Inżynierowie Anthropica scalają teraz kod w tempie, które przerrosło własną infrastrukturę firmy. Według firmy liczba codziennych mergów kodu wzrosła z około 2 500 w maju 2026 r. do ponad 30 000 we wrześniu 2026 r. — dziesięciokrotnie w około cztery miesiące.

Ten skok skłonił Anthropic do wycofania Gita na rzecz Scion, systemu kontroli wersji zbudowanego we własnym zakresie. Git — otwartoźródłowy system kontroli wersji stworzony w 2005 r. przez Linusa Torvaldsa, który stał się standardem branżowym i stanowi fundament platform takich jak GitHub i GitLab — to narzędzie, którego większość świata oprogramowania wciąż używa do śledzenia i łączenia zmian w kodzie. Merge to dokładnie ten krok łączenia, dlatego liczba mergów jest bezpośrednim wskaźnikiem wydajności prac inżynierskich. Firm szczegółowo opisała tę zmianę w wpisie na blogu inżynierskim opublikowanym 13 października 2026 r.

Liczby stojące za skokiem

Siłą napędową jest Claude Code, agentowe narzędzie programistyczne Anthropica — oprogramowanie zaprojektowane do wykonywania wieloetapowych zadań programistycznych z wysokim stopniem autonomii. Wcześniejsze doniesienia z 2026 r. wskazywały, że Claude pisał ponad 80% scalanego kodu produkcyjnego Anthropica, podczas gdy przed lutym 2025 r. udział ten miał wynosić jedynie pojedyncze procenty.

Inżynierowie scalali około 8 razy więcej kodu dziennie niż przed 2025 r. Claude samodzielnie wykonywał także rutynowe prace utrzymaniowe, generując 388 pull requestów, z których około 46% zostało scalonych po przeglądzie przez człowieka.

Dlaczego Git przestał wystarczać

Gdy Claude zaczął generować większość kodu, wąskie gardło się przesunęło. Pisanie kodu nie było już najwolniejszym etapem; kontrola źródła, buildy i ciągła integracja (CI) — praktyka automatycznego budowania i testowania każdej zmiany przed jej włączeniem — stały się nowymi ograniczeniami.

Odpowiedzią Anthropica był Scion, autorski system kontroli wersji. Równolegle firma zmodernizowała narzędzia wspierające, w tym system przeglądu kodu o nazwie Antique. Pełna migracja zajęła pię miesięcy i zakończyła się, gdy popyt na merki wciąż rósł.

Popyt, który nie osiągnął szczytu

Anthropic oświadczył, że utajony popyt na scalanie kodu pozostaje bardzo wysoki. Według firmy usunięcie każdego pozostałego wąskiego gardła natychmiast przełożyłoby się na większą produkcję.

Od asystenta do głównego autora

Przed lutym 2025 r. wkład Claude'a w bazę kodu Anthropica był minimalny. Na początku 2026 r. doniesienia szacowały udział Claude'a w scalanym kodzie produkcyjnym na ponad 80%, a we wrześniu łączna liczba codziennych mergów przekroczyła 30 000.

Doświadczenie firmy odzwierciedla także szerszy trend wśród czołowych laboratoriów AI: w miarę automatyzacji zadań programistycznych ograniczenia operacyjne są redefiniowane, a uwaga przesuwa się z czystego kodowania na orkiestrację infrastruktury i efektywność.

Co to oznacza

Efektowne liczby, takie jak 8 razy więcej kodu na inżyniera, mają znaczenie tylko wtedy, gdy kod przechodzi przegląd i bezpiecznie trafia na produkcję. Około 46% wskaźnik scalenia pull requestów utrzymaniowych Claude'a po przeglądzie przez człowieka pokazuje, że ludzka ocena wciąż filtruje dużą część maszynowej produkcji.

Anthropic sprzedaje Claude Code zewnętrznym programistom, a prowadzenie własnej inżynierii firmy na tym narzędziu pełni rolę dużego wewnętrznego testu obciążeniowego. Laboratorium, które potrafi pokazać, że jego narzędzie wywołało dziesięciokrotny skok liczby mergów, a następnie udokumentować infrastrukturę potrzebną do jego przyjęcia, ma mocny argument sprzedażowy wobec klientów korporacyjnych.

Anthropic wybrał budowę Scion zamiast dalszego rozciągania Gita. Jeśli inne zespoły inżynierskie o dużym udziale AI natrafią na podobne bariery, rynek narzędzi kontroli wersji i CI może czekać największe przemyślenie zasad od lat. Dane Anthropica dają teraz innym takim zespołom publiczny punkt odniesienia dla własnych narzędzi, a uwaga firmy, że utajony popyt pozostaje bardzo wysoki, wskazuje, że problem ograniczeń wciąż się rozwija.