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AI 기술36氪

7명이 5개월 만에 Anthropic, Git 대체 시스템 개발

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7명이 5개월 만에 Anthropic, Git 대체 시스템 개발

AI 요약

Anthropic은 깊이 참여한 Claude와 7명의 엔지니어를 활용해 5개월 만에 내부 소스 코드 관리 시스템 Scion과 코드 리뷰 도구 Antique를 개발했으며, 단일 코드 저장소 전체를 Git에서 Scion으로 옮겼습니다. AI 기반 코드 생산량이 급증하면서 기존 Git 기반 인프라가 한계에 이르렀기 때문입니다. 이 사례는 다른 기업들도 머지않아 유사한 병목에 직면할 수 있음을 보여줍니다.

AI 인사이트

Anthropic이 7명의 엔지니어와 Claude로 5개월 만에 Git을 대체하는 Scion을 개발한 사례는, AI가 만든 코드 생산량이 사람 중심으로 설계된 개발 인프라의 한계를 넘어서고 있음을 보여줍니다. 앞으로 업계는 분산·오프라인 중심의 Git 모델에서 항상 연결된 서버 중심, API 우선의 소스 관리 구조로 이동할 가능성이 높습니다. AI 코딩 에이전트를 도입하는 기업이라면 유사한 확장 압력에 대비해 개발 인프라를 미리 점검할 필요가 있습니다.

AI가 원문을 바탕으로 작성한 분석입니다. 판단은 원문과 함께 확인하세요.

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Git은 20년간 프로그래머들의 버전 관리 도구로 군림해 왔으나, Anthropic은 자체 개발한 새 시스템으로 이를 대체했습니다. 이 작업에는 7명의 엔지니어와 깊이 참여한 Claude가 투입되었으며, 5개월 만에 내부 소스 코드 관리 시스템 Scion, 코드 리뷰 도구 Antique 등 관련 시스템을 개발하고 전체 모노레포를 Git에서 Scion으로 옮겼습니다. Anthropic의 일일 코드 병합 횟수는 2025년 5월 약 2,500회에서 9월에는 3만 회를 넘어 4개월 만에 12배 이상 늘었습니다. 기존 Git 방식은 주 브랜치 이력만 약 100GB에 달하고, CI 시스템의 일일 체크아웃이 약 2,500만 회에 이르는 등 한계에 부딪혔습니다. 미러 서버를 수백 대 운영하는 방식으로도 버티기 어려워지자, Anthropic은 에이전트가 항상 온라인 상태라는 점에 착안해 서버 중심으로 설계된 Scion을 만들었습니다. Scion은 클라이언트가 항상 서버에 접속하고, 이력 조회와 병합 등 대부분의 작업을 서버가 담당하며, 저장소 데이터를 분산 저장해 각 구성 요소를 독립적으로 확장할 수 있도록 설계되었습니다. 이 사례는 다른 기업들도 AI 코딩이 확산되면 비슷한 병목에 곧 직면할 수 있음을 시사합니다.

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