Scion'da kullandığımız tekniklerin çoğuna öncülük eden projeler hakkında daha fazla ayrıntı içerecek şekilde 15 Ekim'de güncellendi.
Gelişmenin Ayrıntıları ve Kapsamı
Anthropic'te kodlama artık sistem oluşturmanın veya araştırma yapmanın önündeki engel değil. Claude, daha önce görmediğimiz bir hız ve ölçekte araştırma döngülerini özerk bir şekilde yineleyebiliyor, karmaşık programları mikro düzeyde optimize edebiliyor ve sıfırdan yeni hizmetler oluşturabiliyor. Artık darboğaz, insan ölçeği için oluşturulmuş geliştirici altyapısının tamamıdır: kaynak kontrolü, derlemeler ve CI.
Mayıs 2026'da Anthropic, günde ortalama 2.500 kod değişikliğinin birleştiğini tespit etti; Eylül ayı itibarıyla günde 30.000'in üzerinde birleşme gerçekleştirdik. Bu büyüme hızının yakın zamanda yavaşlamasını beklemiyoruz; kodun birleştirilmesine yönelik gizli talep neredeyse sonsuzdur ve ortadan kaldırdığımız her darboğaz, ürettiğimiz kod miktarının daha da artmasına yol açar.
“Teknoloji ekosisteminde ölçeklenebilirlik ve otomasyon süreçleri, kullanıcı deneyimi ile doğrudan birleştiğinde katma değer üretiyor.”
Bu büyümeyi desteklemek için şirket içi sürüm kontrol sistemi olan Scion'u kurduk ve beş ay içinde monorepo'muzu git'ten tamamen taşıdık. Ayrıca bir kod inceleme yüzeyi (Antik adı verilen), kod arama, zengin bir kaynak kontrolü IAM sistemi, incelenen büyük miktardaki kodu yönetme ve yerleştirmenin yeni yollarını ve daha fazlasını aynı süre içinde oluşturup sunduk. Bu yazıda Scion'u özel olarak nasıl oluşturduğumuza odaklanacağız. İlginç bir örnek olay ortaya çıkarıyor: Claude'un kod yazma yeteneği hem bizi bu duruma sokan şeydi, hem de bununla baş etmek için yüksek kaliteli, ölçeklenebilir bir sistemi hızlı bir şekilde nasıl oluşturabildiğimizi gösteriyordu.
Ne inşa ettiğimizi keşfetmeden önce iş yükümüzün ne kadar olağandışı olduğunu kabul etmeliyiz. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde Anthropic, yazılım yazmak için neredeyse diğer şirketlerden çok daha fazla Claude kullanıyor; bu nedenle, insan ölçeğine göre tasarlanmış araçların nerede zorlanmaya başladığını ilk gören genellikle biziz. Kaynak kontrolü bunun sadece bir örneğidir. Çok yakın gelecekte pek çok kuruluşun bu sorunları yaşamasını beklemiyoruz, ancak Yapay Zekâ (AI) (AI) kodlama araçlarını kullanan diğerlerinin de aynı baskı noktalarını yaşamasının çok uzun sürmeyeceğinden şüpheleniyoruz, bu yüzden oluşturduklarımızı ve öğrendiklerimizi paylaşmak istedik.
Git merkezi olmayan bir sistemdir: her klon, farkları hesaplayabilen, geçmişi ve suçu okuyabilen ve tamamen çevrimdışıyken herhangi bir revizyonu kontrol edebilen eksiksiz, bağımsız bir depodur. Depoların büyük çoğunluğu için bu doğru tasarımdır ve git'in standart haline gelmesinin büyük bir kısmı da budur.
Monorepo'muz büyüdükçe bu tasarım alanına giderek daha fazla uymuyor. Yalnızca ana şubemizin geçmişi neredeyse 100 GB olup, sıkıştırılmış çalışma kopyası ise 25 GB'ın üzerindedir. Geliştirici ortamlarını, aracı sanal alanlarını ve araştırma işlerini saymadan önce, CI için günde yaklaşık 25 milyon kod kontrolü gerçekleştiriyoruz. Safça getirilen bu, günde 600 PB'nin üzerinde git trafiği anlamına gelir.
Git, sığ klonlar, seyrek ödemeler ve söz veren uzaktan kumandalar gibi bir depo parçasıyla çalışmaya yönelik araçlar sunar. Bunların ötesinde, büyük monorepo'lar için dahili git aynaları ve blob depolamada tutulan depo anlık görüntüleri (tohumlar) gibi standart geçici çözümler vardır. Bunların hepsini kullandık; en üst noktada, yükün üstesinden gelmek için yüzlerce dahili git aynası çalıştırdık. Bu bize zaman kazandırdı ama birleşme oranımız arttıkça bunları çalıştırmak zorlaştı. Yenilemeler arasında tohumlar ana hattın ucundan daha da uzağa düştü ve fark ve suçlama gibi tarihe dayalı operasyonların kısmi klonlar üzerinde çalışmasını sağlamak için giderek daha fazla özen gösterilmesi gerekiyordu.
Geri adım atarak çoğu şirket gibi git'i tek bir yetkili kopyaya sahip merkezi bir sistem olarak kullandığımızı fark ettik, ancak neredeyse tüm müşterilerimizin temsilcileri ve tanım gereği çevrimiçi olan işler vardı. Git'i dağıtılmış, çevrimdışı çalışma için mükemmel kılan özellikler, depo büyüdükçe ölçeklendirme yeteneğimizi aktif olarak baltalıyordu. Bu yüzden kendimize şu soruyu sorduk: Kaynak kontrolünü, aracıların en başından beri her zaman çevrimiçi olduğunu göz önünde bulundurarak tasarlasaydık, nasıl görünürdü?
Ajansal kodlamayla birlikte yazılımın nasıl geliştirildiğine ilişkin birçok yaygın varsayım da gelişiyor. Scion'u oluştururken bu değişiklikleri benimsedik; bu da birçok temel prensipte git'ten temelde farklı bir yaklaşım benimsememize olanak sağladı. Büyük monorepolar için kaynak kontrolü, özellikle Google'ın Piper'ı ve Meta'nın Sapling'i2 olmak üzere önceki tekniklere sahiptir, bu nedenle Scion'u onların zor kazanılmış derslerini göz önünde bulundurarak oluşturabildik. İlkelerimiz şunlardır:
Recep Usta OS — Sistem & Mühendislik Değerlendirmesi
Altyapı ve Verimlilik Perspektifi: Redesigning source control at Anthropic haberi incelendiğinde; kurumsal dijitalleşme ve otomasyon süreçlerinin modern yazılım mimarileriyle nasıl güçlendirildiği açıkça görülüyor. Ağ güvenliği, yüksek erişilebilirlik ve mikroservis tabanlı veri senkronizasyonu bu tarz operasyonlarda başarının anahtarıdır.
Kullanıcı odaklı dijital çözümlerin güvenli altyapılarla desteklenmesi, hem yerel pazarda hem de uluslararası genişlemede sistem sürdürülebilirliğini sağlamlaştırmaktadır.