大腦的演算法：離職算式的最佳解？

事情是這樣的。

當你每天早上打開 Cli 請 Agent 開始做事，接著看到又一個新出的 AI 工具說「只要一行 Prompt 就能自動生成系統」，然後回頭看看自己那寫得像義大利麵一樣複雜的 Legacy Code……

你腦袋裡的演算法就會開始自動運算：

職涯風險 = GPT or Claude 進化速度 / 攻城獅的腦力跟時間

當分母趨近於零，這個算式的解只有一個：「我是不是該去養豬了？」

工程師與豬的距離，比你想像的還要近

很多人以為「養豬」只是我們工程師在 Code Review 失敗或部署出 Bug 時的自嘲，但如果你認真拿工程師跟豬場做個 Benchmark，會發現驚人的相似度：

你看，豬隻不會要求你用 Next.js 14 重構牠們的豬舍，也不會跟你抱怨 API Response Time 慢了 10 毫秒。在實體世界裡，泥濘、臭氣與實體動態，成了抵抗 AI 演算法襲擊的最強防護罩。

告別焦慮的第一步：我真的把「養豬實習履歷」準備好了！

絕不只是嘴上說說。為了驗證「實體產業的私有領域知識（Domain Know-how）到底能不能成為終極護城河」，我直接拿出帶人的嚴謹精神，產出了一份 《豬場實習生履歷》：

https://linyencheng.github.io/pig-farm-intern-resume/

【履歷亮點速覽】

• 求職目標：接受最低薪資甚至無薪！只求包吃住，從豬隻照護、環境消毒做起。
• 核心競爭力：
  • 現任半導體科技廠資深前端：習慣高標準流程，能把「豬舍飼料庫存」當晶圓廠 Yield Rate 在監控。
  • 成大工科系背景：跨電機、機械與資訊，能直接看懂現場自動餵食機與感測器設備。
  • 細心巡查：具備強大異常追蹤能力，能第一時間發現病豬（Bug）並進行交班紀錄。

當傳統畜牧業遇上「用 SOP 規範寫出來的養豬履歷」，這不是降維打擊，什麼才是？

我們的技術到底還值不值錢？

如果不去養豬，回到軟體工程本身，在 AI 能處理 80% 基礎開發的年代，我們到底該怎麼活？

1. 核心價值轉向：程式碼只是工具，從「撰寫者」轉型為「架構決策者」。AI 擅長吐答案，但只有你能「定義真正的問題」。
2. 私有資料與實體鎖定：AI 無法直接存取企業內部的邏輯與實體現場。不論是資安、底層 OS，還是豬舍裡的 IoT 數據，實體世界的泥濘是純文字模型滲透不進來的。
3. 終極 AI 雙刀流：利用 AI（Harness Engineering）把寫元件、發 PR 這類雜事自動化，搶回時間去培養第二曲線。一手拿 AI 槓桿，一手拿實體洞察。

這 30 天的實境賭局

這不是一門正經八百的教條式課程，這是一場資深工程師拿自己的職涯做測試的極限實驗。

接下來的 29 天，我會掏出所有 AI 雙刀流自動化工作流（Gemini CLI、MCP、Agent Skill、Loop Engineering），一步步把我的日常工作自動化。

看看到底是 AI 先把我完全取代，逼我下週直接提著行李去豬場報到；還是我能用 AI 槓桿搶回人生自主權，實現「靠 AI 自動化買回時間，去泥濘裡嚕豬」的終極自由！

如果你也每天在「寫 Code 還是養豬」之間反覆橫跳，歡迎訂閱這個系列，我們明天見！