AI 写代码越来越快，Anthropic 为什么换掉了 Git？

10 月 13 日，Anthropic 公开了一个被 AI 写代码逼出来的工程变化。它花五个月做了一套叫 Scion 的版本管理系统，把主代码库从 Git 迁了过去。版本管理负责记下代码是谁改的、改了什么，再让团队共享和合并这些改动。

事情起因很直观。按 Anthropic 的统计，每日合并改动从今年 5 月约 2,500 次，涨到 9 月超过 30,000 次。写代码的量上去了，源码管理、构建和自动检查开始让任务排队等待。

省下的是等代码的时间

它的主分支历史接近 100GB，仅自动检查每天就要取约 2,500 万次代码。大量任务反复准备同一份代码，消耗的时间和机器资源也跟着增加。

Git 的一大好处，是本地副本可以离线查历史、改文件。Scion 把历史查询、提交和合并交给服务器，本地按需拿文件。代价也明确，它依赖持续可用的在线服务器。对本来就在线运行的 AI 和自动任务，这个取舍更容易成立。

官方性能图里，为一个新 AI 任务准备工作目录，Git 的中位耗时为 7.1 分钟，Scion 客户端为 5.1 秒。这组对比来自 Anthropic 自己的巨大代码库，测的是准备目录等操作，不能拿来当作 AI 生成代码的速度。

集中管理又有了新理由

技术作者 Simon Willison 看完后认为，Scion 很像重新采用 Subversion 式的集中管理。这个观察点中了它的取舍，常在线的任务把更多工作交给服务器，就能少在本地反复准备数据。

超大代码库另做工具，早有前例。Meta 在 2022 年介绍过 Sapling，并公开兼容 Git 的客户端。Anthropic 也明确说，它参考了 Sapling 和 Google Piper 的经验。AI 带来的新压力，是大量任务持续写入的速度。

写得快仍需要人来判断。Anthropic 说，工程师要阻止模型违反核心约束，也要拦住因假设风险而加出的复杂设计。Willison 提到，模型互相挑错时过度设计的问题，与他自己项目中的体验相符。

Scion 展示了一个具体变化，写代码加速之后，合并、检查和追溯会越来越影响交付。Anthropic 同时明确，这套设计只适合极大的代码库，Git 对绝大多数项目仍然合适。代码改得更多，到底有没有让产品更好，版本管理的计数回答不了。