Parim FAMASi jahipüssi laadimine Warzone'is

Kui teil on hea eesmärk ja otsite relva, mille lähedal on ühe lasuga tapmine, eelistate kindlasti FAMASi püssi. See relv suudab ühe lasuga vastase tappa umbes 10–12 meetrilt.

Selle relvaga saate vaadata mitut mängijat, kus mängijad näitavad oma ühe lasuga tapmisi. Korraliku kinnitusega FAMAS teeb temast warzone metsalise. Juhendame teid parima FAMAS-i koormusega.

Parim FAMAS-i laadimine Warzone'is

#1. Koon- monoliitne summutaja

Esimene ja peamine asi, mida see manus teeb, on teid radarist eemaldada. Koos sellega suurendab see relva täpsust ja kahjustuste ulatust.

#2. Tagumine käepide - riputatud käepide

See aitab suurendada sihtimissuunalise nähtavuse kiirust ja tagab relva parema käsitsemise.

#3. Tünn - FR 24,4 ″ snaiper

See suurendab ka meie kahjustuste ulatust ja kuulikiirust. See vähendab tagasilööki veidi, mis on kasulik. Selle kinnitusega kombineeritud od-summutaja aitab teil vaenlastega toime tulla 25–30 meetri kaugusel.

#4. Laskemoon- 60 ringi Mag

Lisasime selle manuse, et veenduda, et teil on piisavalt laskemoona vaenlase murdmiseks ja tapmiseks.

#5. Underbarrel-12 gabariidi asetäitja

See säilitab eesmärgi stabiilsuse kauge vastasele tulistades.

FAMASi püss on teinud warzone'ist lõbus režiimi. Mängijad kasutavad ühe lasu tapmiseks rahuldust. Me ei soovita optikas, laseris ja varus muudatusi.

Siin pakutav laadimine on selle relva jaoks parim võimalik koormus. Teil on vaja lihtsalt head sihtimist ja ülejäänud relv teeb oma töö.

Nüüd, ckurat meie Windowsi juhendid, Mängujuhised, Sotsiaalse meedia juhendid, iPhoneja Androidi juhendid rohkem lugeda. Siiski, kui on olemasKui soovite päringuid või tagasisidet, kommenteerige oma nimi ja e-posti aadress. Püüame oma parima, et peagi vastata. Samuti tellige meie YouTube'i kanal vaadata vingeid videoid mängude kohta ja nutitelefonide näpunäiteid. Aitäh.

Anubhav Roy on arvutiteaduse inseneriõpilane, kes tunneb tohutut huvi arvuti-, androidimaailma ning muu info- ja tehnoloogiamaailmas toimuva vastu. Ta on koolitatud masinaõppes, andmeteaduses ja on Django Frameworkiga Pythoni keeles programmeerija.