Anthropic vervangt Git door eigen systeem Scion
Anthropic gebruikt voor zijn eigen code geen Git meer. Het bedrijf beschreef dinsdag in een technische blogpost hoe zeven engineers in vijf maanden een eigen versiebeheersysteem bouwden, Scion. De reden is opvallend: de eigen AI-agents leverden zoveel code aan dat Git het niet meer bijhield.
Van 2.500 naar 30.000 merges per dag
De cijfers in de blogpost zijn fors. In mei 2026 voegde Anthropic gemiddeld zo’n 2.500 codewijzigingen per dag samen in zijn monorepo, de ene grote codebank waarin vrijwel alle software van het bedrijf staat. In september waren dat er meer dan 30.000 per dag. Die groei komt grotendeels op rekening van Claude, dat binnen Anthropic een groot deel van het programmeerwerk doet. Wat dat in de praktijk betekent, lieten we eerder al zien toen Linus Torvalds Linux-patches schreef met Claude Code.
Alleen al de CI-systemen, die elke wijziging automatisch bouwen en testen, halen dagelijks zo’n 25 miljoen keer code op. Anthropic rekende uit dat dit met gewone Git-clones neerkomt op ongeveer 600 petabyte aan dataverkeer per dag. Het bedrijf draaide al honderden interne Git-mirrors om de druk te spreiden, maar het synchroniseren daarvan liep steeds verder achter naarmate het aantal merges steeg.
Hoe Scion werkt
Git is ontworpen voor ontwikkelaars die offline werken en een volledige kopie van de geschiedenis op hun eigen machine hebben. Bij Anthropic heeft dat weinig zin: vrijwel alle taken draaien in een datacenter en hebben maar een klein deel van de repository nodig. Scion draait dat model om. Commits, merges en zoekopdrachten in de geschiedenis gebeuren op de server, en clients halen bestanden pas op als ze die echt nodig hebben. Daartussen zitten drie lagen caches, elk met een hitrate boven de 99 procent, schrijft Anthropic.
Het resultaat volgens het bedrijf: een infrastructuur die 200 keer minder processor- en geheugenkracht vraagt dan de oude opzet met mirrors. CI-taken hebben hun code nu in seconden binnen in plaats van minuten. Hetzelfde team bouwde er een eigen code-reviewtool naast, Antique.
Claude schreef het meeste zelf
Volgens de blogpost, die ook door AlphaSignal en AI TL;DR is samengevat, schreef Claude het grootste deel van de implementatie. De engineers hielden zich bezig met architectuur en ontwerp. Een vroege versie van Claude Mythos Preview herschreef op eigen houtje de pijplijn die Git-data omzet naar Scion, met een geheugengebruik dat 20 keer lager uitviel en een snelheid die 4 keer hoger lag.
Helemaal zonder toezicht ging het niet. De engineers wezen regelmatig code van agents af omdat die diepere aannames in het systeem schond. Dat sluit aan bij een recente enquête waarin 81 procent van de bedrijven storingen door AI-code meldde. Anthropic zette ook zogeheten “superfans” in: Claude-instanties die per onderdeel de telemetrie en logs in de gaten hielden.
Wat betekent dit
Scion komt niet beschikbaar voor anderen. Anthropic schrijft letterlijk dat het systeem “by no means a suitable replacement for git for general use” is, omdat een overstap een organisatie dwingt haar hele ontwikkelproces om te gooien. Het bedrijf roept de Git-gemeenschap op om vergelijkbare server-side ideeën in Git zelf op te nemen.
Voor de meeste ontwikkelteams verandert er dus niets op korte termijn. Het verhaal laat wel zien waar het knelt als AI-agents op grote schaal code schrijven: de software zelf is niet langer de bottleneck, de gereedschappen eromheen wel. Versiebeheer, review en tests zijn gebouwd op het tempo van mensen. Wie nu experimenteert met agents in de eigen codebase doet er goed aan te kijken hoe review meeschaalt, bijvoorbeeld met de aanpak die Harvard-onderzoekers voor AI-codeeragents voorstelden. Anthropic liet eerder ook al zien dat het Claude inzet voor het doorlichten van open-source code.
