Как Anthropic перестроила инфраструктуру разработки под поток кода от ИИ

Шикарный пример того, как инфраструктура становится узким местом даже у топовых компаний в мире! ИИ начал писать столько кода, что Anthropic пришлось пересадить свой монорепозиторий с Git на собственную систему 😁 Короче, ребята выпустили инженерный разбор, как у них меняется инфраструктура разработки. В мае они вливали около 2 500 изменений в день. В сентябре — уже больше 30 000. И тут выяснилось, что код можно генерировать быстрее, чем существующая инфраструктура успевает его переваривать. Оооокей! Купили разработчикам ИИ, ускорили написание кода. А дальше что? А дальше сборки, тесты, ревью и доставка всего этого добра пользователям. Что сделали в Anthropic? 1. Построили Scion - собственную систему контроля версий. Агенты и CI постоянно онлайн, поэтому историю, сравнение изменений и другие операции можно обрабатывать на сервере. Для части задач вообще не нужна локальная копия репозитория достаточно API. 2. Сократили потребность инфраструктуры контроля версий в CPU и памяти в 200 раз относительно прежней системы Git-зеркал. Получение кода для CI и исследовательских задач ускорили примерно в 100 раз. 3. Командой из семи человек за пять месяцев сделали Scion, инструмент ревью Antique и ещё несколько связанных систем. И перевезли туда монорепозиторий. 4. Поменяли работу инженеров. По словам команды, важной частью работы стало говорить Claude «нет»: удерживать архитектурные ограничения и останавливать ненужное усложнение. Это, конечно, специфический масштаб и доступ Anthropic к собственным моделям. Бежать переписывать Git всем подряд ребята не предлагают. А теперь моя любимая часть! Представьте разговор: — Мы ускорили разработчиков в десять раз! — Отлично! А выпускать изменения стали быстрее? — Пока не знаем. Они теперь стоят в очереди на сборку. Кажется, платформенным командам пора привыкать к новому пользователю. Раньше человек мог пару минут подождать, переключиться на встречу, сходить за кофе. Теперь к вам придут тысячи агентов. И каждый захочет среду, данные, тесты и возможность выкатить результат. Поэтому вместе с вопросом «сколько времени ИИ экономит разработчику» я бы уже задавал следующий: сколько из этого ускорения наша платформа способна довезти до прода?