OpenAI Builds Pando Git Backend and Moves to Acquire Pierre as AI Coding Strains Code Hosting

AI写代码太快，基础设施跟不上了

听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI

GitHub，你怎么又出故障了……

11月3日，官方状态页一天就记下了两起故障，其中一起影响Git操作。

到了4日，合并请求等服务又出现异常，部分请求失败或延迟。

代码改好了，想让同事看看能不能并进主项目，偏偏卡在了这一步。

还有网友因此打趣：

正好去喝杯咖啡。

就在GitHub忙着抢修的时候，Axios发出一条独家消息：

OpenAI拟收购做代码托管工具的Pierre，交易仍待交割。

这两条消息撞在一起，时间有点赶巧啊。

而且不得不说，做AI编程工具的公司，还真有好几家开始自己管代码了。

马斯克旗下的Cursor，已经允许开发者把整个项目直接存在Cursor里。

Anthropic更进一步，把自家工程师天天用的主代码库搬进了自研系统。

几家公司为什么都开始折腾这件事？

因为AI写代码的速度越来越快，基础设施已经逐渐跟不上了……

OpenAI自己造了一个，还准备再买一家

OpenAI自己就尝过代码系统跟不上的滋味。

今年3月，The Information就报道过，OpenAI工程师多次遇到GitHub服务中断，公司正在开发内部替代工具。

到了11月2日——就在前几天，它公开了自己的Git后端Pando，负责承接内部代码的存取等操作。

据工程团队介绍，以前，一个工程师手里推进一份改动。有了Codex，一个人可以同时准备好几份。

而每推送一次代码，又会触发多个自动化任务，去取代码、运行检查。

写代码的人没有突然多出好几倍，系统要处理的工作却增加了。

原来的系统渐渐吃力，拉取、推送变慢，合并也会失败。

Pando从4月起就开始承接真实的开发流量。按OpenAI的统计，换上之后，一次推送的中位耗时降了近八成。

自家工程师的问题解决了，面向Codex用户，OpenAI还准备通过收购Pierre，把代码存储等能力带进产品里。

说起来，Pierre的东西，你可能已经用过了～

假设你让Codex修一个bug，它一口气改了五个文件。

你点开文件列表，找到其中一个，再逐行对照它删了什么、加了什么。

前一个动作，用的是Pierre做的Trees；后一个，用的是Pierre做的Diffs。这两套工具早就接进了Codex。

Pierre还有一门生意叫Code Storage，它的客户里，就有AI应用开发平台Lovable。

用户在Lovable里输入几句话，就能做出一个网站。在后台，每个项目都要用一个或多个Git仓库来保存代码和修改历史。

据Pierre今年8月披露的数据，当时Lovable每周新建超过800万个仓库，峰值达到每秒250个。

OpenAI打算等收购完成，再把Code Storage的能力带进Codex。

以后，开发者让AI写代码、查看它改了哪里，再把这一版存下来，都有望在Codex里完成。

目前，这笔交易还要满足监管批准等交割条件。

Cursor开放代码托管那天，GitHub也挂了

大家可能还记得，8月14日，马斯克的SpaceX完成对Cursor的收购。

三天后，Cursor的代码托管服务Origin开放早期测试。

结果偏偏就在8月17日，GitHub也发生了一场持续7小时47分钟的故障。

Cursor员工Matt Palmer当时还开了个玩笑，大意是，他们本来想更早发的，可GitHub，它、它又挂了！！

Origin给了开发者两种选择：做新项目，可以直接在Origin建仓库，代码推到Cursor，请同事审、接收修改意见、合并分支，这些操作都能绕开GitHub。

老项目如果已经放在GitHub，也可以只同步一份到Cursor。

你在Cursor里留下的评论，队友回到GitHub也能看到，代码仍以GitHub上的版本为准。

那问题就来了：

写代码、审代码、合并，都能在Cursor里办完了，那我还专门打开GitHub干啥？

哪怕是老项目，仓库还放在GitHub，但审代码的人也已经可以不去那儿了。

Claude写得太快，Anthropic自己造了一套

OpenAI和Cursor把更多开发操作接进了自己的产品，而到了Anthropic内部，工作量已经大到需要重做代码管理系统。

主要还是因为，Claude写代码写得太快了……

据Anthropic披露，今年5月，公司平均每天合并约2500项代码改动。到了9月，一天已经超过3万项。

也就是每天有超过3万份修改，被合并进团队共同维护的代码版本。

光是用于自动化测试等工作的持续集成任务，每天就要取用约2500万次代码。

高峰期，公司维护着数百个Git镜像，用这些仓库副本分担负载。可主仓库更新得越快，这些副本就越难维护。

工程师发现，来取代码的大多是始终在线的Agent和自动化任务。

有的任务，只是想知道一个文件改了哪几行，何必先在本地备好一份仓库？让服务器算好，把结果发过去就行。

照着这个思路，Anthropic造出了Scion。

客户端用到哪个文件，再去取哪个。查历史、建提交、合并改动，则交给服务器。

7名工程师借助Claude，花5个月做出了这套内部版本控制系统，以及配套的代码审查工具Antique等，还把公司的主代码库整个迁了过去。

不过，Scion主要服务于Anthropic这种规模庞大、改动频繁的内部代码库。

Claude Code的公开仓库等社区资源，仍然保留在GitHub上。

一天三万项改动，谁来检查？

代码取得更快、存得更顺之后，还有一个更棘手的问题：

这些修改，怎么判断能不能用？

在最近一场对谈里，Anthropic的Addy Osmani介绍了他们的做法：

先让Claude做一轮审查，还要给它条件，像真实用户一样把功能跑起来。

比如改的是网页，就让它打开浏览器，检查页面、操作功能，再运行必要的测试。

工程师接着查看它交来的验证证据，包括操作录像、页面截图和测试结果。每项改动仍然有人负责，出了问题，负责人要去处理。

△Claude Code团队公布的代码改动检查与发布流程

Anthropic的工程博客里，还提到一个更麻烦的场景：

一轮测试运行期间，代码库里可能又合进了成百上千项改动。

在这样的规模下，团队发现，用仓库全局锁来协调合并队列的方式很难有效运行，于是把精力投向合并后、部署前的自动测试。

公司也承认，并发修改仍然可能发生冲突。

他们称，Claude通常能比人类发现冲突更快地完成修复，但没有披露相应的量化结果。

One More Thing

读到这你可能会觉得，那GitHub呢？

GitHub，其实也没闲着，自己也在重做底层。

10月28日，它披露，今年已经新增400万个CPU核心和160PB高速存储，并继续把服务迁往Azure。

增加资源之外，原来的排队方式也得变化。

过去，即使几个Agent各自在不同分支上提交修改，仍可能在同一个仓库的写入环节相互等待。GitHub正在让这些更新能够并行处理，减少不必要的排队。

△左侧按整个仓库排队，右侧允许不同分支等引用的更新并行进行

代码存进去之后，还会有大量自动测试任务来取用。

GitHub也在把读取和写入所用的资源分开。来取代码的任务多了，就给负责读取的服务单独扩容，减少两边争抢资源的情况。

这些改造仍在分步推进。

OpenAI、Cursor开始自己提供代码托管，Anthropic重做内部系统；GitHub也在改造自己的基础设施。

所以说，大家都在应对AI带来的开发工作量。

至于咱们用的人嘛，要求倒也很简单：

代码写好了，该检查的也检查完了，准备合进去的时候，可别又给我出岔子啊……

参考链接： [1]https://x.com/FrenchBoulou/status/2117919227147640978 [2]https://x.com/pierrecomputer/status/2117999036175188183 [3]https://www.axios.com/2026/11/04/openai-pierre-computer-github [4]https://www.anthropic.com/research/redesigning-source-control [5]https://www.youtube.com/watch?v=AnsXWH2_EBU