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Anthropic 声称，在其单体代码仓库一天内完成超过 30,000 次合并后，编码已不再是瓶颈，并且它已从 Git 迁移到一个由 Claude 构建、名为 Scion 的版本控制系统。这篇帖子引发了讨论：当 AI 自主完成编码时，工程工作的重心会转向何处。
Anthropic 推出了自研的版本控制系统 Scion 及配套代码评审平台 Antique，用以取代其 monorepo 中的 git，以应对 Claude 代码生成带来的超人类规模合并压力（日均合并量从 2,500 增至 30,000+）。
作者回顾了在 ZipRecruiter 的 Git monorepo 中因部署产生数千个 refs 导致性能和可维护性问题，并提出一种用 Git 自身对象历史机制记录每个应用部署历史的替代方案，取代海量 tag refs 的做法。
Kent C. Dodds宣布他对Kody项目进行了测试手术，删除了大约70,000行测试代码。Kody是一个基于Cloudflare Workers和Model Context Protocol构建的AI代理助手。
本文介绍了 tine——一个基于 Buck2 构建系统，专为构建可启动操作系统镜像而设计，支持完全独立、可重现的构建，并兼容大型代码仓库（monorepo）的迭代工作流。
Thoughtworks的工程师们进行了一项实验，在单一代码库中使用AI代理来构建一个航空公司的IROps系统，发现了通过共享计划和频繁提交涌现出的协调。
作者讨论了使用像Codex这样的AI工具扩展monorepos的挑战，指出随着代码库增长，令牌消耗增加，并建议可能需要松耦合模块来处理AI上下文限制。
作者反思了 Kanary 单一代码库的快速增长以及 Codex 令牌消耗的同步增加，认为由于 AI 上下文限制，模块的松散耦合可能是必要的。
Uber 开源了 SubmitQueue，这是一个高性能推测性合并队列，可针对预测的 HEAD 未来状态并行验证多个更改，从而在大规模环境下保持主干（trunk）绿色。
Cursor 解释了它如何为编码代理设置云环境，包括一个名为 anydev 的 CLI 来简化构建命令，并指出云代理现在负责其单体仓库中超过一半的合并拉取请求。
Kody 是一个基于 Cloudflare Workers 和 MCP 构建的实验性个人助手平台；最近一次更新简化了 agents 的集成设置。
Vercel 宣布推出 Services，允许用户在一个项目中使用原子部署、回滚、预览 URL 和内部网络并置多个后端和前端服务。
文章以问答形式讨论了如何让AI Agent在多个微服务场景下进行系统设计和编码，重点介绍了上下文质量（通过monorepo、分层文档）和验证闭环（通过契约测试、mock server）的实践经验。
这是 RedHatInsights/javascript-clients 单仓库的 README，该仓库自动生成用于 Swagger/OpenAPI 规范的 Javascript API 客户端，使用 NX 进行单仓库管理，并使用 GitHub Actions 进行 CI/CD 和 NPM 发布。
Anthropic 的博文详细介绍了在大型复杂代码库中使用 Claude Code 的最佳实践，阐述了代理搜索以及如 CLAUDE.md 文件等扩展的“利用”如何在大规模下提升导航和性能。
回顾 Google IDE 的演变历程：从个人选择的碎片化生态，到一款名为 Cider 的云端 IDE 的开发——该 IDE 因其在编辑和代码审查方面的高效性而广受欢迎。
一位开发者分享了他们在 Gleam 单仓库中测试 BEAM 与 JavaScript 两套运行时的 GitHub Actions 配置，采用矩阵策略并严格执行格式检查。
# 在多语言 Monorepo 中使用 Changesets 来源：[https://luke.hsiao.dev/blog/changesets-polyglot-monorepo/](https://luke.hsiao.dev/blog/changesets-polyglot-monorepo/) 在规模较小的企业工作有一个优势，那就是你可以使用那些无需向超大规模扩展的工具。软件开发领域的一个例子就是 Monorepo。虽然 Monorepo *确实能够*很好地扩展（例如 Google、Facebook 等），但这样做需要特殊的工具链以及更复...