lol终极猎手被动是什么意思？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-07-05 22:42 标签： 英雄联盟终极猎人天赋


世界赛已经在紧锣密鼓地进行了，而Letme在韩服训练时，又拿出了一个新招：不灭之握阿卡丽，并以此打穿上路，碾压了整局比赛。


近日，韩国AFS战队的上单也开始练习这套打法。


那么，这套打法有什么强势之处呢?

1. 被动额外射程，易于触发

阿卡丽的被动可以提供额外移速，并增加攻击距离——这让她可以较为轻松地在近战敌人身上蹭到不灭的效果。


2. 综合性能更强，适合对拼

在对线坦克，以及一些具备坦度的重装战士时，电刑的伤害显得不那么有用。而不灭可以造成4%自己的最大生命值伤害——这在前期也有二三十点，可以回复自己2%生命值，还能获得永久的5点生命。相比之下，【电刑】1级仅有30点伤害，在换血频繁的对线中，不灭是很占优势的。另外，不灭是换血符文，不是抗压符文，在面对一些难以换血的线霸英雄时，更高的伤害才好助你翻身。


Letme的符文搭配是坚决+主宰。

【骸骨镀层】：增加线上换血能力和后期坦度

【蛹化】：增加前期坦度和后期伤害

【复苏】：增加阿卡丽的回复能力

【血之滋味】：可能由于这不是追求极限爆发的搭配，他携带了这个符文增加续航。

【终极猎手】：减弥阿卡丽过长的大招CD

1. 利用Q和被动消耗

消耗的手法参考前文的动图，被动的机制能很好地帮助她蹭到敌人。在拥有W技能之后，你可以利用隐身和额外移速更好地拉扯。

抢2是通用的一个技巧，成功抢到2级的话，对方很难对你进行有效还击。



这里LETME用了一个卡6级的技巧，对面大虫子仗着自己兵多以为阿卡丽不敢反打，却没算好经验，被6级阿卡丽的多段突进+高伤害击杀，还交出了死亡闪现。

由于W技能的存在，阿卡丽可以轻松地转移防御塔的仇恨，从而完成塔下换血和越塔强杀。


在对线获取优势之后，阿卡丽最好是配合打野先拿一塔，次一点的选择是TP支援——但她在没有大招时相当乏力，需要注意。成功解放之后，你可以换线发育，或者利用自己的机制跟队友强杀敌人换取资源。如果自己处于劣势则要集中注意，利用W和E规避对方的先手爆发，再寻找机会进行反打，适当的补充防御装也是可以选择的——赛场的阿卡丽甚至在水银鞋+饮魔刀之后才出科技枪。阿卡丽并不是个缺伤害的英雄，强调持续作战的不灭打法更是如此。

让我们来看两个镜头来讲述阿卡丽打团的技巧：


这里阿卡丽绕后先手切到AD，打出最初的伤害之后利用W技能拉开。对方AD试图返场输出，却又吃到一个Q技能，最后被R+被动不灭A直接斩杀，甚至连大招都没能开出来。


W技能是阿卡丽在团战中的核心，不仅能为你提供调整位置的机会，还会给予对方全员无形的压力。这里阿卡丽先手一套打在对方下路身上，W技能拉开之后又用Q技能限制对方上野的进场，最后RA收掉时光，配合队友赢下了团战。

当然，对方反手很强的正面团是不太好打的——像酒桶、风女这种甚至能直接把你从烟雾里弄出来。此时，你可以进行单带牵制，有E有W有两段R的阿卡丽是非常难抓的，对方如果放个小脆皮来还有被你单杀的可能。


阿卡丽一般选择科技枪+法穿鞋+鬼书的核心构筑，33法穿在面对脆皮时能将她的高额基础伤害提高到接近真实伤害的程度，极大地提升对后排的威胁。后续补出中亚增加生存，再往后的伤害装可以考虑巫妖/法穿棒/帽子。如果对线物理英雄压力较大可以先出护臂。

以上就是笔者带来的不灭阿卡丽攻略，感谢观看。

对线打不过，符文不会选?关注兔玩英雄训练营轻松上分!

特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。

lol的第9个赛季即将开始，泰隆是一个高爆发的中单英雄，很多玩家不知道泰隆怎么加点，下面小编带来攻略，介绍lolS9男刀天赋怎么加，感兴趣的话快来看看吧。

基石符文带电刑，增加伤害爆发。当然在季前赛版本中，大家也可以尝试带黑暗收割。

因为男刀锋有一个Q技能的突进，所以建议点出猛然冲击来获得穿甲，提高伤害。

男刀接下来点出主宰系的眼球收集器，排眼和击杀可以提高它的攻击力。

主宰系的最后我们点出终极猎手来减少大招CD。

副系符文带精密系，然后点出凯旋（帮助回血）和致命一击（提升斩杀线）。

LOLS9男刀的符文属性点出进攻层的攻击力、灵活层的攻击力、防御层的成长生命（如果对线战士，可以带护甲）。

刀锋的WQR连招配合电刑，在一瞬间打出高爆发输出，血之滋味和贪婪的猎手配合过量治疗给刀锋提供稳定的续航，坚毅不倒则增加刀锋在受伤后的伤害。僵尸守卫为泰隆提供一定的视野，防止敌人gank。

以上就是今天为大家带来的lolS9刀锋之影泰隆符文搭配，希望对大家有所帮助。更多的内容请关注当游网，为你带来更多更全的游戏资讯以及游戏攻略。

我要回帖

更多关于 英雄联盟终极猎人天赋 的文章

 

随机推荐