Anthropic cria o seu próprio “Git”

Author: Compilado do Código Fonte TV [OFICIAL] · Watch on YouTube

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Original language: Portuguese

Original video: Anthropic cria o seu próprio “Git” · Channel: Compilado do Código Fonte TV [OFICIAL] · 10:22 · Watch on YouTube

Topics: AI agents, Software engineering with AI, AI developer tools, Open source and software ecosystems

Summary

O vídeo explica por que a Anthropic criou o Skein, um sistema interno de controle de versão, após o volume de alterações e operações de checkout tornar o Git um gargalo para sua infraestrutura. A proposta usa um monorepo centralizado e consultas por API, evitando que cada máquina precise clonar toda a base de código. Os apresentadores discutem as vantagens e os custos desse modelo, comparando-o a sistemas centralizados mais antigos. Também especulam que o aumento do uso de IA pode pressionar serviços como o GitHub e incentivar novas soluções de versionamento.

Key points

Segundo o vídeo, os merges diários na Anthropic aumentaram de 2.500 em maio para mais de 30.000 em setembro.
A branch principal mencionada teria cerca de 100 GB e sustentaria aproximadamente 25 milhões de checkouts por dia.
O uso tradicional do Git nessa escala poderia gerar mais de 600 petabytes de tráfego diário, conforme apresentado no vídeo.
O Skein é descrito como um sistema centralizado, com consultas ao código feitas por API, sem clonagem local completa.
O Claude teria auxiliado no desenvolvimento do sistema e na reescrita de pipelines de ingestão.
Os apresentadores comparam o modelo centralizado a ferramentas como CVS, SourceSafe, SVN, Perforce e TFVC.
A centralização pode reduzir a carga nas máquinas de desenvolvimento, mas aumenta a dependência de servidores robustos.
O vídeo relaciona o crescimento do desenvolvimento com IA a possíveis pressões sobre o GitHub e outros serviços de hospedagem de código.
A Anthropic teria desenvolvido o Skein para uso interno, sem previsão de distribuir uma versão open source.

Chapters

Start	Chapter	Summary
00:02	O problema de escala do Git	Os apresentadores descrevem o crescimento de merges e checkouts na Anthropic e a pressão que isso coloca sobre o Git.
03:07	Sistemas centralizados e seus trade-offs	A conversa compara o Skein a sistemas centralizados mais antigos e aborda bloqueios de arquivos, dependência de servidores e limitações para testes.
06:15	IA, GitHub e aumento de atividade	Os apresentadores discutem como o desenvolvimento com IA pode pressionar a infraestrutura do GitHub e mencionam incidentes na plataforma.
08:49	Possíveis soluções futuras	A conversa especula sobre a evolução do Skein e o surgimento de serviços semelhantes, encerrando com a divulgação do canal.

Quotes

A geração massiva de código por modelos Claude levou a infraestrutura da Anthropic ao limite. — 00:02

As consultas ocorrem via API no servidor, sem exigir a clonagem de cópias locais completas da base de código. — 02:05

O Skein foi desenhado sob medida para as necessidades internas e não terá versão de código aberto distribuída ao mercado. — 03:07

O Git foi feito para humanos; ele não foi feito para a gente. — 06:15

Concepts and entities

Anthropic, Skein, Git, Claude, GitHub, CVS, SourceSafe, SVN, Perforce, TFVC

Full transcript (original language)

00:02 Começando com a Anthropic que resolveu criar o seu próprio Git. >> Como? Eu não tinha nem visto isso. >> Pois é. >> Uau. >> Por quê? Por que que eles precisaram criar o seu próprio give? Git. Ia falar gif. >> [risadas] >> Ó, a geração massiva de código por por modelos Claude levou a infraestrutura da Anthropic ao limite, forçando a companhia a abandonar a arquitetura distribuída do Git e criar seu próprio sistema de controle de versão batizado de Skion. Pois é. A empresa revelou que o volume de alterações integradas que ela tem vários

00:33 números aqui por você é impressionante, hein? A empresa ela revelou que o volume de alterações integradas saltou de 2.500 merges diários em maio para mais de 30.000 por dia em setembro. >> Cassilda. >> Cara, tem noção desse número? Aí você pensa, por quê? Porque porque tá tudo deve tá tudo automatizado lá. >> Uhum. >> E aí eles devem ter configurado os agentes assim, alterou uma vírgula >> Merge. >> Alterou uma vírgula. Merge. Bom, porque cara, não tem como fazer 30.000 por dia

01:03 e ser funcionalidades novas, é é são ajustes pequenos, obviamente, né? Transformando aí o gerenciamento de repositórios, compilações e rotinas de integração contínua no principal gargalo técnico da operação. Então, o Git está atrapalhando ele. Olha, com a branch principal acumulando >> Caramba, cara. >> Cara, chuta, quanto você acha que a que a branch principal da do Claude precisa de armazenamento? Tempo. Pensou? Eu eu digo. 100 gigabytes. 100

01:34 gigabytes da de uma branch e demandando aí cerca de 25 milhões de checkouts por dia para sustentar pipelines de CI, ambientes locais e instâncias de teste de agente. Cara, então vai ficar impossível rodar isso até não impossível, né? Mas bem difícil de rodar isso até num computador normal para desenvolvimento, né? O tráfego gerado pela abordagem nativa do Git alcançaria mais de 600 petabytes diários se fosse executado de maneira

02:05 tradicional. >> Caramba, cara. Então, para solucionar esse problema de escala, a desenvolvedora estruturou o Ski on, que é um monorepo centralizado com cliente leve, no qual as consultas ocorrem via API no servidor sem exigir a clonagem de cópias locais completas da base de código. >> Então, pera aí. Então, não é o modelo descentralizado, tem que ser centralizado com um banco de dados, usando um servidor que serve ali, eh, o código por demanda. Seria isso? >> Essa é a ideia. Dejavu, Gabriel?

02:35 >> É um dejavu, aí. >> Já já vi coisas parecidas, já. O próprio modelo Claude auxiliou no projeto, além de reescrever pipelines de ingestão sobre o motor Mitos Preview, com redução de 20 vezes no consumo de memória e velocidade quatro vezes maior. Segundo os engenheiros da companhia, a atuação humana passou a se concentrar em supervisionar e barrar decisões da IA que violassem restrições fundamentais de arquitetura. A Anthropic declarou que o Ski on foi desenhado sob medida para as necessidades internas e não terá versão

03:07 de código aberto distribuída ao mercado. Termino com a Porque, vamos lá, né? Claro, vimos aqui, os números impressionam, mas eu acredito que essa necessidade vai se estender para outras empresas que estão utilizando modelos e agentes de IA da mesma forma, você não acha? >> É isso que eu ia falar. >> [risadas] >> Pois é. Obviamente, como eles estão desenvolvendo muito com IA, a tendência que outras empresas também façam, eh, ou desenvolvam os seus produtos com a mesma metodologia. Eu não vou fazer um

03:39 clickbait falar, “O Git vai morrer”, sabe? É que eu acho que é >> Deu vontade, mas não não, claro que não. Mas eu entendo. >> Então, mas eu acho que o que deveria acontecer no futuro, se realmente a tendência for utilizar sistemas centralizados, como o CVS ou tentar ressuscitar aí o SourceSafe da Microsoft. >> Ah, nossa, deu até um comichão aqui embaixo. >> então. Era isso de déjà vu, que a gente usava um banco de dados central com o código, ali ficava armazenado e as

04:09 pessoas faziam o checkout e o check-in. Check-in. É, só que o problema todo disso, que a essa abordagem era uma porcaria, é quando você fazia o checkout, você travava o arquivo para check-in. Então, o o arquivo era seu. >> É. Olha, eu é como se você pegasse, fosse lá na gavetinha, abrisse, olha, eu vou usar essa caneta aqui. Se o Gabriel fosse lá procurar a gaveta, ele não ia na caneta, não ia achar porque eu estava usando a caneta naquele momento. Quando eu terminava, eu ia lá e devolvia ela certinho. Então, >> O o o problema, aí, é é trade-off. Então, se ficou impossível utilizar o

04:41 Git e com esses números aqui, é realmente fica impossível. >> Não. >> O trade-off é você utilizar um desses central, é também ter um tem que ter um super servidor lá para aguentar essa coisa. Aí a vantagem é, você pode ter máquinas mais leves rodando ali os agentes, codificando só em arquivos que realmente você tem necessidade. Aí é o lance é é você entender como isso vai funcionar com o time. Porque no SourceSafe ou nesses outros, por exemplo, o SVN, o CVS, tem o Perforce,

05:11 tem outros aqui que é o TFVC, todos esses têm modelo centralizado, tá? Ou também funciona de alguma forma distribuída também. O problema dessa abordagem, quando é centralizada, é você realmente ficar dependente de máquinas dos usuários para poder atualizar. O que dava de problema? O desenvolvedor fazia o checkout e ia para casa na sexta-feira e aí você precisava do arquivo, você, no fim, baixava a versão atual sem a atualização ou você forçava o check-in e aí você travava lá aquele ali. E aí não

05:43 tinha esse conceito de merge depois. Aí você tinha que tinha que resolver na porrada lá com outro dev para saber quem que vai subir a atualização correta. >> não tão amigável talvez. >> É, pois é. Tem essas abordagens diferentes. E aí até para você testar local essa abordagem muda. Você tinha que ter obviamente lá um servidor de homologação, servidor de teste para você poder fazer esses testes. Aí ocorre o mesmo problema. Você tem uma instância do servidor de homologação enquanto você tem um time de vários agentes, vários

06:15 desenvolvedores subindo versões diferentes, aquela versão sempre modificava. E aí dessa forma você tem que ter também um servidor robusto de homologação para você subir N instâncias quanto forem necessárias. Porque o computador de desenvolvedor fica acaba >> leve ali né? >> virando um computador burro. Ele não é um computador para você >> Vira quase que um terminal né? >> É, se você emular um ambiente. >> Uhum. Agora são novos desafios que nós vamos encontrar porque realmente né, o Git foi feito para humanos, ele não foi feito para a gente. Então nessa velocidade

06:46 aqui de de quantidade de eh transação de vai realmente ficar impossível. Agora vamos extrapolar também, imagina o quanto o GitHub não tá sofrendo nesse momento. >> Exato. >> Porque né, é a principal plataforma que utiliza o Git como base, as empresas utilizam o GitHub em massa. Imagina só como é que não tá a Microsoft lá ó, cortando um dobrado para manter a estrutura do GitHub. >> Por isso que a gente tem visto justamente essa plataforma do GitHub

07:16 sofrer nesse ano, no ano passado. Teve sim algumas algumas quedas, instabilidades também e obviamente que isso vai afetar. Não é à toa também que o próprio GitHub acaba colocando alguns produtos pagos, algumas limitações também, coisa que eles tinham aberto lá atrás, a Microsoft tinha liberado quando comprou o GitHub, eles vão ter que rever isso. >> Não. >> Porque a quantidade de código que tá entrando, checkout aqui, isso para os teus repositórios, pros teus 10 repositórios, pros teus 30, 40, é ótimo.

07:47 Agora, o que a gente vê, numa empresa grande, por exemplo, rolou um problema na Meta. Não sei se a gente vai comentar isso, mas rolou um problema de um desenvolvedor da Meta lá, que o computador dele foi comprometido e tiveram acesso aos repositórios. Ele, no na conta dele do GitHub, já tinha o quê? Mais de 2.000, 3.000 repositórios lá internos, não é? >> 2.500. >> 1.500, pois é. Isso é coisa pra caramba, cara, é coisa pra caramba. Então, a quantidade de PRs, checkouts, que rolam hoje, por conta da inteligência artificial, eu acho que é algo que o

08:19 GitHub não tava preparado. Nem nem >> sonhava >> imaginava que isso ia acontecer, ó. Só pra vocês vocês terem noção, ó, em 12 meses e início de 2026, foram mapeados 257 incidentes no GitHub e 48 considerados quedas globais. Os piores meses foi fevereiro de 2026, que foi o caótico aí, que acumulou, só fevereiro e fevereiro, 37 incidentes, tá? Então, é saltou aí perto de 10%, será que é isso?

08:49 É. O maior apagão, ó, foi em agosto de 2026, ficou cerca de 7:30 bloqueado. Ou seja, eu acho que tem tem realmente uma >> uma necessidade, talvez, de de algo novo, até. Porque, como a Anthropic fez o que desenvolveu o que ela precisa, eu eu imagino, aqui vou fazer um exercício de futurologia, que pode estar completamente errado, né? Afinal de contas, eu estou tentando adivinhar, que devido a essa necessidade, provavelmente, a própria Anthropic vai começar a testar isso dentro de casa e

09:19 ficando certo, ela lança isso lá na frente, ou open source, ou minimamente pra que outras pessoas possam, outras pessoas e empresas possam utilizar como um tipo de serviço. >> E que outras soluções similares vão acabar surgindo. >> Pessoal, o pessoal vai clonar. Vai pegar o código. Clone esse. >> clonar, vai pegar o código, clone esse, clone esse código, beleza. Vai clonar o o sistema, o versionamento vai estar topzeira, só não vai conseguir emular a necessidade dos servidores, isso tudo, aí

09:50 não dá para clonar, aí tem que comprar mesmo, tem que botar grana lá para isso. >> E esse aqui é um corte de uma notícia do compilado do Código Fonte TV. >> Onde toda semana tem episódio novo falando de programação, tecnologia, inteligência artificial e cibersegurança. >> Então já se inscreve aqui no canal do compilado e acompanha os episódios completos. >> [música]

10:22 [música]