不少玩家在看完昨日圣山相关分享后,怀疑我是否熟悉训练流,甚至认为我对训练流的判断有偏差。这里需要先说明一点,我属于现阶段很难抽到扭蛋流与商店流核心部件的小氪玩家。就纯训练流玩家群体来看,我认为自己具备前三到前五的讨论资格。
这篇内容属于早期版本向攻略,如今已经进入基础固定数值高于部分加成的周期。训练流冲圣山始终应该围绕希雅展开,不建议优先追逐白神。(05.23备注)
在更多高阶玩家尚未完全成型前,先放上相关截图作为开头:


图中这个账号就是cadian,当前全部角色的培养进度见下图(闪堂还没有来得及完成刷取与提升)

若排除各类重氪多体系成型的大佬,在只深耕训练流的玩家当中,我认为达到这种投入程度的人应该屈指可数。
如果你也和我处境类似,只能优先考虑训练流,那么我可以给出一个结论:目前训练流已经显露出一定可玩性,至少说明后期持续培养后仍能维持体系。只是整体上限还需要观察。原因在于不少机制收益并非训练流独占,其他流派同样能吃到一部分,虽然加成总量不及训练流,但训练流开局两天的养成落差仍然明显。
在正式介绍高配训练流方案前,请确认你的器材储备能够接近我的状态:

否则即便依赖租借,也很难真正解决培养压力。
与此同时,请把训练强化加成的170级解锁:

这样至少可以在海边最后一天,拿到一个勉强与商店流、扭蛋流接近的面板数值:

至于过去攻略常提到训练流适合稳步发育,我不清楚前几轮测试环境怎样。在当前测试中,训练流对随机性有一定依赖。运气不足时,连续出现160%以下的加成,依靠训练累积出的数值,未必比得上疯狂抬升训练等级的扭蛋流。运气较好时,即使没有额外训练等级:

也能接近理想面板。至少在当前版本,这种上限数值已经可以追上扭蛋流和商店流的下限表现。
接下来会分享我正在使用的高配思路与个人理解,未必完全准确,欢迎理性讨论,恶意抬杠就没必要了。
用刚培养完成的奥黛拉,向各位展示我的养成搭配:

是的,与前面展示的方向一致。奥黛拉、闪堂电、望月这三张卡的优先级争议不大。前两者能明显改变训练流体验,尤其闪堂电,如果缺少她,当前并不适合坚持训练流。望月的优势在于sf位置里,训练流缺少必须人选,而她的收益尚可,同时角色数值也能提供一定战力。
以下是昨日引发争议的关键选择,即雨乃与野上的取舍:


昨天我倾向使用野上,是因为当日雨乃吃满加成后只给出240属性,而野上更容易稳定达到类似表现,并增加操作弹性。那时我对白神的理解还不够深入,所以需要保留非训练向的续航。因此在当时的条件下,野上混入训练体系,优势比雨乃明显许多。
今天有若干变化让选择反转:第一是海滩最后一天的暴击表现,第二是更多器材与更高练度,再加上笔记开放;第三是困难本出现经理,使得口哨资源得到利用。连续收益叠加后,雨乃的属性提升逐渐接近300-400区间。同时白神的理解更新,让训练流不再缺少续航,此时野上少一天训练的不足便被放大。于是我又将雨乃重新放回队伍。
还有另一个分歧点:pg位置该选择谁:
可选对象一共有3个:



白神、真崎,以及和泉。
不少自称训练流玩家可能会质疑,白神本身更偏商店流,和泉定位通用,为何要把真崎替换下来。那么我们可以回到一个基础问题,大家都具备小学数学思维吗?
简单理解,在一次乘法关系中,对一个较大数值+1,与对一个较小数值+1,哪种提升更划算?
例如1*9,你给9+1,最后只是10,但如果给1+1,结果就是18.
接下来看真崎的能力描述:

所有表情保持一致时会有+25%,但闪堂即便培养完整,也不可能每次触发完全一致。
问题就在这里,当表情一致时,你的总加成通常落在300%-500%,在这种已经很可观的百分比基础上,再增加+25%,就算属于独立乘区,也欢迎更细数据验证,我这里测试不算彻底,但考虑表情一致触发频率,整体增益未必如直觉那样强大。
接触训练流久了会发现,玩家最希望周一到周五尽量别休息。商店和扭蛋在这套体系中的意义,主要仍是提供精力循环。这时候限制就很明显,一周只有一个周末,既要恢复精力,又要处理工作,还要考虑相机与扭蛋提升训练等级。先别讨论行动次数是否充足,资源消耗就已经很难承担。

此时白神的价值就显现出来。与和泉相比,白神商店中的免费商品大多能直接帮助续航。就算运气最差只提供属性,一周也能累计60点属性。真崎是否能在一周内通过加成稳定贡献给训练60点属性?我认为很困难。更关键的是,使用白神之后,周一到周五的养成安排中最多只需休息一天,偶尔休息两天已经算不顺,很多回合甚至无需休息。这会显著增加有效训练次数。和泉后续补充的金钱相对有限,这部分收益在训练流里不算丰厚,不如扭蛋流和商店流容易达到高投产比。
关于后续经理机制,训练流也许还会获得一定增强。这篇分享更偏向给仍坚持或只能使用训练流的玩家一点参考与期待,同时展示当前高配思路。欢迎基于实际体验交流,也期待更合理的反驳,因为这套判断也是近期摸索而成。
再展示一个刚刚培养完成的角色:

这篇属于早期内容,若需要了解当前训练流进阶方法,请继续查看更新后的说明。