《剑网三》中的奶毒是一种非常重要的角色,具有强大的治疗和辅助能力,常常成为副本队伍中的核心角色。本文将为大家介绍奶毒的定位、技能、装备、配装和培养等方面,帮助玩家更好地了解和掌握这一职业的特点和技巧。
有人尝试将“菜”(这里指某种持续治疗技能)与HOT(持续治疗效果)相比较,指出“菜”拥有长达20秒的冷却时间和30秒的持续效果,且能作用于十人。然而,从表面看来,其覆盖率似乎较低,仅为0.26(计算方式为:目标数10除以总时间间隔25秒,再除以有效时间的三分之二比例),远低于HOT常见的60%至80%的覆盖率。尽管如此,“菜”在治疗占比上却能接近20%,仅次于HOT的10%占比。这背后的原因在于,“菜”在特定时机(如团队集中掉血阶段)的爆发性治疗能力,通过翻倍治疗次数,显著提升了其治疗效率,尤其是在与战斗节奏相契合时,其效果尤为显著。相比之下,HOT虽然持续时间长,但往往在治疗量的即时性上不及这种能在关键时刻提供大量治疗的技能。
有人说,如果菜种好了就应该直接种下去,这也没什么问题。在治疗好了情况下也是如此,如果已经恢复健康,就可以将它们种下去,这样就不会被遗忘了。我建议新手先练好菜,然后再种植,以防止忘记相关知识,更不用说正确的轴向了。
当你熟练掌握了种菜技巧后,可以考虑推迟或提前种菜来应对boss的技能轴。通过储存血球或治疗能力,可以在需要时爆发更多的治疗。但是这需要你能够熟练掌握boss技能轴,并背出每一波技能发动的时间点。例如,在PT老一起码中,第一波斩海在1分钟处,第二波斩海在1分30秒处。因此,你可以在开局提前2秒种植献祭,并根据需要选择种植献祭或其他优先级更高的菜品,以确保每一波斩海都被完全覆盖。
在游戏中,有两种治疗技能分别为柔梦和回潮。这两种技能都需要菜的支持。如果你想优化种菜时间,可以通过排轴来实现。比如说,在某个时间点之前种一个菜,接下来在另一个时间点种下另一个菜,这样回潮就能提前1秒钟种下一个菜,接着柔梦就可以顺利地种下一个菜了。如果第一个菜在怪物出现前7秒钟种下,就没问题,否则会血亏一波治疗。也可以省略一个菜,让回潮在现有菜的持续时间内种下一个菜,比如在游戏开始的5秒钟内种下一个菜,接着在蝶雨即将结束的0.46-0.50秒钟内种下另一个菜,最后在1.16-1.20秒钟内直接种下最后一个菜。(不建议在30秒种菜,因为这时候已经在跑蝶雨了,菜的范围跟不上跑大圈的范围,菜只能持续10秒左右,血量会下降10秒)
因为蝶雨在0.29开始归巢1.24.所以只能预先预测开怪并种植更多的菜,或者延迟一个菜的播种时间。但实际上,由于跑圈是贴着边走的,即使在边缘种植菜籽也有人吃不到,因为跑步的范围是园形且半径近25尺。将一个菜的种植时间推迟20秒可以减少亏损,并且可以通过攒冰蚕在20秒后进行补救,所以实际上亏损并不会太多。
所以这里必定涉及推迟菜或者预判开怪种菜。
重要的是要预判攻击的时间点,但并不是每次都能完全预测。若没有预测准确,建议在开局后5秒内立刻种下第一个菜,而在推迟十秒左右的真空期,可以攒积蓄一些瞬发技能,以便在菜种植后进行补充。在跑蝶雨的最后时刻,大约在第45到50秒左右种下第二个菜,而在第三个菜的种植时,通常发生在15到20秒钟处,如果推迟时间够的话,也可以考虑使用积攒的瞬发技能冰蚕,再以柔梦和柔梦震荡来进行增益。第四个菜,建议是在柔梦开始后立刻栽种(如果Boss的攻击速度较慢,可以考虑再延迟3秒左右)。
从0秒开始好了就会出现血亏一波归潮的情况,如果攻击速度很快就会受到伤害,如果攻击速度较慢,则不会受到太大影响,但在柔梦后十几秒,掉血最多的时候会晚4秒。
补充一下飞天成华流
在召唤大蝴蝶时,女娲的增益效果是必须的,其次是蛇的增益效果,最后是特效腰坠。因此,即使出现了错误或时间紧迫,只能选择召唤女娲或蛇中的一个,也应该先选择召唤女娲。
以我的号为例
普通的蝶鸾技能可以造成6-7万的会心伤害,但是如果单独使用蛇招和蝴蝶蝶鸾技能,则可以造成10万的会心伤害。而单独使用女娲招和蝴蝶技能之后,可以造成14万的会心伤害。如果同时使用蛇和女娲招以及蝴蝶技能,则可以造成16万的会心伤害。可以看出女娲的重要性,因为她的技能可以提供补天和奶毒效果,在任何流派的战斗中都非常重要。
当你想要偷懒而不想进行牺牲仪式时,可以使用女娲的醉舞。如果有足够的时间,最好进行两次爆发操作(蛇-献祭(虫兽+其他怪兽)-女娲-蝴蝶),这样醉舞可以提供更多的治疗和更强的爆发能力。
建议在使用千蝶技能前先进行一次高伤害输出,因为千蝶技能的系数加成非常高。
举例来说,我的游戏号普通攻击时的暴击伤害是2-3万,但如果使用女娲蛇加持后,暴击伤害就能翻倍至6万。
奶毒职业在群体治疗上的卓越能力绝非浪得虚名,其独特的技能组合——如爆菜搭配蝶池或是高频施展的醉舞蝶鸾,展现出惊人的治疗爆发力。然而,当前游戏环境中,尚未出现能够充分展现这一优势的理想战斗场景,比如类似九老洞8连那样的高强度连续战斗模式,使得奶毒的强大群疗能力稍显英雄无用武之地。
针对下一个赛季,设计一个机制,每33秒将有一个10秒的周期,在这期间角色将持续失血,但不是dot伤害,而是每两秒失去一定数量的血量。这个机制有助于奶毒职业的崛起。
在一些需要快速爆发输出的阶段,飞天治疗能力并不如蝶池千蝶或冰蚕。虽然飞天在持续掉血的场景下表现很好,但在短时间内缺口较小而后续无掉血情况时,治疗能力无法及时弥补。因此,蝶池千蝶在此种情况下的高质量醉舞具有更好的治疗效果。虽然飞天可以在高压场景下表现得不错,但并不能完全代替蝶池。
对于成华奇穴在游戏中的使用情况,通常来说,蝶鸾技能的使用占比在15%左右被视为一个合理的水平,这表明玩家在战斗中有意识地运用此技能进行群体治疗。而蝶旋技能则根据战斗BOSS的不同,其使用占比在8%到10%之间波动,这也体现了玩家针对不同战斗情境所做的技能调整。
如果你在使用飞天奇穴后发现蝶鸾的占比降低到10%以下,这往往意味着你在战斗中对蝶鸾技能的使用不够频繁或效率不高。可能的原因包括手动按键时遗忘或反应不够迅速,导致技能释放的时机不佳。
玩家在玩游戏时,可以通过使用宏来辅助完成一些技能操作,特别是在打飞天成华这个大招时,使用宏可以大大提高爆发输出。但是,使用宏之前需要确保自己已经了解和掌握了正确的技能操作,宏只是辅助工具。同时,玩家也要注意,如果过于依赖宏而忽略了真正的技能操作,那么一旦宏不能用时,就会出现奶不动、毒不打等情况,造成输出损失。因此,使用宏需要谨慎,只有在已经掌握了操作技巧的情况下才能使用。
对于5的这个任务,可以在游戏中进行直接设置。当需要使用时,请确保已经选中了自己的角色,并对任务进行再编译。
这个宏的提出者是小柴胡,它源自于魔盒,并且我在这里只是将其转载过来。
6.1金瓯奇穴爆发辅助宏
/fcast 灵蛇引
/fcast [last_skill=灵蛇引] 蛊虫献祭
/fcast [buff:回春] 女娲补天
/fcast [buff:女娲补天] 碧蝶引
/fcast 迷仙引梦
/fcast [buff:回春] 千蝶吐瑞
可以准备两个,一个删千蝶,一个含千蝶
6.2虫兽奇穴用
/fcast 灵蛇引
/fcast [last_skill=灵蛇引] 蛊虫献祭
/fcast [buff:回春] 女娲补天
/fcast [buff:回春] 风蜈引
/fcast [buff:回春] 碧蝶引
/fcast 迷仙引梦
/fcast 千蝶吐瑞
同上可以删千蝶留千蝶各一个
继续补充,6.1和6.2的宏怎么用
首先,6.1版本中宏点金瓯技能已经被削弱,使用女娲技能不会占用全局冷却时间。在使用菜占技能时,整个时间很快。如果保留迷仙引梦技能,在提前3秒停手并等待2秒后,就可以按下宏,只需要1秒钟来使用菜千蝶技能。如果不保留宏里的迷仙引梦技能,提前种菜后再按宏,也可以在1秒钟内完成技能使用。
在使用虫兽女娲宏的时候,需要注意到它会占用约4秒的GCD,也就是说两次召唤宠物菜的时间总计约为4秒。为了避免延迟等问题,建议在删除召唤宠物菜的那行代码时设置为3秒按键延时。这样可以确保按键顺畅,不会造成影响。
建议在熟练使用后,删除宏中种菜的部分,提前在宏之前种植菜,以便将buff时间留出一秒钟来为醉舞留下更多时间。
今天新鲜到货一批yx三奶秀毒歌5老板,其中有多次比较严重的失误,比如忘了挂上蝶鸾这个装备;比如忘了按女娲然后误招了蝴蝶。这些失误可能是因为年岁渐长造成的,但幸好同车的奶秀表现还不错。我建议大家使用宏辅助,可以更加稳定,因为我太懒不想频繁按键。
该技能数据只是参考数据,建议仅供参考。此数据可能不完全准确,仅供参考。
叠甲我也不是专家,所提供的信息仅供参考。
请给我一个满加速的四件套装备方案,如果没有合适的纯辽换洗,我可以凑合使用。我的装备评分目前为26.8万。
奶秀28.6w四件套
关于冰体蛊、梦飞天、虫兽成华等角色在游戏中表现的一些情况,有时为了省事可能会放弃某些操作。在进行种菜等垃圾时间时也不会太严格。
2冰体蛊梦飞天虫兽蝶池
3只冰体蛊、梦飞天虫兽和蝶池的7层buff太厉害了,宝石点击了我4次,真是气死我了。
4冰体蛊梦飞天虫兽成华(失误比较多)
5清霜蛊梦飞天虫兽蝶池
打击目标飞天时,有两种常用的方法可以加快后续步骤进展。一种是通过清除目标的代表冰霜的技能或状态来做到,另外一种则是通过更换技能装备中的虫兽为金瓯,并使用爆发类技能如猴戏来实现,可以将打击目标飞天的时间从4秒缩短至2秒。
我选择学习《冰体》这个技能是为了在遇到紧急情况时可以使用冰蚕和榨菜来挽救局面。虽然不是必须的,但学习了也不会有太大的影响。这个技能只是一个奇穴,不会影响我进行治疗。
菜系数算法是数据÷时间
我的菜系得分区间在2.6到3.0之间,具体得分是2.32.由于5进出机制较多,我没有严格限制菜品分值范围。
图6是魔盒评分参考,仅用于证明数据的可靠性。
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