他抬起手，指尖划过空气，调出“策略模拟空间”。界面展开的瞬间，赛事时间轴自动嵌入，倒计时框锁定在67天。系统开始拆解阶段节点，三秒后，三阶段训练日程生成完毕：基础节奏恢复期、战术拆解期、跨国联训预演期。每项任务后标注资源消耗值与队员负荷指数。
林悦的Id在通讯列表亮起，语音请求接入。
“训练表发我了。”她的声音带着刚睡醒的沙哑，“今天就开始？”
“现在。”沈逸将日程同步至全队频道，“第一阶段，所有人关闭外部直播权限，切断非必要数据出口。”
“连训练录像也不传？”
“任何操作记录，都可能被解析。”他顿了顿，“我们不知道‘影子’背后是谁，但对方一定在等我们出手。”
频道沉默两秒，陈宇上线。
“你打算把我们关到比赛那天？”
“直到系统确认训练数据无异常泄露。”沈逸调出“碎片收集兑换”界面，三枚战术碎片合并为“高精度AI行为校准器”，自动部署至模拟战服务器，“这不是封闭，是反向布防。”
主屏切换，全球战队对战录像开始批量导入。北美区的爆发节奏、欧洲区的协同链路、东南亚的地形游击模式逐一解析。但数据流刚运行到第三段韩国战队的团战回放，系统警报弹出：关键帧缺失，技能释放前摇压缩严重，无法准确提取微操参数。
沈逸调出“极速学习模块”，接入跨国玩家共享数据库。数百个第三方视角录像自动匹配，技能延迟、走位惯性、施法间隔等参数开始补全。他将“Shadow-0”与“夜莺的影子”的操作模式设为参照系，反向校准失真帧。系统在七分钟内完成逆向推演，还原出三支典型战队的真实战术意图。
“北美战队，第三十七秒突袭不是节奏，是陷阱。”沈逸标注高危节点，“他们故意暴露节奏点，诱导对手提前反应，再用双刺客包抄后路。”
“欧洲队的问题在协同链。”他放大一段五人联动的走位轨迹，“他们的‘无缝衔接’依赖固定信号协议，一旦干扰指令传输，整个阵型会在2.3秒内断裂。”
“至于东南亚……”他调出一张地形热力图，“他们靠环境掩护打游击，但所有突袭路线都集中在三个高草丛区。只要提前布控视野，就能反向设伏。”
主屏分割为三大区域，分别生成“爆发型”“协同型”“游击型”应对模板。17处高危节点被标红，自动关联至模拟战题库。
林悦的声音再次响起：“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0.4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0.3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0.02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。
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