Revisión de código con IA: Claude escribe 90% de Claude Code

Por qué la revisión de código se volvió el cuello de botella de Anthropic

La revisión de código se rompió porque ahora Claude escribe la mayor parte del código. Anthropic dice que Claude escribe cerca del 90% del propio Claude Code, y los cambios fusionados en el monorepo de la empresa pasaron de unos 2.500 al día en mayo de 2026 a más de 30.000 al día en septiembre.

Lo primero que se rompió fue el control de versiones. El historial de la rama principal del monorepo pesa casi 100 GB, una copia de trabajo comprimida supera los 25 GB y la CI hace del orden de 25 millones de checkouts al día. Descargado sin optimizar, dice Anthropic, eso serían más de 600 PB de tráfico de git al día. En el punto máximo, la empresa llegó a operar varios cientos de espejos internos de git para aguantar. La revisión, informó InfoQ, «fue lo siguiente en romperse».

Qué construyó Anthropic para seguir el ritmo

Anthropic construyó Scion, un sistema de control de versiones propio, y sacó su monorepo de git en cinco meses. En el mismo periodo construyó una herramienta de revisión de código llamada Antique, una búsqueda de código y un sistema de acceso al control de versiones. Scion ejecuta commits, fusiones, historial y blame en el servidor, así que los trabajos de CI y los agentes pueden hacer consultas por una API sin descargar el código.

Para la revisión, el equipo de Claude Code fijó una meta en una publicación de Addy Osmani, Morgan Westlee Lunt y Qing Wang: la mayoría de los pull requests debería «fusionarse con a lo sumo una persona en el circuito, que puede ser el autor, sin aumento de reversiones ni incidentes».

Cómo decide el proceso de revisión con IA quién debe aprobar

Un clasificador asigna a cada cambio un nivel de riesgo, y «el cambio fija el nivel, no el autor». Los cambios de bajo riesgo, como documentación, textos y cambios aditivos detrás de un flag, se fusionan sin aprobación humana. Los de riesgo medio, como caché, el actualizador automático y los prompts de sistema, necesitan a una persona.

Dos reglas marcan el límite: la aprobación de un agente nunca cuenta como la de una persona, y quien dio la instrucción para un cambio cuenta como uno de los revisores requeridos. El equipo también descubrió que los agentes que corrigen cada comentario del revisor pueden entrar en un ciclo. Un pull request de la CLI pasó por más de cincuenta rondas de revisión y correcciones durante la noche hasta que su autor lo detuvo, así que el equipo limitó las rondas. Cuando corrió git blame sobre lo que el revisor seguía marcando, cerca del 59% era código que ya estaba ahí desde la primera pasada del revisor.

«Nadie en el equipo tiene en la cabeza un modelo mental completo de Claude Code, y no creemos que nadie lo necesite». Equipo de Claude Code de Anthropic, sobre cómo entienden los ingenieros la base de código

Qué dice Anthropic que logró el nuevo sistema

En el control de versiones, los resultados medidos son de la propia Anthropic. La empresa reporta tasas de aciertos de caché superiores al 99% en cada nivel, un consumo de CPU y memoria 200 veces menor que el de sus antiguos espejos de git y checkouts dos órdenes de magnitud más rápidos para trabajos de CI e investigación. InfoQ señala que son resultados reportados por la empresa para una carga de trabajo interna, no pruebas comparativas generales contra git.

La meta de revisión todavía no tiene un resultado publicado. El equipo dice que falta un control: interruptores automáticos que endurezcan la aprobación cuando se muevan las cifras de reversiones e incidentes. Los ingenieros los quieren antes de que más código pase a fusiones sin ninguna persona.

Qué significa el código escrito por IA para los equipos de ingeniería

Para cualquier empresa que adopte agentes de programación, la lección es que escribir código deja de ser el cuello de botella y lo pasan a ser la revisión, la CI y el control de versiones. Anthropic espera que otros que usan herramientas de programación con IA lleguen pronto a los mismos puntos de presión.

Varios profesionales pusieron a prueba esas afirmaciones. Un comentarista de Hacker News advirtió que, sin un modelo mental humano, no hay a quién acudir cuando aparece un bug difícil. Otro contó que su auditor de SOC 2 exige que una segunda persona vea cada cambio, algo que la publicación no aborda. Un desarrollador contó más de 6.000 issues en el repositorio de Claude Code que tenían pasos para reproducir el error y aun así se cerraron por inactividad. Un comentarista dijo que la revisión con IA cuesta unos miles de dólares al mes, frente a una revisión humana que se lleva hasta un tercio del tiempo de un ingeniero.

Partes del sistema son públicas. Code Review para Claude Code está disponible para todos en los planes Team y Enterprise, y la revisión de seguridad funciona como una GitHub Action de código abierto cuyo README dice que no está blindada contra la inyección de prompts.

Preguntas y respuestas

¿De verdad Claude escribe el 90% de Claude Code?

Anthropic dice que Claude escribe cerca del 90% del propio Claude Code. La cifra es de la empresa y se publicó junto con su relato del proceso de revisión.

¿La IA puede aprobar sus propios pull requests en Anthropic?

Solo los cambios de bajo riesgo, como documentación y textos, se fusionan sin una persona. La aprobación de un agente nunca cuenta como la de una persona, y los cambios de riesgo medio necesitan un revisor humano.

¿Otras empresas deberían reemplazar git como hizo Anthropic?

Anthropic dice que no. Advierte que Scion no es un reemplazo de git de uso general y recomienda llevar ideas puntuales, como las API del lado del servidor y mejores protocolos de descarga, a las plataformas de git existentes.