Anthropic의 소스 관리 재설계

Anthropic은 AI 코딩으로 병목이 소스 관리, 빌드, CI로 이동하자 자체 버전 관리 시스템 Scion을 개발하고, 5개월 만에 모노레포를 git에서 완전히 이전함 Scion은 에이전트와 작업이 항상 온라인이라는 전제로 설계됨. 서버가 커밋, 병합, 리베이스와 이력 조회를 담당하고, 클라이언트는 필요한 데이터만 가져옴 저장소 전체를 복제하는 대신 분산 저장과 계층형 캐시를 사용해, 기존 git 미러 인프라 대비 CPU와 메모리 요구량을 200분의 1로 줄임 7명으로 구성된 팀이 Scion, 코드 리뷰 도구 Antique와 관련 시스템을 구축함. Claude가 구현과 최적화를 가속했고, 엔지니어는 시스템 제약과 설계 판단, 변경 의도 검토에 집중함 Scion은 범용 git 대체재가 아님. 초대형 모노레포에 맞춘 설계이며, Anthropic은 전면적인 도입보다 서버 측 API와 확장 구조 등 일부 접근법을 git 생태계에 적용할 가능성에 주목함 AI 코딩으로 달라진 모노레포의 규모 Anthropic에서는 Claude가 연구 루프를 자율적으로 반복하고, 복잡한 프로그램을 미세 최적화하며, 새 서비스를 처음부터 구축하면서 코딩 자체보다 개발 인프라가 병목이 됨 하루 평균 병합 건수는 2026년 5월 약 2,500건에서 9월 3만 건 이상으로 증가함 병목을 제거할 때마다 코드 생산량이 다시 늘었으며, Anthropic은 이러한 성장세가 가까운 시일 안에 둔화하지 않을 것으로 예상함 5개월 동안 Scion으로 모노레포를 완전히 이전하는 동시에 코드 리뷰 도구 Antique, 코드 검색, 세밀한 소스 관리 IAM, 대량의 리뷰 완료 코드를 관리하고 병합하는 방식도 구축함 Anthropic의 워크로드는 Claude 사용량이 특히 많다는 점에서 일반적인 조직과 다름 대부분의 조직이 당장 같은 문제를 겪을 것으로 보지는 않지만, AI 코딩 도구를 사용하는 조직도 머지않아 유사한 한계에 부딪힐 수 있다고 예상함 git의 분산 모델과 실제 사용 방식의 간극 git의 분산 설계에서는 각 복제본이 완전하고 독립적인 저장소로서, 오프라인에서도 diff, 이력, blame 조회와 임의 리비전 체크아웃을 수행할 수 있음 대다수 저장소에는 적합한 설계이며, git이 표준으로 자리 잡은 중요한 이유이기도 함 Anthropic 모노레포는 main 브랜치 이력만 약 100GB, 압축된 작업 사본만 25GB를 넘음 CI에서만 하루 약 2,50...