Mercari 公開 4 個月 AI 原生開發 PoC：PR 數量翻倍，確立決策紀錄與無推論測試等 4 項標準

據報導，日電商巨頭 Mercari 於技術部落格公開一項為期 4 個月的 AI 原生開發 PoC（概念驗證），由 2 名工程師、1 名產品與 1 名設計人員組成團隊執行。團隊指出，AI agent 的周邊機構（如沙盒、評估迴圈）可直接購買，但決定專案成敗的「判斷標準」必須由團隊自行累積。 專案實作 4 項具體做法：首先是統一程式碼命名與錯誤處理、分頁邏輯、enum 等規則，藉此刪除上萬行程式碼並減少 AI 讀取的上下文雜訊。其次是建立決策紀錄，以 Spec 描述現況、RDR（Requirements Decision Records）記錄決定理由與捨棄選項、ADR（Architecture Decision Records）記錄架構取捨，並將審查意見寫入依職能分類的 skill 中供重複使用。 第三是移除測試迴圈中的 AI 推論，AI 僅定義步驟與預期結果，實際執行改用 Playwright 自動化跑完上架、購買、成交等固定腳本，確保測試穩定性。第四為 3 層個資防護（提交前檢查、PR 自動掃描、CI 掃描加復原），遮罩時保留開頭字元以維持上下文脈絡。 在工作流程上，跨 session 銜接改用附進度勾選的 plan 檔案與 TODO.local.md，並將專業知識集中於 skill，使 agent 僅作為薄包裝層。最終在團隊規模不變下，PR 數量成長數倍，且新功能與改善類 PR 增幅超過修正類；軟體工程的 alert 調查現在僅需輸入 URL 即可自動完成排查與修正。