{"id":7702,"date":"2026-10-17T07:49:34","date_gmt":"2026-10-17T07:49:34","guid":{"rendered":"https:\/\/technodidact.de\/?p=7702"},"modified":"2026-10-17T07:49:34","modified_gmt":"2026-10-17T07:49:34","slug":"scion-warum-anthropic-git-hinter-sich-liess-und-was-der-bau-eines-eigenen-versionskontrollsystems-ueber-die-zukunft-der-softwareentwicklung-verraet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/technodidact.de\/en\/scion-warum-anthropic-git-hinter-sich-liess-und-was-der-bau-eines-eigenen-versionskontrollsystems-ueber-die-zukunft-der-softwareentwicklung-verraet\/","title":{"rendered":"Scion: Warum Anthropic Git hinter sich lie\u00df und was der Bau eines eigenen Versionskontrollsystems \u00fcber die Zukunft der Softwareentwicklung verr\u00e4t"},"content":{"rendered":"

Von DerSchneider<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Einleitung<\/h2>\n\n\n\n

Im Oktober 2026 ver\u00f6ffentlichte Anthropic einen Engineering-Blogbeitrag, der in der Entwicklerwelt erhebliche Aufmerksamkeit erregte: Das Unternehmen hatte sein gesamtes internes Monorepo von Git auf ein selbst entwickeltes Versionskontrollsystem namens Scion migriert . Der unmittelbare Ausl\u00f6ser war keine Unzufriedenheit mit Git als Werkzeug, sondern eine fundamentale Verschiebung der Nutzungsrealit\u00e4t: Die Hauptnutzer von Anthropics Code-Repository waren nicht mehr menschliche Entwickler, die gelegentlich offline arbeiteten, sondern eine gro\u00dfe Zahl von KI-Agenten und Automatisierungsaufgaben, die kontinuierlich online sind und Code in hoher Frequenz committen .<\/a><\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

Dieser Artikel analysiert, warum Git unter diesen Bedingungen strukturell an seine Grenzen stie\u00df, wie Scion technisch funktioniert, welche messbaren Verbesserungen es erzielte und welche Erkenntnisse \u2013 einschlie\u00dflich der Kontroverse um die Nichtnennung von Metas Mononoke \u2013 sich daraus f\u00fcr die breitere Softwareentwicklung ergeben.<\/p>\n\n\n\n

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Die Krise der Code-Integration: Warum Git nicht mehr ausreichte<\/h2>\n\n\n\n

Die Dimension des Monorepos<\/h3>\n\n\n\n

Anthropic betreibt einen einzigen, zentralen Monorepo f\u00fcr seinen gesamten Code. Die offiziell genannten Zahlen sind bemerkenswert: Die History des Main-Branches umfasst knapp 100 GB, eine komprimierte Arbeitskopie \u00fcber 25 GB. Allein f\u00fcr CI f\u00fchrt das Unternehmen t\u00e4glich rund 25 Millionen Checkouts durch \u2013 vor Ber\u00fccksichtigung von Entwicklerumgebungen, Agent-Sandboxes und Forschungsjobs. Naiv berechnet w\u00fcrde dies \u00fcber 600 Petabyte Git-Traffic pro Tag bedeuten .<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

Diese 600 Petabyte sind keine tats\u00e4chlich gemessene Last, sondern eine Hochrechnung: W\u00fcrde jeder CI-Job einen vollst\u00e4ndigen Klon oder auch nur einen komprimierten Arbeitsstand ziehen, k\u00e4me diese Datenmenge zustande. In der Praxis behalf sich Anthropic mit einem Arsenal an Workarounds: Shallow Clones, Sparse Checkouts, Promisor-Remotes, Snapshots in Blob-Storage und \u2013 als ultimatives Mittel \u2013 mehrere hundert Git-Mirrors, die parallel betrieben wurden . Diese Ma\u00dfnahmen kauften Zeit, aber sie skalierten nicht mit dem Wachstum der Merge-Rate. Die Mirror-Flotten mussten synchron gehalten werden, Seeds fielen zunehmend hinter den Main-Branch zur\u00fcck, und historienabh\u00e4ngige Operationen wie diff<\/code> und blame<\/code> wurden auf den Teilklonen zunehmend unzuverl\u00e4ssig .<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

Die Merge-Explosion als direkter Ausl\u00f6ser<\/h3>\n\n\n\n

Die entscheidende Zahl ist nicht die Gr\u00f6\u00dfe des Repos, sondern die Geschwindigkeit, mit der \u00c4nderungen eingebracht wurden. Anthropic nennt konkrete Daten: Im Mai 2026 lag der Durchschnitt bei etwa 2.500 Merges pro Tag. Bis September 2026 stieg diese Zahl auf \u00fcber 30.000 pro Tag \u2013 eine Steigerung um mehr als das Zw\u00f6lffache in nur vier Monaten . Anthropic erwartet laut Blog, dass sich diese Wachstumsrate \u201ein n\u00e4chster Zeit nicht verlangsamen wird“ .<\/a><\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

Die entscheidende Erkenntnis: Nicht das Schreiben des Codes war zum Engpass geworden, sondern die Infrastruktur drumherum. Wie DevOps.com<\/a> es formulierte: \u201eCoding stopped being the bottleneck. Source control took its place.“ <\/a><\/p>\n\n\n\n

Die strukturelle Ursache: Git wurde f\u00fcr Menschen gebaut<\/h3>\n\n\n\n

Anthropic erkannte, dass Gits gr\u00f6\u00dfte St\u00e4rke \u2013 die dezentrale Offline-F\u00e4higkeit \u2013 unter seinen Arbeitslasten zur Belastung wurde. Fast alle Clients bei Anthropic sind KI-Agenten, CI-Aufgaben und Forschungsjobs, die von Natur aus immer online sind. Ein Scion-Ingenieur erkl\u00e4rte auf Hacker News: \u201eSince Claude is by far the heaviest user of Scion and is necessarily online, this just wasn’t important to do“ . Die Offline-Unterst\u00fctzung, jahrzehntelang ein Kernmerkmal von Git, war f\u00fcr Anthropics Workload schlicht irrelevant \u2013 und die damit verbundene Architektur (vollst\u00e4ndige Klone, Packfiles, clientseitige Berechnungen) wurde zum Hindernis.<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Die technische L\u00f6sung: Scion im Detail<\/h2>\n\n\n\n

Grundprinzip: Client-Server statt verteilter Klone<\/h3>\n\n\n\n

Scion dreht das Git-Modell um: Es ist eine strikt serverzentrierte Architektur mit permanent online verbundenen Clients . Der Server \u00fcbernimmt die schweren Operationen \u2013 Commits, Merges, Rebases, History-Abfragen, Blame. Der Client h\u00e4lt nur einen begrenzten lokalen Cache und die Dateien, die er tats\u00e4chlich ben\u00f6tigt .<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

Diese Entscheidung erm\u00f6glicht einen entscheidenden Vorteil: CI-Jobs brauchen kein lokales Repository mehr<\/strong>. Ein Job, der nur einen Diff oder eine Blame-Information ben\u00f6tigt, fragt den Server per API. Anthropic betont, dass seine automatisierten Bisect- und Revert-Pipelines ohne diese programmatisch aufrufbare Quellcode-Zugriffsm\u00f6glichkeit bei der aktuellen Skalierung nicht praktikabel w\u00e4ren .<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

Changesets statt vollst\u00e4ndiger Trees<\/h3>\n\n\n\n

Der fundamentale Unterschied zu Git liegt in der Dateneinheit. Ein Git-Commit zeigt auf einen Tree \u2013 eine vollst\u00e4ndige Momentaufnahme des Verzeichnisbaums. Ein Scion-Changeset<\/strong> hingegen zeichnet nur die \u00c4nderungen relativ zum ersten Parent auf und referenziert die komprimierten Blobs per Content-Address . Die Kosten eines Commits skalieren damit mit der Gr\u00f6\u00dfe der \u00c4nderung, nicht mit der Gr\u00f6\u00dfe des Repositories. Packfiles, wie Git sie zur effizienten Speicherung und \u00dcbertragung nutzt, existieren in Scion nicht \u2013 was auch die Notwendigkeit von Repository-Wartung (git gc<\/code>) auf Client- oder Cache-Seite eliminiert .<\/a><\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

Derived Data: Der intelligente Umgang mit abgeleiteten Informationen<\/h3>\n\n\n\n

Ein besonders elegantes Konzept ist die rekursive Berechnung abgeleiteter Daten. Alles, was nicht direkt Teil des Changesets ist \u2013 Blame-Informationen, Pfad-History, der Commit-Graph, Copy-Detection-Indizes \u2013 wird als \u201ederived data“ behandelt. Jede Art abgeleiteter Daten wird rekursiv aus den Werten der Parent-Changesets berechnet, wahlweise eifrig oder verz\u00f6gert .<\/a><\/p>\n\n\n\n

Dieser Mechanismus hat drei Vorteile: Neue Datentypen lassen sich einfach hinzuf\u00fcgen, ohne die Clients zu \u00e4ndern; unn\u00f6tige Materialisierung wird vermieden; und die internen Datenstrukturen k\u00f6nnen optimiert werden, ohne die API zu brechen . Das Konzept ist nicht neu \u2013 es stammt konzeptionell aus Metas Mononoke \u2013 aber Scions Umsetzung ist eng mit der serverzentrierten Architektur verzahnt.<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

Want-only Fetch und dreistufige Cache-Hierarchie<\/h3>\n\n\n\n

Gits Fetch-Protokoll verhandelt, was der Client bereits hat, und der Server generiert dann dynamisch ein Packfile mit den fehlenden Objekten. Scion macht das Gegenteil: Der Client fragt ausschlie\u00dflich nach Objekten, die er haben will \u2013 ausgehend von einem Root-Tree rekursiv fehlende Trees, dann Blobs. Jede Anfrage gilt einem spezifischen, unver\u00e4nderlichen Objekt, das jeder Cache beantworten kann .<\/a><\/p>\n\n\n\n

Die Infrastruktur ist dreistufig: scion-daemon<\/strong> (pro Rechenknoten) speichert Objekte f\u00fcr den gesamten Node; scion-cache<\/strong> (regional) streamt Objekte direkt aus dem Speicher; scion-server<\/strong> (autoritativ) liest aus Google Spanner (Metadaten) und Cloud Storage (Blobs). Jede Ebene erreicht eine Cache-Trefferquote von \u00fcber 99 % und ben\u00f6tigt keinen langlebigen Zustand, was horizontale Skalierung trivial macht .<\/a><\/p>\n\n\n\n

Die konkreten Leistungsdaten<\/h3>\n\n\n\n
Metrik<\/th>Vorher (Git-Mirror-Infrastruktur)<\/th>Nachher (Scion)<\/th>Verbesserung<\/th><\/tr><\/thead>
CPU- und Speicherbedarf der Infrastruktur<\/td>Referenz<\/td>200\u00d7 weniger<\/strong><\/td>Faktor 200<\/td><\/tr>
Checkout-Zeit f\u00fcr CI und Research<\/td>Minuten<\/td>Sekunden<\/strong><\/td>~2 Gr\u00f6\u00dfenordnungen<\/td><\/tr>
CI-CPU-Kapazit\u00e4t<\/td>Referenz<\/td>25 % eingespart<\/strong><\/td>25 %<\/td><\/tr>
Merges pro Tag<\/td>~2.500 (Mai)<\/td>>30.000 (September)<\/strong><\/td>>12\u00d7<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Die 200-fache Reduktion bezieht sich auf die Infrastruktur, nicht auf einzelne Operationen . Die Checkout-Beschleunigung um zwei Gr\u00f6\u00dfenordnungen bedeutet, dass CI-Jobs nicht mehr Minuten auf das Materialisieren eines Arbeitsverzeichnisses warten, sondern in Sekunden starten k\u00f6nnen. Allein die CI gewann dadurch 25 % ihrer CPU-Kapazit\u00e4t zur\u00fcck .<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

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Die Kontroverse: Inspiration oder Aneignung?<\/h2>\n\n\n\n

Die Anschuldigung<\/h3>\n\n\n\n

Zwei Tage nach Ver\u00f6ffentlichung des Anthropic-Blogbeitrags erhob Rain, eine ehemalige Meta-Ingenieurin und Mitdesignerin von Mononoke, den Vorwurf, Anthropic habe das Design von Mononoke ohne ausreichende Nennung \u00fcbernommen . Sie ver\u00f6ffentlichte Side-by-Side-Vergleiche ihrer Mononoke-Dokumentation von 2022 mit Anthropics Scion-Beschreibung und argumentierte, die \u00c4hnlichkeit gehe \u201eweit \u00fcber \u00e4hnliche Einsichten hinaus“. Der Anthropic-Blog habe Sapling f\u00fcr \u201ehard-won lessons“ gedankt, Mononoke aber nicht genannt \u2013 was sie als \u201ean Plagiat grenzend“ kritisierte .<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

In einem Follow-up erkl\u00e4rte sie, sie habe private Best\u00e4tigung erhalten, dass die \u00dcbernahme intentional gewesen sei und es personelle \u00dcberschneidungen zwischen den Teams gegeben habe . Ihr Kernargument war jedoch nicht das Kopieren guter Ideen \u2013 Mononoke sei Open Source und in den Trainingsdaten praktisch aller gro\u00dfen Sprachmodelle enthalten \u2013 sondern das Entfernen der Attribution: \u201eI am completely fine with good ideas being copied. I am not fine with the serial numbers being accidentally stripped off, and I am certainly not fine with them being intentionally stripped off.“ <\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

Die Reaktion von Anthropic<\/h3>\n\n\n\n

Nick G., Autor des Original-Blogposts, antwortete auf Hacker News: Man habe Sapling genannt, weil Meta selbst das Gesamtsystem extern so bezeichne, einschlie\u00dflich des Mononoke-Servers. Man werde eine Fu\u00dfnote erg\u00e4nzen, um Mononoke explizit zu nennen. Man sei \u201evon vielen Dingen inspiriert“ worden, darunter \u201edie gro\u00dfartigen Ideen in Mononokes Bonsai-Datenmodell“, und habe nicht die Absicht gehabt, das zu verschleiern. Man habe Claude nicht einfach angewiesen, ein Versionskontrollsystem zu bauen; der Ausgangspunkt eines gro\u00dfen Git-Repos (statt Mercurial wie bei Mononoke) habe viele Neuentwicklungen erfordert. Viele Ex-Meta-Mitarbeiter bei Anthropic seien von der Nutzungserfahrung mit Mononoke inspiriert gewesen .<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

Was unbestritten bleibt<\/h3>\n\n\n\n

Es gab keine Anschuldigung wegen Code-Kopierens \u2013 nur wegen Design-\u00dcbernahme ohne ausreichende Attribution . Die Kontroverse \u00e4ndert nichts an der technischen Leistung der Migration, verschiebt aber die Erz\u00e4hlung: Statt \u201eUnser KI-Agent hat ein Versionskontrollsystem von Grund auf entworfen“ lautet die genauere Version: \u201eWir haben bew\u00e4hrte, unkonventionelle Designentscheidungen von Mononoke mit KI-Unterst\u00fctzung effizient reimplementiert und an unsere Git-basierten Bed\u00fcrfnisse angepasst.“ Beides ist beeindruckend \u2013 aber nur Letzteres ist ehrlich.<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Die menschliche Dimension: Ingenieure bleiben unverzichtbar<\/h2>\n\n\n\n

Ein besonders aufschlussreicher Teil des Berichts betrifft die Rolle der Ingenieure. Scion wurde von einem siebenk\u00f6pfigen Team in f\u00fcnf Monaten entwickelt \u2013 unterst\u00fctzt durch Claude. Alle beteiligten Ingenieure gaben laut Anthropic an, dass Claude inzwischen besser Code schreibe als sie selbst .<\/a><\/p>\n\n\n\n

Und dennoch: Die Ingenieure blieben entscheidend. Ihre Rolle verschob sich von der Code-Produktion zur Architektur, Systemverst\u00e4ndnis und Urteilsverm\u00f6gen. Anthropic formuliert es so: \u201eSehr oft war die Rolle der Ingenieure, Claude \u201aNein‘ zu sagen.“ Agenten neigten dazu, durch \u00fcbertrieben defensives Adversarial Review Teile des Systems zu \u00fcberengineeren. Erfahrene Ingenieure mussten eingreifen und die Richtung vorgeben . Dieses Muster \u2013 KI beschleunigt die Implementierung, Menschen liefern das Urteilsverm\u00f6gen \u2013 ist vielleicht die nachhaltigste Erkenntnis des gesamten Berichts.<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Einordnung und Ausblick<\/h2>\n\n\n\n

Scion ist nicht das erste ma\u00dfgeschneiderte Versionskontrollsystem f\u00fcr riesige Monorepos. Google betreibt Piper f\u00fcr rund zwei Milliarden Zeilen Code in neun Millionen Dateien (Stand 2016), Meta entwickelte Sapling \u00fcber etwa ein Jahrzehnt . Was Scion unterscheidet, ist weniger die Architektur \u2013 Simon Willison merkt an, Scion wirke wie \u201eeine Neuinterpretation zentralisierter Versionskontrolle im Stil von Subversion“ \u2013 als vielmehr die Geschwindigkeit und der Kontext der Entstehung: f\u00fcnf Monate, sieben Personen, KI-gest\u00fctzte Implementierung.<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

Anthropic stellt Scion nicht als Open Source bereit, weil es \u201ezu eng an die firmeninternen Strukturen gekn\u00fcpft“ sei . Der Blogbeitrag ist daher kein Produktlaunch, sondern ein Erfahrungsbericht \u2013 eine Einladung an andere Organisationen, aus den Designentscheidungen zu lernen. Die Empfehlung an die Industrie ist pragmatisch: Bestehende Git-Plattformen sollten serverseitige RPC-Schnittstellen und bessere Kombinationen aus Sparse- und Shallow-Checkouts anbieten, um agentische Workloads besser zu unterst\u00fctzen .<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

Die tiefere Botschaft ist jedoch unbequemer: Die Geschwindigkeit, mit der KI Code produziert, verschiebt den Engpass von der Code-Erstellung zur Code-Integration.<\/strong> Wer agentische Workflows einf\u00fchrt, ohne die umgebende Infrastruktur anzupassen, wird fr\u00fcher oder sp\u00e4ter dieselbe Wand erreichen. Scion selbst werden die meisten nie nutzen. Aber die Prinzipien dahinter \u2013 serverzentrierte Berechnung, Changesets statt vollst\u00e4ndiger Trees, abgeleitete Daten als rekursive Berechnung, want-only Fetch \u2013 sind \u00fcbertragbar. Und sie markieren einen Wendepunkt: Zum ersten Mal hat ein Unternehmen ein grundlegendes St\u00fcck Entwicklerinfrastruktur prim\u00e4r deshalb neu gebaut, weil Maschinen die Hauptnutzer sind.<\/p>\n\n\n\n

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Fazit<\/h2>\n\n\n\n

Anthropics Scion ist eine technisch beeindruckende, konsequent zu Ende gedachte Antwort auf ein Problem, das erst durch agentische KI entstanden ist: Git wurde f\u00fcr Menschen gebaut, die gelegentlich offline arbeiten, vollst\u00e4ndige Klone halten und in menschlichem Tempo committen. Als diese Annahmen nicht mehr zutrafen, wurde Gits gr\u00f6\u00dfte St\u00e4rke zur Last. Scion l\u00f6st das durch radikale Zentralisierung: Der Server tut die Arbeit, der Client h\u00e4lt nur, was er braucht. Die Ergebnisse \u2013 200\u00d7 weniger Infrastruktur, Checkouts in Sekunden statt Minuten, 12\u00d7 mehr Merges \u2013 sind beeindruckend, aber nicht direkt \u00fcbertragbar. Was \u00fcbertragbar ist, sind die Designprinzipien und die Erkenntnis, dass Ingenieure in einer von Agenten dominierten Entwicklungsumgebung nicht an Bedeutung verlieren, sondern ihre Rolle sich verschiebt: vom Code-Schreiben zum System-Denken und zum souver\u00e4nen \u201eNein“-Sagen, wenn Agenten \u00fcber das Ziel hinausschie\u00dfen. Die Mononoke-Kontroverse mahnt zugleich, dass die Attribution von Ideen in einer Welt, in der KI bestehende Designs reproduziert, wichtiger wird, nicht weniger.<\/p>\n\n\n\n

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Quellen<\/h2>\n\n\n\n
    \n
  1. Anthropic Engineering: \u201eRedesigning source control at Anthropic“, 12.10.2026. https:\/\/www.anthropic.com\/engineering\/redesigning-source-control<\/a> <\/a><\/li>\n\n\n\n
  2. Simon Willison’s Weblog: \u201eRedesigning source control at Anthropic“, 13.10.2026. https:\/\/simonwillison.net\/2026\/Oct\/13\/redesigning-source-control-at-anthropic\/<\/a> <\/a><\/li>\n\n\n\n
  3. Hacker News Diskussion: \u201eMore on Anthropic’s Scion ripping off Mononoke“, 15.10.2026. https:\/\/hn.nuxt.dev\/item\/50106738<\/a> <\/a><\/li>\n\n\n\n
  4. iThome: \u201eAnthropic\u81ea\u5efaScion\u53d6\u4ee3Git\uff0cCI\u53d6\u51fa\u7a0b\u5f0f\u78bc\u6642\u9593\u5f9e\u6578\u5206\u9418\u7e2e\u81f3\u6578\u79d2“, 15.10.2026. https:\/\/www.ithome.com.tw\/news\/179733<\/a> <\/a><\/li>\n\n\n\n
  5. explainx.ai<\/a>: \u201eAnthropic Scion and Meta’s Mononoke: The Attribution Dispute, Claimed vs Verified“, 14.10.2026. https:\/\/explainx.ai\/blog\/anthropic-scion-mononoke-attribution-dispute-bonsai-sapling-credit-claimed-vs-verified-2026<\/a> <\/a><\/li>\n\n\n\n
  6. HTX Insights: \u201e7 People, 5 Months: Anthropic Built a Git Replacement“, 13.10.2026. https:\/\/www.htx.com\/uk-ua\/news\/7-people-5-months-anthropic-built-a-git-replacement-VgtzsUTR\/<\/a> <\/a><\/li>\n\n\n\n
  7. DEV Community: \u201eWhen AI Rebuilds Your Work Without Credit: The Scion-Mononoke Story“, 15.10.2026. https:\/\/dev.to\/gabby_six\/when-ai-rebuilds-your-work-without-credit-the-scion-mononoke-story-268f<\/a> <\/a><\/li>\n\n\n\n
  8. DevOps.com<\/a>: \u201eAnthropic Builds Its Own Source Control After AI Agents Outgrow Git“, 13.10.2026. https:\/\/devops.com\/anthropic-builds-its-own-source-control-after-ai-agents-outgrow-git<\/a> <\/a><\/li>\n\n\n\n
  9. heise online: \u201eScion: Anthropic’s lean Git alternative for agentic workflows“, 14.10.2026. https:\/\/www.heise.de\/en\/news\/Scion-Anthropic-s-lean-Git-alternative-for-agentic-workflows-11489274.html<\/a> <\/a><\/li>\n\n\n\n
  10. 36Kr: \u201eAnthropic Develops Innovative Git Alternative with 7-Person Team in Just 5 Months“, 13.10.2026. https:\/\/eu.36kr.com\/en\/p\/4025436652425094<\/a> <\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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