Scion Anthropic: Pengganti Git untuk 30 Ribu Merge Sehari

Anthropic memindahkan repositori kode utamanya dari git ke Scion, sistem kendali versi buatan sendiri. Alasannya, jumlah perubahan kode yang digabungkan setiap hari naik dari sekitar 2.500 pada Mei 2026 menjadi lebih dari 30.000 pada September, seiring agen AI Claude makin banyak menulis kode.

Apa yang diumumkan Anthropic

Dalam tulisan di blog engineering Anthropic yang terbit 13 Oktober 2026, tim source control perusahaan itu menjelaskan bahwa kemampuan menulis kode sudah tidak lagi menjadi kendala. Hambatan baru justru ada pada infrastruktur pengembang yang dirancang untuk skala manusia, yaitu kendali versi (source control), proses build, dan continuous integration (CI), jalur pengujian otomatis yang berjalan setiap kali kode berubah.

Untuk mengatasinya, tim berisi tujuh orang membangun Scion sebagai pengganti git untuk monorepo, yaitu satu repositori besar yang menampung kode banyak proyek sekaligus. Bersamaan dengan itu, tim yang sama membuat Antique untuk tinjauan kode, sistem pencarian kode, dan pengaturan hak akses. Seluruh migrasi selesai dalam lima bulan, sementara volume merge terus naik sekitar sepuluh kali lipat.

Anthropic juga menegaskan batasannya. Dalam tulisan yang sama, tim menulis, “Scion is by no means a suitable replacement for git for general use.” Artinya, Scion dirancang untuk repositori raksasa yang dikerjakan banyak agen sekaligus, dan tidak dirilis untuk umum.

Kenapa git mulai kewalahan

Git dirancang dengan anggapan bahwa setiap pengembang bekerja di komputernya sendiri, sering tanpa koneksi internet. Karena itu, setiap salinan repositori menyimpan seluruh riwayat kode. Cara ini cocok untuk tim manusia, tetapi menjadi berat ketika ribuan agen dan pekerjaan otomatis menarik kode yang sama setiap menit.

Angka yang dibagikan Anthropic menunjukkan skalanya:

• Riwayat cabang utama monorepo hampir 100 GB, dan salinan kerjanya lebih dari 25 GB setelah dikompresi.
• Ada sekitar 25 juta proses checkout kode per hari untuk CI, sandbox agen, dan pekerjaan riset.
• Jika setiap checkout mengunduh repositori secara utuh, lalu lintas git bisa melampaui 600 PB per hari.
• Untuk menahan beban itu, Anthropic sempat menjalankan beberapa ratus mirror git internal. Semakin cepat kode berubah, semakin sulit menjaga mirror tetap sinkron dengan cabang utama.

Dengan kata lain, alat yang selama ini dipakai hampir semua tim pengembang di dunia mulai menjadi penghambat ketika pekerjanya adalah mesin yang aktif sepanjang hari.

Cara kerja Scion

Scion membalik pembagian kerja git. Server menjadi pusat semua data, sedangkan komputer pengembang atau mesin CI hanya mengambil bagian yang dibutuhkan.

Server memegang riwayat, klien mengambil seperlunya

Di Scion, klien dianggap selalu terhubung ke server. Riwayat kode, informasi blame (siapa mengubah baris tertentu), commit, merge, dan rebase dikerjakan di server. Klien hanya menyimpan cache lokal yang ukurannya dibatasi, ditambah file yang sedang dikerjakan.

Banyak pekerjaan CI bahkan tidak memerlukan salinan repositori sama sekali karena dapat bertanya langsung ke server lewat API. Kalau salinan tetap dibutuhkan, Scion hanya mengunduh file yang benar-benar dibaca. Menurut Anthropic, tidak ada salinan repositori yang lengkap di mana pun, termasuk di server, karena data disebar ke banyak mesin.

Perubahan dicatat sebagai changeset

Unit kerja di Scion disebut changeset. Setiap changeset mencatat file yang berubah dibandingkan versi sebelumnya, lalu disimpan dalam log berurutan. Penunjuk cabang utama diperbarui di satu baris basis data Google Spanner, sehingga proses commit tidak perlu mengunci seluruh repositori. Data turunan seperti blame dan riwayat per file dihitung bertahap dan disimpan di server.

Sistemnya terdiri atas empat lapis: klien scn, scion-daemon di setiap mesin, scion-cache di setiap wilayah, dan scion-server sebagai sumber data utama. Setiap lapis cache, menurut Anthropic, menjaga tingkat hit di atas 99 persen.

Hasilnya bagi Anthropic

Anthropic melaporkan tiga hasil utama. Kebutuhan CPU dan memori infrastruktur Scion 200 kali lebih kecil daripada sistem mirror git sebelumnya. Checkout untuk CI dan riset kini selesai dalam hitungan detik, dari sebelumnya hitungan menit. CI sendiri menghemat 25 persen kapasitas CPU.

Peran Claude dan para engineer

Claude ikut mengerjakan banyak bagian proyek ini. Anthropic menyebut satu contoh: pipeline yang memindahkan data dari git ke Scion awalnya ditulis manual, lalu ditulis ulang oleh versi internal awal Claude Mythos Preview. Hasilnya memakai memori 20 kali lebih sedikit dan berjalan empat kali lebih cepat.

Peran engineer ikut bergeser. Menurut tim, tugas mereka lebih banyak menentukan arah desain dan menolak jalan pintas atau rancangan berlebihan yang diusulkan Claude. Tinjauan kode juga lebih berfokus pada maksud setiap perubahan. Anthropic bahkan mengganti antrean merge tradisional dengan pengujian otomatis setelah merge dan sebelum rilis, karena konflik antarperubahan biasanya diperbaiki Claude lebih cepat daripada manusia menemukannya.

Apa artinya bagi tim pengembang Anda?

Kebanyakan tim pengembang belum menghadapi volume perubahan sebesar itu. Meski begitu, Anthropic memperkirakan masalah sejenis akan makin sering muncul dalam enam sampai 12 bulan ke depan, seiring makin banyak tim memakai agen AI untuk menulis kode. Tim IT di startup, bank, maupun instansi pemerintah dapat mulai bersiap dengan langkah yang lebih sederhana.

• Ukur dulu beban CI Anda. Catat berapa kali pipeline berjalan per hari, berapa lama checkout, dan berapa biaya mesin CI per bulan. Angka ini menjadi pembanding saat penggunaan agen AI bertambah. Layanan komputasi awan dapat membantu menata kapasitasnya.
• Manfaatkan fitur git yang sudah ada. Git menyediakan partial clone dan sparse checkout, yang hanya mengunduh file yang diperlukan. Untuk repositori besar, dua fitur ini dapat mempercepat CI tanpa perlu mengganti sistem.
• Pertajam aturan tinjauan kode. Jika agen AI ikut menulis kode, tentukan bagian mana yang wajib ditinjau manusia, misalnya modul pembayaran, data pribadi, dan hak akses. Pengalaman Anthropic menunjukkan peninjau sebaiknya fokus pada maksud dan dampak perubahan.
• Atur hak akses per folder. Pembatasan izin per direktori membantu memastikan perubahan pada bagian sensitif selalu melewati orang yang tepat.
• Tetap pegang kendali desain. Agen AI dapat menulis kode dengan cepat, tetapi keputusan arsitektur tetap perlu dipegang engineer yang memahami kebutuhan sistem.

Kalau tim Anda sedang menyiapkan proses pengembangan yang memakai AI, panduan layanan pengembangan web dan layanan AI Merakit dapat menjadi titik awal diskusi.

Pertanyaan yang sering muncul

Apakah Scion bisa dipakai perusahaan lain?

Belum. Anthropic tidak merilis Scion untuk umum dan menyebutnya hanya cocok untuk monorepo yang sangat besar. Perusahaan itu menyatakan ingin berbagi gagasan dengan GitHub, GitLab, dan komunitas open source, misalnya agar platform git menyediakan lebih banyak operasi di sisi server.

Apakah git akan ditinggalkan?

Tidak dalam waktu dekat. Git tetap menjadi standar untuk hampir semua proyek, dan Anthropic sendiri menegaskan Scion bukan pengganti git untuk penggunaan umum. Yang berubah adalah cara layanan git dijalankan ketika penggunanya sebagian besar agen AI.

Apa itu monorepo?

Monorepo adalah satu repositori yang menampung kode banyak proyek atau layanan sekaligus. Cara ini memudahkan perubahan lintas proyek, tetapi membuat repositori tumbuh sangat besar, seperti monorepo Anthropic yang riwayatnya hampir 100 GB.

Penutup

Kisah Scion menunjukkan bahwa ketika agen AI menulis kode jauh lebih cepat, alat pendukungnya ikut perlu disesuaikan. Bagi kebanyakan tim di Indonesia, langkah awalnya cukup sederhana: ukur beban CI, manfaatkan fitur git yang sudah ada, dan perjelas aturan tinjauan kode. Kalau Anda ingin mendiskusikan proses pengembangan yang siap menghadapi agen AI, hubungi tim Merakit.

Sumber

• Anthropic Engineering: Redesigning source control at Anthropic (13 Oktober 2026)
• OfficeChai: Anthropic Builds In-house Version Of Git Called Scion After Code Merges Rise 12x In 4 Months (14 Oktober 2026)
• HackerNoon: AI Agents Are Killing the Git Client, Not Git (14 Oktober 2026)
• Dokumentasi git: partial clone
• Dokumentasi git: git sparse-checkout