当前位置:首页 > 文章列表 > 文章 > 软件教程 > 明日方舟10-7通关攻略详解

明日方舟10-7通关攻略详解

2025-09-10 15:36:47 0浏览 收藏

《明日方舟》10-7关卡令众多玩家头疼,本文将详细解析10-7的通关技巧,助你轻松过关。首先,推荐一套高容错率的阵容配置:星熊、泥岩、山、煌、艾雅法拉、闪灵、苏苏洛和白面鸮,并详细说明了关键干员的技能选择。其次,图文并茂地展示了最佳部署顺序,优先在城防炮位置部署星熊,再逐步构建左侧防线,确保初期稳固。最后,阐述了核心输出策略,强调城防炮的主导地位,并结合干员技能的释放时机,实现高效清怪和控场。掌握这些技巧,相信你也能顺利通关《明日方舟》10-7,获得丰厚奖励!

明日方舟10-7通关攻略

1、阵容配置推荐:重装干员选择星熊和泥岩,技能均使用二技能;近卫干员搭配山与煌,同样开启二技能;术师位选用艾雅法拉并携带二技能;医疗组由闪灵、苏苏洛和白面鸮组成,其中闪灵也需开启二技能以增强支援能力。

明日方舟10-7通关攻略

2、部署顺序如图所示:首先在城防炮位置放置星熊,随后在左侧入口处依次部署山、闪灵(面朝右侧)、煌(面朝右侧)以及白面鸮(面朝右侧),确保初期防线稳固并具备持续治疗支持。

明日方舟10-7通关攻略

3、接下来部署艾雅法拉,使其面向右侧进行法术输出,随后在右侧区域补上泥岩协助抗压,整体输出核心由城防炮承担主要伤害,配合干员技能节奏完成清怪与控场。

好了,本文到此结束,带大家了解了《明日方舟10-7通关攻略详解》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多文章知识!

360免费WiFi关闭推荐设置教程360免费WiFi关闭推荐设置教程
上一篇
360免费WiFi关闭推荐设置教程
趣头条vs惠头条哪个收益高
下一篇
趣头条vs惠头条哪个收益高
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    474次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    532次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    551次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    505次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    324次使用