الملخص:
كشفت شركة Anthropic، وهي شركة ذكاء اصطناعي، مؤخرًا أن البنية التحتية التقليدية لتطوير البرمجيات أصبحت بمثابة عنق الزجاجة الجديد لأن كلود ينشئ التعليمات البرمجية بسرعة كبيرة. لحل هذه المشكلة، أكملت الشركة إصلاحًا جريئًا في خمسة أشهر فقط: التخلي عن Git باعتباره نظام التحكم في الإصدار الأساسي، والتطوير بشكل مستقل والانتقال بالكامل إلى منصة جديدة تسمى Scion.
قالت شركة Anthropic إنه داخل الشركة، لم تعد كتابة التعليمات البرمجية هي العامل الرئيسي الذي يحد من تطوير البرمجيات والأعمال البحثية. ومع تزايد مشاركة كلود في إنشاء الأكواد وبناء الأنظمة، بدأت الاختناقات الحقيقية في التحول إلى البنية التحتية للتطوير التقليدية مثل التحكم في الإصدار والتكامل المستمر (CI) وبناء الأنظمة.
تشير البيانات إلى أن حجم إرسال التعليمات البرمجية الداخلية لشركة Anthropic شهد نموًا هائلاً في فترة زمنية قصيرة. في مايو 2026، قامت الشركة بدمج ما متوسطه حوالي 2500 تغيير في التعليمات البرمجية يوميًا؛ وبحلول سبتمبر/أيلول، تجاوز هذا العدد 30 ألفاً، أي بزيادة تزيد على عشرة أضعاف. وتتوقع الشركة أن يستمر اتجاه النمو هذا في المستقبل.
يؤدي توسيع حجم الكود أيضًا إلى فرض ضغط كبير على البنية التحتية. كشفت Anthropic أن البيانات التاريخية للفرع الرئيسي لمستودع الكود الفردي الخاص بها تقترب من 100 جيجابايت، وتتجاوز نسخة العمل المضغوطة 25 جيجابايت. يحتاج نظام التكامل المستمر وحده إلى إجراء ما يقرب من 25 مليون عملية فحص للكود يوميًا، وهذا لا يشمل المتطلبات الإضافية الناتجة عن بيئات التطوير، وصناديق الحماية لوكلاء الذكاء الاصطناعي، ومهام البحث.
وفقًا لـ Anthropic، فإن إحدى أهم مفاهيم التصميم في Git هي البنية الموزعة. يمتلك كل عميل نسخة كاملة من المستودع ويمكنه عرض السجل وإنشاء الاختلافات وتبديل الإصدارات في بيئة غير متصلة بالإنترنت. لقد أثبت هذا التصميم نجاحه الكبير في عصر تطوير البرمجيات التقليدية، وهو أيضًا سبب مهم وراء تحول Git إلى معيار صناعي.
ومع ذلك، تعتقد الشركة أن هذا النموذج المصمم للمطورين البشريين يواجه تحديات جديدة في عصر الذكاء الاصطناعي. من وجهة نظر Anthropic، فإن عددًا كبيرًا من مهام التطوير وأنظمة الأتمتة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تعمل دائمًا عبر الإنترنت ولم تعد تتطلب نسخة محلية كاملة من المستودع. لذلك، أصبحت العديد من المزايا التقليدية لـ Git عقبات أمام التوسع.
ولتحقيق هذه الغاية، قامت شركة Anthropic بتطوير نظام Scion جديد. على عكس Git، تتبنى Scion تصميمًا معماريًا مركزيًا إلى حد كبير، ويتم إكمال معظم مهام الحوسبة على جانب الخادم، بما في ذلك إرسال التعليمات البرمجية والدمج والاستعلام التاريخي ومعالجة الصراعات وغيرها من العمليات. يحتفظ العميل بذاكرة تخزين مؤقت محدودة فقط ويجلب البيانات حسب الحاجة.
أثناء استكمال تطوير Scion، أطلقت Anthropic أيضًا مجموعة من أدوات الدعم، بما في ذلك منصة مراجعة التعليمات البرمجية التي تسمى Antique، ونظام البحث عن التعليمات البرمجية، وآلية أكثر اكتمالاً لإدارة الأذونات، وسير عمل جديد لبيئات التطوير على نطاق الذكاء الاصطناعي.
ذكرت أنثروبيك أن المشروع بأكمله تم إنجازه خلال 5 أشهر بواسطة فريق مكون من 7 أشخاص، كما لعب كلود نفسه دورًا مهمًا في عملية التطوير. بمعنى ما، كانت قدرة الذكاء الاصطناعي على إنشاء التعليمات البرمجية هي التي عززت ولادة Scion، وأصبح Scion هو البنية التحتية التي تدعم الذكاء الاصطناعي لتوليد المزيد من التعليمات البرمجية.
من منظور الأداء، جلبت Scion تحسينات كبيرة. تدعي Anthropic أن استهلاك وحدة المعالجة المركزية والذاكرة في النظام الجديد لا يتجاوز واحدًا على عشرين من البنية التحتية الأصلية لـ Git Mirror. تم اختصار وقت سحب التعليمات البرمجية في بيئة التكامل المستمر من دقائق إلى ثوانٍ، مع مساعدة الشركة على توفير حوالي 25% من موارد حوسبة CI.
ومع ذلك، أكدت Anthropic على أن Scion ليس بديلًا عالميًا لـ Git. تعتقد الشركة أن Git لا يزال الخيار الأفضل للغالبية العظمى من مشاريع البرمجيات. تم تصميم Scion بشكل أساسي لقواعد التعليمات البرمجية الفردية الكبيرة جدًا وبيئات التطوير واسعة النطاق التي تعتمد بشكل كبير على التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تتوقع أنثروبيك أنه مع تزايد شعبية أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي، قد تواجه شركات أخرى مشكلات مماثلة في المستقبل. في حين أن القليل من المؤسسات تصل حاليًا إلى نطاق عشرات الآلاف من عمليات دمج التعليمات البرمجية يوميًا، مع تقدم الوكلاء والتطوير الآلي بشكل أكبر، فقد تحتاج سلاسل أدوات التطوير التقليدية المصممة للمطورين البشريين إلى مزيد من التعديلات.
كما تعتبر الصناعة أيضًا قرار التخلي عن Git بمثابة حالة تاريخية يبدأ فيها الذكاء الاصطناعي في إعادة تشكيل البنية التحتية لهندسة البرمجيات. ومع حلول الذكاء الاصطناعي تدريجياً محل البشر باعتباره المنتج الرئيسي للتعليمات البرمجية، تضطر أدوات تطوير البرمجيات نفسها إلى التكيف مع احتياجات العصر الجديد.
التعليقات