立正讲选择时强调一个顺序：能挑 offer 的前提是先拿到 offer，拿到 offer 的前提是通过面试，通过面试的前提是获得面试机会，而面试机会又取决于你有没有拿得出手的简历成果和口碑⁠1,2。按这个顺序看，你现在纠结的「70% 给 AI、30% 给交通铁路」其实是在分配一个还没到手的选项。更该先问的是：这两条路各自能不能让你进入面试、能不能积累出对方想看的东西。如果 AI 那条路你只有一段实习、面试还在投，那它现在还不是一个「可选方向」，只是一个正在争取的方向。

你觉得 AI 学习成本大、面试吃力，这本身不能说明你不适合。立正提到过一个反直觉的现象：学得顺的时候人容易以为自己学会了，学得吃力、卡住、犯错的时候反而学得更牢，因为学习发生在你的想法和现实对不上的时候⁠3。他还说，真正稀缺的不是资料，而是一个能把你从旁观者推成行动者的实践场——看别人做一次、自己跟着做一次、再被反馈一次，理解方式可能很快就变⁠4。所以「成本大」更可能是你还没进入这种带反馈的实践，而不是这条路对你关着门。

你把精力分给 AI 和交通铁路，直觉上像是分散了风险。但立正提醒过：多拿几个 offer 未必真的分散了职业风险，如果变化发生在整个就业市场，同一类岗位可能一起收缩⁠5。放到你这里，值得核对的是：设计院、铁路局和 AI 岗位，背后依赖的是不是同一套「学历+体制内/大厂白领」的评价体系？如果是，那 70/30 可能只是让你在两个高度相关的方向上各投入一半，而不是真正的对冲。可以试着各投几份简历、看哪边能约到面试，用实际反馈判断哪条路对你是「有选择」的。

你担心的“学了也用不上、用了又不懂”这个循环，立正给的方向是反过来：不要等完全学会再开始用，而是从可信赖的信息源起步，先把一两个高频任务交给 AI，把第一次成功经验沉淀下来，再去做更复杂的项目，每一步都在为下一步打基础⁠1。对 AI 应用来说，门槛并不在预训练大模型，而在于写 prompt、做 application、把代码和功能按场景拼起来完成一个具体需求⁠2。所以“学代码”不必是脱产的长期准备，它可以是你做项目时卡住才去补的那一块。

你提到“不了解知识就连反馈都理解不了”，这个判断和材料一致：真正拉开差距的不是会不会用某个产品，而是能不能用 AI 做出更真实的结果、能不能在新的协作模式里高效工作、能不能把自己的判断力沉淀进系统形成长期复利⁠3。这里“判断力”就是你说的那种能力——AI 给出代码或结论后，你能看出哪里不对、该往哪个方向改。它靠真实项目里踩过的坑长出来，而不是靠先把语言和底层知识背完。所以学代码的目标可以改成：够用来验证 AI 的输出，而不是够用来自己从零写。

你说会根据面试机会数判断方向，这个做法本身有依据：找工作是一份全职工作，需要 strategy 和优先级，包括找机会、判断机会、改简历、联系 recruiter、准备面试、找内推、复盘反馈、维护展示面，它是一个复杂问题，不是机械投递⁠4。不回复和被拒在现在的市场里很正常，没有反馈不一定说明你不行，可能只是岗位、渠道、时间点或表达方式没产生足够信号⁠4。所以你可以把“投出去多少份、拿到几个面试”当成对方向的反馈，而不是对自我价值的判断。