Claude狂写80%代码，差点干崩Anthropic！CI半年暴涨25倍

当AI狂写代码，最先扛不住的，竟是自家的CI！

就在今天，Anthropic在一篇博客中，披露了一组极为震撼的内部真实数据——

全公司80%的代码，直接由Claude编写！

工程师平均每季度交付的代码量，达到2021—2025年平均水平的整整8倍。

更离谱的是，Claude不仅负责疯狂堆代码，还在PR的代码审查、合并批准环节承担了大量主力工作。

写代码不再是瓶颈，审代码也不再卡脖子。

但整个持续集成（CI）系统，却在半年之内被汹涌而来的代码直接「砸瘫」了。

测试用例狂飙10倍，CI运行任务量在短短6个月内爆炸式飙涨25倍。

面对随时宕机的危险，Anthropic团队连续三次打补丁：加核心、分片、每日强制重启……

结果一次比一次死得惨，最后一个补丁连一天都没撑住。

Claude撑爆测试

夜间周末不歇

为什么代码写得快，CI会直接暴毙？

最根本的原因在于，AI写代码的「行为模式」，与人类有着本质区别。

在传统软件研发流程中，人类工程师需要构思、敲键盘、本地调试，一天能提交的PR数量有限，且往往倾向于把一堆相关改动打包成一个中大型PR。

再加上，是人每天总归要休息的，CI集群因此有充分的低谷期来消化任务。

但换成Claude当主力程序员后，整个研发节奏彻底变天——

• 更小、更碎、更密集的PR
  

Claude极其偏爱提交粒度极细、体量更小的PR。

一个小修改就是一个PR，导致全系统在单位时间内需要触发的流水线频次呈几何级增长。

• 24×7永动机，全天候高频轰炸
  

最要命的是，Agent根本不需要睡觉。

除了白天配合人类的高并发突发提交，Claude还在深夜和周末不间断地跑任务、提代码、做重构。

原本的系统「低谷期」被彻底抹平。

• 伴生测试用例爆炸10倍
  

Claude写完逻辑后，会顺手写出密密麻麻的单元测试和集成测试，整个代码库的测试规模激增10倍。

如果换作传统做法，让每个PR都跑全量测试，CI流水线早就彻底超时卡死。

三次补丁

一次比一次短命

为此，Anthropic打造了一套确定性测试影响分析服务，核心依赖两个组件：

Listener：记录每次CI运行的测试结果 

Selector：根据历史结果决定每个PR该跑哪些测试

然而，这套在「人类时代」运作良好的架构，埋下了一个致命隐患：单点写入（Singleton）。

为了保证所有测试历史严格按时序记录，系统最初设计为单进程写入模式。

但面对Claude每秒持续倾泻而来的数千上万个并发任务，Listener开始严重滞后。

在AI原生开发生命周期中，哪怕Listener仅仅落后20分钟，就会导致数万次测试状态无法同步给Selector。

结果，错误代码被合并，其他工程师开始排查与自己无关的报错；偶发失败的测试开始阻塞合流；新增或修复的测试无法及时生效，回归风险飙升。

接下来，就是三次经典的「快速止血」。

Patch 1：换更大的机器。 把核数翻倍。谁都知道这是临时的，但没人想到它只撑了70天。

Patch 2：分片。 不再需要全局单一写入者，改为每个package一个独立的shard worker。这个方案撑了29天。

Patch 3：每日重启。

到了2026年3月，这台不断打补丁的单体服务彻底崩溃。

每个工作日刚过午后，进程就会直接触发内存上限（OOM）。 团队排查了半天只找到4个微小Bug，尝试替换Go/Rust内存分配器以优化垃圾回收（GC），全部无济于事。

由于单点服务承受着超高负载，团队根本不敢冒着全线停摆的风险给它做生产环境内存分析（Profiling）。

无奈之下，工程师启用了绝招，每日定时自动重启。

然而，在AI每秒几十倍的并发倾泻下，这套古老的“重启大法”连一天都撑不过去。

每日重启造成了严重的任务数据丢包，Listener经常连续落后1小时以上，测试选择器只能拿着陈旧数据瞎猜，导致全公司CI全线亮起大红灯，大面积瘫痪。

抛弃单体，全无状态横向扩展

被逼到绝境的工程师，终于听从了Claude几个月前的建议：把整个服务炸掉，彻底推倒重来。

新架构的核心刀法极为干脆，彻底剥离单体内存状态，转向分布式无状态设计。

引入内存数据存储——异步轻量汇聚——Selector秒级只读解耦。

效果也是立竿见影，在上线切换并完成调优后，此前每周都在疯狂攀升、动辄堆积数十万的未处理事件队列，瞬间被拉成了一条贴地的水平直线！

AI写得动

系统撑不住了

Anthropic这次事故的意义，在于它验证了一个更根本的判断：

AI编程真正带来的冲击，已经从「程序员会不会失业」，进入「整套软件工程体系会不会过载」。

一个过去不起眼的单实例服务，完全可能成为整个团队等待的地方。

AI编程的竞争，正在从代码生成能力，延伸到整套工程体系的承载能力。

谁能让测试及时反馈、让结果可靠流转，谁才更有机会把新增代码变成真正可交付的软件。

代码可以一夜暴增，交付能力得跟上。

参考资料：

https://x.com/addyosmani/status/2099577600159158765?s=20 

https://claude.com/blog/agentic-coding-is-straining-ci-heres-how-we-scaled-test-impact-analysis-at-anthropic

文章来自于微信公众号 “新智元”，作者 “新智元”