有人皱眉：“这太虚了，怎么量化？”

“可以测反应延迟。”沈逸接道，“系统能分析对手在高压下的决策周期。如果我们在他们心理波动最大的时候变节奏，成功率会更高。”

他把提议归成两类：一类是身份误导型打法，另一类是节奏控制型策略。

“我们现在有两个方向。”他指着沙盘，“一个是‘双影诱杀’——夜莺以女性形象正面出现，触发隐藏属性加成，同时另一名法师用幻影复制制造真假难辨的输出点；另一个是‘数据潮汐’——利用系统监测对手决策低谷，在那一瞬间发动突变进攻。”

房间里讨论热了起来。

“双影诱杀风险高。”辅助位说，“万一被识破，两个输出点都会暴露。”

“但胜率提升明显。”沈逸调出模拟推演结果，“在高段位对抗中，这项战术能让对方集火判断失误率上升百分之十八。”

“数据潮汐更稳。”有人补充，“不需要依赖特定技能组合，适合多地图使用。”

“可它对时机要求太严。”突击位摇头，“差零点一秒都可能被打断。”

争论持续了十几分钟。有人支持稳妥推进，有人想趁势突破。气氛越来越紧，没人轻易让步。

林悦看着大家，忽然轻声说：“如果我们一直等完美时机，可能永远都不会有改变。”

这句话让房间静了一瞬。

沈逸调出潜力挖掘预警界面。一行数据浮现出来：未来三场比赛，主要对手的战术模型将进入“模式固化期”，AI学习周期为七天。

“他们的系统每七天更新一次行为库。”他说，“而我们可以每天模拟百万次战斗。这就是窗口。”

他启动策略模拟空间，分别测试两项战术在不同配置下的表现。

双影诱杀在面对强控阵容时胜率提升了12.7%，尤其在对方主力输出习惯性优先锁定夜莺的情况下效果显着。

数据潮汐则在中期团战节奏掌控上表现出色，能在对手反应延迟峰值期打出额外一轮技能衔接。