第一篇：角色創建及攻略指南 - 潤豐網游交流 - saiboser - 和訊博客

角色創建及攻略指南saiboserIntelligenceWillpower感知 鋼鐵毅力Iron Will魅力 瞬間記憶Instant Recall智慧

這五項屬性技能，花費時間較少，而且沒有起始要求，為了提高今后的學習速度，我高度建議大家訓練這5項到最少等級4。

進階屬性技能： 清晰頭腦Clarity毅力 風采Presence記憶 邏輯判斷LogicLevel 1 專注分析Analytical MindLevel 1 瞬間記憶Instant RecallLevel 2 學習LearningLevel 3 專注分析Analytical MindLevel 3 瞬間記憶Instant RecallLevel 4 學習LearningLevel 5 生動記憶Eidetic MemoryLevel 2 生動記憶Eidetic MemoryLevel 4 專注分析Analytical MindLevel 1 邏輯判斷LogicLevel 3 邏輯判斷LogicLevel 5 繼而最后也可以提升 生動記憶 / 邏輯判斷 到達等級5，如果你喜歡。

通過這樣的一條路線，你的智慧和記憶將以最快速度達到最高值，進而使你花費在其他屬性技能中的時間最小化。我不建議在這個階段訓練進階屬性技能到等級5，因為進階屬性技能從等級4到等級5將花費巨大的時間，而且我不認為這樣的時間損失能在將來得到彌補，除非你準備花上3年時間來玩這個游戲。

6。植入體Implants，也能夠提升你的屬性，并大大的節約你的訓練時間。

例如，我正在訓練 “外科打擊技術Surgical Strike”等級3，這是我植入一個提升次要依賴屬性的植入體，這將立即為你節省花費在這個技能上的時間多達6小時！目前，你可以得到隊應不同屬性的植入體，能夠提升相應等級屬性1到3點數值，有的也有+4的效果。但是每種植入體只能植入一次，并且是不可回收的。如果你曾經植入了+1的記憶，你在植入+3的記憶，那么之前植入的+1記憶會自動銷毀，而且你不能再重復植入+3記憶，這些植入體不能被疊加。而且當你死亡后，植入體也會隨著你的死亡而銷毀。所在作植入前，你應當考慮，你是經常會死的人么？因為，如果你熱衷PvP，而且經常出入危險地區，很可能這不值得你去花巨大的資金來購買這些植入體，當然，如果你的千百萬富翁，就另當別論。（你可以通過作任務或者市場來獲得這些罕見的植入體）

第二章通用技巧

1。魅力可能是目前所有屬性中最沒有用的一項，只有相當少數的技能是以魅力為受到依賴技能的：社交Social，關系Connections，談判學Negotiations，快速交流Fast Talk，外交學Diplomacy，犯罪關系學Criminal Connections。除非你打算成為一個專注跑代理的玩家，那么我建議，將時間花費在感情傾注Empathy/風采Presence 這些技能上面顯得有些浪費時間。

2。最大化你的那些將要被重點訓練的技能領域所持有的依賴技能，比如 導航技能 以智慧為首要依賴技能，所以，如果你要將導航技能提升至等級4/5，那么你就要首先提升你的智慧來為你節約時間，同樣的效果，你也可以做一個+3智慧植入來更有效的縮短訓練時間。

3。如上面所說，學習learning技能為你所有的技能訓練節約大概2%的訓練時間，所以我建議，所有人都把它提升到等級4或者5！

4。請認識到要提升所有的學習/屬性技能將要花費時間，所以短期內，這樣的學習方法，將使你落后于其他訓練具體操作技能的玩家，但是提早提升學習和屬性技能，將會使你在中長期的游戲過程中大大超越別的玩家，那時候他們無論怎么揚也沒有辦法趕上你的進度。而且這個距離將越來越大，越來越明顯，他們可能需要花費數月時間來提升一個你只需要1月多一點就能完成的訓練。

5。我想你們也知道能能也有 級位 RANK，級位2的技能將花費兩倍于級位1的技能所花費的訓練時間。級位5的技能將花費5倍于級位四的訓練時間，如果你的屬性不好，呢橫可能你需要花費超過一個月的時間來提升一個級位5的技能。正確的屬性分配以及屬性技能訓練，能為你節約數日，甚至一周時間

6。你需要好好計劃你的時間是你的人物一年365天每一分每一秒都在訓練。

第三章：技能

技能名稱 首要-次要

拖掛Drones: 記憶-感知

電子Electronics: 智慧-記憶

工程Engineering: 智慧魅力

學習Learning: 記憶-智慧

機械Mechanic: 智慧-記憶 感知-毅力

導航Navigation: 智慧-感知

科學Science: 智慧-記憶

社會Social: 魅力-智慧

飛船指揮Spaceship Command: 感知-毅力

貿易Trade: 毅力-魅力

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記憶為首要的技能: Drones, Industry 和 Learning