Anthropic, günlük 30.000'e ulaşan yapay zekâ destekli merge'ler karşısında Git'i Scion adlı özel sistemiyle değiştirdi

Anthropic Git'i büyüdü

Anthropic, kod tabanını Git'ten Scion adlı şirket içi bir kaynak kontrol sistemine taşıdı; bu, şirketin mühendislik yazısında yer alıyor ve Simon Willison'ın Hacker News ana sayfasına taşan bir blog yazısında ele aldığı bir konu. Tetikleyici hız oldu: Mayıs 2026'da şirket günde ortalama yaklaşık 2.500 birleştirilmiş kod değişikliği yapıyordu ve Eylül'e kadar bu sayı 30.000'i aştı — dört ayda yaklaşık on iki kat artış.

Kararın arasındaki sayılar

Anthropic'un belirttiği gereksinimler çoğu kuruluşun karşılaştığının çok ötesinde. Şirkete göre yalnızca ana dalın geçmişi neredeyse 100 GB, sıkıştırılmış bir çalışma kopyası 25 GB'ı aşıyor ve CI günde yaklaşık 25 milyon checkout yapıyor — geliştirici ortamları, agent sandbox'ları ve araştırma işleri hariç. Git üzerinden basitçe sunulduğunda bu, her gün 600 PB'den fazla trafiğe denk gelirdi.

Tasarım gereği merkezî, tanıdık bir soyağacıyle

Willison, Scion'u merkezî kaynak kontrolün yeniden icadı olarak okuyor; ruhen Git gibi dağıtık sistemlerden çok Subversion'a daha yakın. Anthropic kendisi Google'ın Piper'ını ve Meta'nın Sapling'ini önceki çalışmalar olarak anıyor; Willison da temel "türetilmiş veri" (derived data) kavramının büyük ölçüde Sapling'in sunucu bileşeni olan Mononoke'den esinlendiğini ekliyor. Yazı ayrıca Anthropic'un yeni kod inceleme sistemi olan "Antique"yi tanıtıyor.

Proje, kapsamına göre küçük ve hızlıydı: Anthropic'a göre Scion'u yedi kişi geliştirdi ve Git'ten geçiş beş ayda tamamlandı.

Çevrimdışı destek bilinçli olarak dışarıda bırakıldı. Bu eksiklik Hacker News'te sorulduğunda Scion mühendisi Nick G şöyle yanıt verdi: "Claude açık ara Scion'un en ağır kullanıcısı ve kaçınılmaz olarak çevrimiçi olduğundan bunu yapmamız önemli değildi."

Artışı ne sürükledi

Anthropic'un yazısında zaman içinde birleştirilen değişiklikleri gösteren bir grafik var. Willison, Claude'ya şirketin 2026 modellerinin genel çıkış tarihlerini grafik üzerine bindirmesini istedi; yorumuna göre hızlanmanın arkasındaki en büyük etken plausiblemente Fable/Mythos sınıfı modellerin gelişi. İşaretçilerin genel çıkışları gösterdiğini, dahili kullanılabilirliği göstermediğini, dolayısıyla korelasyonun kanıtlayıcı değil ama ipucu verici olduğunu belirtiyor.

Adversarial inceleme sınırları

Altyapı hikâyesinin yanı sıra yazı, modellerin birbirinin işini denetlediği adversarial review'ın geniş kullanımını anlatıyor; Anthropic bunu son derece etkili ama bazen dar görüşlü bulmuş. Şirket, yetenekli mühendislerin Claude'yu sistemi aşırı mühendislik yapmaktan ve varsayımsal endişeleri savunmaktan uzaklaştırmak zorunda kaldığını söylüyor. Willison, bunun kendi kişisel projelerinde Claude ile GPT'yi birbirine karşı karşıya getiren son deneyleriyle örtüştüğünü not ediyor.

Neden önemli

Scion, yapay zekânın yalnızca geliştiricilerin yazdığı kodu değil, geliştirici altyapısını da yeniden şekillendirdiğinin somut bir sinyali. Git, insan hızındaki katkı oranları ile çevrimdışı, dağıtık iş akışları için tasarlandı. En ağır committer her zaman çevrimiçi bir agent olduğunda ve günlük merge'ler beş haneye ulaştığında bu varsayımlar tersine döner; Piper ve Sapling soyundan gelen merkezî sistemler yeniden makul görünmeye başlar — tıpkı Google ve Meta için kendi ölçeklerinde olduğu gibi. Bu değişim eğrisinin sektör genelinde哪怕 küçük bir kısmı tekrarlansa bile, yapay zekâ destekli mühendisliğin sonraki darboğazları tesisat olacak: kaynak kontrol, CI ve insanlar için değil agent'lar için yapılmış inceleme araçları.