Am 13. Oktober veröffentlichte Anthropic einen Beitrag, der beschreibt, wie das Unternehmen
Git im gesamten internen Monorepo durch ein selbst entwickeltes Versionskontrollsystem namens
Scion ersetzt hat. Anthropic erklärt, das Wachstum des von den eigenen Claude-Agenten erzeugten
Codevolumens habe die klassische Git-Infrastruktur irgendwann überfordert, da diese für
menschliche Entwickler und nicht für Tausende dauerhaft verbundener, automatisierter Clients
ausgelegt war.
Ein zwölffacher Anstieg der Änderungen in vier Monaten
Die Zahl der täglich ins Monorepo gemergten Änderungen stieg von rund 2.500 im Mai 2026 auf
über 30.000 im September. Die Historie des Hauptbranches wiegt fast 100 GB, eine komprimierte
Arbeitskopie übersteigt 25 GB. Allein die Checks der kontinuierlichen Integration entsprachen
rund 25 Millionen täglichen Checkouts, noch bevor Entwicklungsumgebungen, Agenten-Sandboxes und
Forschungsjobs mitgezählt werden.
Warum Git nicht mehr mithielt
Das Modell von Git beruht auf einer vollständigen Kopie der Historie bei jedem Klon, eine
vernünftige Wahl, wenn Clients gelegentlich verbundene Entwicklerrechner sind. Bei Anthropic sind
fast alle Clients dauerhaft online befindliche Agenten oder CI-Jobs: Ein naives Abrufen der
Historie hätte über 600 Petabyte Git-Traffic pro Tag bedeutet. Um das auszugleichen, betrieb das
Unternehmen mehrere hundert interne Git-Spiegel, eine Infrastruktur, die selbst zum größten
Kostenpunkt wurde.
| Kennzahl | Vorher (Git-Spiegel) | Mit Scion |
|---|---|---|
| Gemergte Änderungen / Tag | ~2.500 (Mai 2026) | >30.000 (September 2026) |
| CPU-/Speicherbedarf der Infrastruktur | Referenz | ~200-mal geringer |
| Dauer eines CI-Checkouts | Mehrere Minuten | Sekunden |
| Für CI verfügbare CPU-Kapazität | Referenz | +25 % |
| Cache-Trefferquote (pro Ebene) | Variabel | >99 % |
Scion und Antique: die gewählte Architektur
Scion ersetzt das Git-Modell durch ein Write-Ahead-Log: Jedes Changeset beschreibt die
gegenüber seinem ersten Elternteil geänderten Dateien und verweist auf inhaltsadressierte Blobs,
ganz ohne Pack-Dateien und Referenz-Locking. Abgeleitete Daten (Blame, Pfadhistorie,
Commit-Graph) werden rekursiv aus den Eltern-Changesets berechnet, und Clients laden nur die
Bäume und Blobs, die sie tatsächlich benötigen — wodurch partielle Checkouts nativ funktionieren,
ganz ohne Sonderkonfiguration. Drei Service-Ebenen (ein lokaler Daemon, regionale Caches,
maßgebliche, auf Spanner basierende Server) halten jeweils eine Cache-Trefferquote von über 99 %.
Antique, das zugehörige Code-Review-Tool, ergänzt das System um Codesuche und feingranulare,
quellenbezogene Berechtigungen.
Klassische Git-Historie:
vollständiger Klon -> Referenz-Locking -> Packfiles -> teurer Fetch für einen Agenten
Scion-Modell:
Changeset (Write-Ahead-Log) -> inhaltsadressierte Blobs -> partieller Fetch
über Ebenen (lokaler Daemon / regionaler Cache / Spanner-Server), >99% Trefferquote
„Der Engpass ist jetzt die gesamte Entwicklerinfrastruktur, die für menschliche Maßstäbe gebaut wurde.“
Scion ist kein öffentliches Produkt und kein allgemeiner Git-Ersatz: Anthropic stellt das in
seinem Beitrag ausdrücklich klar. Der Nutzen für gewöhnliche Web-Teams bleibt indirekt, zeigt
aber eine Spannung auf, die auch andere Tool-Anbieter erreichen wird, sobald agentengesteuerte
Code-Pipelines ein Änderungsvolumen erzeugen, für das klassische Merge-Queues nie ausgelegt
waren.
Ein siebenköpfiges Team, fünf Monate Migration
Der Aufbau von Scion, Antique und rund einem halben Dutzend verwandter Systeme beschäftigte ein
siebenköpfiges Team fünf Monate lang, wobei Claude selbst einen Großteil des Migrationscodes
schrieb. Die Ingenieure beschreiben ihre Rolle vor allem darin, Claude Nein zu sagen, wenn es eine
Lösung überkonstruieren wollte, sowie die Absicht von Änderungen statt jeder einzelnen Zeile zu
prüfen. Der Beitrag geht so weit zu behaupten, dass alle am Projekt beteiligten Ingenieure Claude
inzwischen als besseren Code-Schreiber einschätzen als sich selbst — eine Aussage, die man bei
einem vom Modellhersteller selbst veröffentlichten Beitrag mit der üblichen Vorsicht lesen sollte,
die sich aber mit ähnlichen Berichten andernorts im Ökosystem deckt, etwa rund um das
MCP-Protokoll und dessen rasche Verbreitung in agentischen Werkzeugketten.
Das Wichtigste in Kürze
Der Fall Anthropic bleibt ein Extremfall, spezifisch für ein Unternehmen, das seine eigenen
Agenten in sehr großem Maßstab auf eigenem Code betreibt. Er liefert dennoch ein nützliches
Signal: Versionskontroll- und CI-Werkzeuge, die für gelegentlich verbundene Menschen entworfen
wurden, zeigen zunehmend ihre Grenzen gegenüber dauerhaft automatisierten Clients, und
serverzentrierte Alternativen zu Git dürften in den kommenden Monaten an Sichtbarkeit gewinnen,
ohne Git für die große Mehrheit der Teams zu ersetzen.
Ich bleibe skeptisch, welche praktische Tragweite solche Ankündigungen für die meisten Teams
haben, mit denen ich arbeite: Keines von ihnen kommt auch nur annähernd an die 30.000 täglichen
Änderungen heran, die dieses Projekt motiviert haben. Was mir dagegen beobachtenswert erscheint,
ist der wachsende Druck, den Coding-Agenten auf gewöhnliche CI-Pipelines ausüben, selbst in einem
viel bescheideneren Maßstab — ein Thema, das die Projekte, an denen ich arbeite, bereits betrifft.
— Simon Janvier
Zum Weiterlesen: Der vollständige Beitrag ist im
Engineering-Blog von Anthropic verfügbar.
