悦的声音再次响起：“这些……要全部记下来？”

“不用。”

沈逸关闭总览界面，“系统会为每个人生成专属训练包。”

他调出“潜力挖掘预警”

，扫描林悦近期操作数据。

系统在团战走位记录中捕捉到一个规律：每次敌方技能释放前摇出现，她的角色平均延迟o4秒才开始规避。

虽未被击中，但已影响团队站位节奏。

“预判式走位训练包启动。”

沈逸在“策略模拟空间”

中构建专属场景，ai模拟敌方技能释放前摇动作，强制她在o3秒内做出反应。

系统设定渐进阈值，每完成一轮，反应时限缩短oo2秒。

“你的问题是反应链太依赖视觉确认。”

他对林悦说，“现在开始，你要学会‘看前摇之前’。”

陈宇的数据显示另一问题：他在模拟战中选择高风险突进战术的频率高达78，其中61导致团队陷入被动。

“风险压制模块加载。”

沈逸为他设计一组特殊情境——系统在模拟战中植入“高胜率但高死亡率”

选项，每次选择后，立即生成后果推演画面，并标记团队损失值。

“你不是不够强。”

沈逸说，“是太想赢，反而忽略了代价。”

训练表正式生效，第一阶段启动。

林悦进入走位训练场，ai连续释放技能前摇，她的角色在红光闪烁中不断闪避。

陈宇则被投入十场高强度模拟战，每次突进后，系统立刻弹出队友死亡倒计时。

沈逸没有加入训练。

他站在主控台前，调出“策略模拟空间”

的全局监控界面。

三名队员的数据流在屏幕上交织，系统实时计算配合度、节奏同步率、战术执行偏差值。

第三小时，警报再次响起。

东南亚游击ai在模拟战中行为逻辑紊乱，角色在草丛中反复折返，路径规划出现死循环。

系统提示：地形数据精度不足，ai无法识别真实赛事地图的微小高差。

沈逸取出三枚“地形感知碎片”

，在“碎片收集兑换”

界面合并，兑换出“高精度ai行为校准器”

。

他将真实赛事地图的地形数据导入，重新设定ai的路径算法与视野判定规则。

系统重启。

主屏切换至跨国风格对抗模拟战场景：北美爆型双刺客+欧洲协同型中辅组合，向战队起联合进攻。

战斗开始。

林悦的角色在技能前摇阶段提前侧移，躲过第一波突袭。

陈宇压下突进冲动，选择后手切入，成功切断敌方协同链。

沈逸操控主c位，在系统提示的17处高危节点中精准预判，三次反杀打乱对手节奏。

战斗结束，系统生成报告：战队整体配合度提升，战术执行偏差率下降至41。

沈逸在日志中输入：“训练周期进入正轨。”

他调出“潜力挖掘预警”

，将“夜莺的影子”

的数据再次置顶。

系统显示，该id在过去12小时内