工程師仍須定義約束條件、選擇架構、審查變更，並管理系統之間的互動。Anthropic 的案例顯示，局部看似合理的實作，仍可能不適合更大的服務系統。
Scion 處理了 Anthropic 異常高的程式碼變更量所帶來的基礎設施壓力。伺服器端操作、稀疏存取與分層快取，降低了 Agent 與 CI 工作之間的重複工作。
這些已公布的改善成果僅適用於該特定環境。只有當審查、測試與原始碼控制能承受隨之而來的負載時，更快的程式碼生成才真正有用。
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