OpenAI Pando｜なぜ Git のサーバを作り直した？

OpenAI が Git のサーバ側を作り直した「Pando」は、なぜ生まれ、どう動くのか。OpenAI の記事を元に図で追い、Cursor・GitHub・Anthropic の動きと識者の見方を見比べ、手元でも Claude Code を8本走らせて小さく試します。出たばかりなので、評価はこれからです。 ▼ 今夜の一手（一例） git worktree list 1行だけなら、worktree は分けていません（別 clone はこの一覧に出ません）。 分けるなら一例: git worktree add -b agent0 ../w0 Claude Code の --worktree でも分けて始められます（公式の案内。未検証）: https://code.claude.com/docs/en/cli-r... ▼ チャプター 00:00 オープニング 01:00 なぜ作り直したのか知る 03:13 どう動くのかを図で追う 07:33 いまの状況と各社の動きを見比べる 11:33 手元で何を取り合うのか試す 16:12 締め ▼ 一次情報 OpenAI「Scaling Git at OpenAI」（2026-11-02）: https://openai.com/index/scaling-git-... openai/git（853 版・2026-09-09。スター 245・2026-11-03）: https://github.com/openai/git Cursor の記事（2026-08-18）: https://cursor.com/blog/git-at-any-scale GitHub の記事（2026-10-06。push は前年比4.9倍・社内測定で書き込み最大35倍）: https://github.blog/engineering/archi... GitHub Universe 2026 の基調講演（180倍は 37:30〜）:    • Opening keynote: building the next era of ...   日本語の紹介（Publickey）: https://www.publickey1.jp/blog/26/git... Anthropic の記事（2026-10-13。マージは 2026年5月の1日約2,500件から9月の3万件超へ）: https://www.anthropic.com/research/re... 1日3万件の話をした前の回:    • コードレビュー、人はどこまで読む？全部読む派？選ぶ派？   git worktree の公式文書: https://git-scm.com/docs/git-worktree ▼ 本編で引いた見方（立場つき） Nick G（Anthropic で Scion を開発。The Pragmatic Engineer 掲載の本人の説明）・Gergely Orosz（同誌の著者）: https://blog.pragmaticengineer.com/th... Ted Nyman（Pando 記事の著者の一人＝当事者。X・Grok 経由・2026-11-03）: https://x.com/tnm/status/211741456135... Amplify Partners（East River Source Control の投資家と開示・2026-05-20）: https://www.amplifypartners.com/blog-... Scott Chacon（GitHub 共同創業者・GitButler CEO＝競合する方式の当事者。a16z・2026-04-08。17:58〜と 18:53〜）:    • Rebuilding Git for AI Agents and The Futur...   同じ Chacon の投稿（X・Grok 経由・2026-10-29）: https://x.com/chacon/status/211578182... ※ +1,378%（master へのコミット・2024年Q1 比の 2026年Q3。約14.8倍）・信頼性が90%を下回ることがあった・push の遅れの中央値 約80%減・配信 1日約1PB は、すべて OpenAI の発表です。信頼性の定義は記事にありません。 ※ 「取り合い」は番組の読みで、各社の言葉ではありません。列の図は模式図で、Pando の実装図ではありません。 ※ Anthropic が Scion へ替えたのはモノレポの話です。GitHub は作り直しの途中です。 ※ GitHub の180倍は基調講演のテストの数字です。3〜4倍はロックの変更の分です。 ※ Pando への第三者の評価は、2026-11-04 に Grok 経由で X を探した範囲では見当たりませんでした。 ※ openai/git 853 版の参考値: Linux カーネル（--depth 1）の status --porcelain の中央値 267.8ms、普段の Git 2.56.0 は 250.1ms（Pando のない環境・1テイク）。Pando を使うときの性能のための配布なので、この数字で価値は判断できません。 ▼ 手元の試しの全テイク 共通: Mac・Claude Code 2.1.317・Git 2.56.0・claude -p の非対話実行・push 先はローカル・1本3機能の小さな人工タスク。 各欄は main に届いた機能・秒・費用・push の拒否を含む結果の件数。同=同じ作業フォルダから始める、C=別 clone、W=別 worktree（統合役の分を含む）。 [撮影の3回。本編の表はこの値。全員が同じ registry.py を編集＋8秒テスト・Haiku 8本] 1回目 同 21/24・349.7・$0.212・19 ／ W 24/24・132.6・$0.065・0 2回目 同 15/24・355.2・$0.173・8 ／ W 24/24・117.4・$0.073・0 3回目 同 21/24・374.0・$0.210・26 ／ W 24/24・131.7・$0.076・0 [撮影前の試し。条件は撮影と同じ] 1回目 同 15/24・387.2・$0.188・5 ／ C 24/24・301.3・$0.195・38 ／ W 24/24・124.0・$0.068・0 2回目 同 24/24・342.7・$0.230・37 ／ W 24/24・129.5・$0.075・0 3回目 同 18/24・311.7・$0.194・11 ／ W 24/24・122.0・$0.073・0 他の7本も同じフォルダを使うと依頼文で伝えた回（1テイク） 同 21/24・363.2・$0.254・20 [撮影前の試し。別々の機能ファイル・共通は CHANGELOG.md だけ。無印は Haiku 8本] 1回目 同 24/24・166.6・$0.166・5 ／ C 24/24・96.7・$0.109・11 ／ W 24/24・63.4・$0.055・0 2回目 同 24/24・170.0・$0.170・1 ／ C 24/24・72.9・$0.102・15 ／ W 24/24・66.8・$0.066・0 3回目 同 22/24・340.2・$0.184・8 ／ C 24/24・75.9・$0.089・10 ／ W 24/24・58.8・$0.056・0 Haiku 4本 同 12/12・76.9・$0.046・0 ／ C 12/12・90.9・$0.044・3 ／ W 12/12・78.0・$0.036・0 Haiku 16本 同 48/48・177.8・$0.318・6 ／ C 48/48・158.0・$0.236・18 ／ W 48/48・78.8・$0.103・0 Sonnet 8本 同 24/24・22.5・$0.536・6 ／ C 24/24・32.3・$0.487・1 ／ W 24/24・30.2・$0.354・0 ※ 同じ行の同・C・W は機能の中身が同じで、違うのは作業場所と push 先、W だけ最後に統合役を1本足しています。分けた効果と統合役の効果は切り分けていません。 ※ 順に取り込むと、W の8本の回は毎回7本が衝突し、統合役が解決しました。 ※ 同じ作業フォルダから始めても、途中で自分の clone か worktree を作る本がいました（撮影で計7・15・10回、registry.py の試しで計5・10・3回）。試しで全機能が届いた回も、同じフォルダのままではありません。別 clone でも全機能が届きました。 ※ 撮影の1回目で機能が消えた原因は、ログから追ったこの1件の話で、他の回の未達の原因ではありません。低レベルのコマンドを使った本は撮影で同じ作業フォルダ側が1・1・2本、分けた側が0本ですが、理由は確かめておらず、worktree も origin/main の参照を共有するので、分ければ必ず防げるとは言えません。 ※ 全テイクで全員が正常終了し、終わった時点のテストは通っています（Sonnet は pytest で確認）。途中では push の拒否やテストの失敗も出ています。 ※ 1テイクだけの条件もあり、何本から危ないかの境界は言えません。他のエージェントの存在を伝えれば解決するとも、伝えても同じとも言えません。 ▼ 依頼文（要点） agent0 の場合: feat_0_1.py〜feat_0_3.py を順に足す。機能ごとに registry.py へ登録し、テストを書き、全テストが通ったら CHANGELOG.md に1行足し、その機能だけを1コミットにして git push origin main（W は push 先が agent0）。「エラーが出たら自分で解決して、最後まで終わらせてください」と添えた。 別々の機能ファイルの条件は registry.py の登録なし。 統合役: 各ブランチを順に main へ取り込み、全機能と CHANGELOG の行を残し、テストで確かめて報告する。 あなたは、AI を何本から分けますか？ 意見をコメントで教えてください。 ―――――――――――――― このチャンネル「ずんだもんの実験道具箱」は、開発ツールをずんだもんが試す実験室です。 ―――――――――――――― 音声: VOICEVOX:ずんだもん / VOICEVOX:四国めたん 立ち絵: キャラクター差分素材（自作） / 東北ずん子・ずんだもんプロジェクト https://zunko.jp/ BGM: しゃろう「10℃」（DOVA-SYNDROME）https://dova-s.jp/ この動画は OpenAI の記事「Scaling Git at OpenAI」（2026-11-02）などを題材にしています。引用は和訳を添えた抜粋です。 #Git #ClaudeCode #AIエージェント #OpenAI #ずんだもん