How Anthropic Redesigned Source Control for AI-Driven Development

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Anthropic 如何为 AI 驱动开发重新设计源代码控制

2026 年 10 月 27 日 2 分钟阅读

作者：

• Eran Stiller

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Anthropic 最近详细说明了其如何将单一仓库从 Git 迁移到 Scion。Scion 是一种源代码控制系统，将仓库操作转移到服务器端，并使用内容寻址存储和分级缓存处理代理和 CI 工作负载。该设计牺牲了离线独立性，以减少本地数据和共享基础设施。

在 10 月 13 日的工程博客中，Anthropic 报告称，每日合并更改量从 5 月的约 2500 次增加到 9 月的超过 30000 次。其 CI 系统每天执行约 2500 万次检出操作，针对的单一仓库包含近 100GB 的主分支历史记录，压缩后的工作副本超过 25GB。该公司曾使用浅层克隆、稀疏检出、承诺远程、仓库快照和数百个 Git 镜像，但表示随着合并速率的增加，这些方法变得越来越难以管理。

2026 年 1 月至 9 月 Anthropic 单一仓库每日合并更改量。（来源）

Scion 将提交、合并、变基、历史记录和 blame 查询操作放在服务器端。客户端维护有界对象缓存，虚拟化检出按需生成文件。工具可以通过 API 查询差异并执行部分写入操作，而无需检出代码。

Scion 变更集记录相对于其第一个父节点发生变化的文件，并通过内容寻址指针指向 blob 存储中的压缩文件内容。创建变更集与更新引用是分离的，因此接受变更集不需要跨服务器协调。对于历史记录和 blame 查询，Scion 会构建额外的结构称为“派生数据”，这些数据从父变更集递归计算，可按需或主动生成。这种服务器端实现使派生数据能够独立演化，无需修改客户端。

Scion 变更集记录变更文件及其内容引用；树结构由服务器单独派生。（来源）

对于检出操作，客户端请求缺失的不可变树和 blob，而不是协商自定义包文件。节点本地守护进程在作业之间共享缓存对象，并从区域缓存获取数据，区域缓存则从权威服务器（由 Spanner 和云存储支持）获取数据。区域缓存以守护进程的存储格式流式传输对象，因此无需每个请求进行增量压缩。

各层级暴露相同的检出协议 RPC，但 Anthropic 强制执行其顺序以隔离故障并防止区域缓存故障压垮权威服务器。稀疏和虚拟化检出仅请求所需对象。

Anthropic 报告称，其各层级的缓存命中率均超过 99%，CPU 和内存基础设施的占用空间仅为之前 Git 镜像的 1/200，并且 CI 和研究任务的检出速度提升了两个数量级。这些是公司内部工作负载的报告结果，而非针对 Git 的通用基准测试。

InfoQ 之前曾报道过 Uber 的 GitFarm，该系统通过集中标准 Git 操作而无需替换源代码控制系统。Scion 则更进一步，通过改变底层数据模型实现了更深层次的改进。其设计也借鉴了已有的工作成果：在 10 月 15 日的更新中，Anthropic 明确指出 Mononoke 及其 Bonsai 数据模型率先实现了许多技术。

Anthropic 提醒称，Scion 并非通用的 Git 替代方案。它需要独立的代码审查、代码搜索和 CI 系统，且公司的实现高度定制化。相反，它建议将部分理念（包括全面的服务器端 API 和改进的获取协议）引入现有 Git 平台。

对于架构师而言，关键启示是随着工作负载的变化，需要重新考虑工作执行的位置。仓库查询不一定需要本地检出，不可变对象可以通过缓存共享。这可以减少冗余工作，但 Scion 依赖服务器可用性，所需集成工作量也相当大。

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