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Anthropic explica en su blog cómo rediseñó su sistema de control de versiones

Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal

En 30 segundos

Anthropic ya no guarda su código con Git: lo ha pasado en cinco meses a Scion, un control de versiones hecho en casa. En mayo incorporaba unos 2.500 cambios diarios y en septiembre ya eran más de 30.000, un ritmo que atribuye a lo que programa Claude. Scion deja el trabajo pesado al servidor, pide una infraestructura 200 veces menor que la anterior y se queda para uso interno.

Anthropic ha dejado de usar Git, el sistema estándar para guardar y controlar los cambios del código, en su monorepo (el gran repositorio único donde guarda su código). En su lugar ha creado Scion, un sistema de control de versiones propio, y ha completado la migración en cinco meses. Lo cuenta este 13 de octubre en su blog de ingeniería.

El motivo es el ritmo al que Claude, su modelo de IA, escribe código. En mayo de 2026, Anthropic fusionaba de media unos 2.500 cambios de código al día (cambios que se incorporan al código común). En septiembre fueron más de 30.000 al día. La empresa dice que programar ya no es su cuello de botella, que ahora lo son las herramientas pensadas para el ritmo de las personas (el control de versiones, la compilación y las pruebas automáticas), y que no espera que ese crecimiento se frene pronto.

Git da a cada usuario una copia completa del repositorio para poder trabajar sin conexión. Anthropic explica que casi todos sus usuarios son ya agentes de IA y tareas automáticas, que están siempre conectados. El historial de su rama principal ocupa casi 100 GB y el código se descarga del orden de 25 millones de veces al día solo para la integración continua (las pruebas automáticas del código). Llegó a mantener varios cientos de réplicas internas de Git para aguantar esa carga. En Scion, casi todo el trabajo lo hace el servidor y cada tarea pide solo los directorios que necesita. Para diseñarlo, la empresa dice haber tenido en cuenta lo aprendido por Google con Piper y por Meta con Sapling, dos sistemas para repositorios enormes.

Según Anthropic, la infraestructura de Scion es 200 veces menor en procesador y memoria que la que necesitaba para sus réplicas de Git, y las tareas de pruebas y de investigación obtienen el código en segundos en lugar de minutos. Solo en la integración continua, la empresa cifra la mejora en un 25 % de capacidad de procesador.

Lo construyó un equipo de siete personas, que en esos cinco meses hizo también Antique, la herramienta interna para revisar código, y media docena de sistemas relacionados, mientras el volumen de código fusionado al día se multiplicaba por 10. La empresa dice que antes un proyecto así habría llevado años y muchos más ingenieros. Como ejemplo, cuenta que una versión interna de Claude Mythos Preview, uno de sus modelos, reescribió una pieza que el equipo había hecho en gran parte a mano, y el resultado usaba 20 veces menos memoria y era 4 veces más rápido.

Anthropic afirma que todos los ingenieros del proyecto consideran ya que Claude escribe código mejor que ellos. Añade que su trabajo no vale menos, pero está cambiando. Aportan el diseño y las decisiones de fondo, siguen revisando cada cambio, aunque miran su intención y no cada línea, y con mucha frecuencia su papel fue decirle que no a Claude.

Scion es de uso interno. Anthropic dice que no es un sustituto de Git para el uso general, que solo tiene sentido en repositorios enormes y que sería difícil ofrecerlo a otras organizaciones, porque obliga a cambiar también la revisión de código, la búsqueda y las pruebas automáticas. Reconoce además que su capacidad de gastar tokens en uso interno supera con mucho lo que cualquier otra empresa querría gastar. Prevé que este tipo de problemas sea más habitual en los próximos 6 a 12 meses y quiere colaborar con GitHub, GitLab y la comunidad de código abierto.

Por qué importa · análisis y opinión

Git lleva casi dos décadas como la base sobre la que programa medio mundo, y que una empresa lo abandone en su repositorio principal dice menos de Git que de quién escribe ahora el código. Las herramientas de desarrollo se pensaron para personas que trabajan sin conexión y a un ritmo humano; con agentes que no paran, las costuras saltan por sitios que nadie miraba. Anthropic avisa de que su caso es poco habitual y de que su sistema no sirve para casi nadie más. La lectura útil para un equipo corriente es otra: antes de sumar agentes de programación, toca mirar si las pruebas automáticas, la revisión y el repositorio aguantarán más cambios de los que hoy pasan por ellos. Y el papel de quien revisa cambia: menos leer líneas, más decidir qué se acepta y qué no.

Fuente oficial: Anthropic · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias

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