A legjobb Fennec (Vector) egyedi mellékletek a COD Warzone-ban

Az Activision dinamikus Modern Warfare újraindítása nemrégiben megkapta az új 4. évadbeli frissítést. A frissítés egyik újonnan bevezetett funkciója a Fennec (Vector). Ezt először a Modern Warfare 2-ben vezették be, majd a franchise számos bejegyzésében láthatták. Közismert fergeteges lövöldözési sebességéről és viszonylag elhanyagolható visszarúgásáról. Ez rendkívül előnyös a géppuskákat használó játékosok számára.

Bár a Vector testreszabási lehetőségei hatalmasak, a Call of Duty: Modern Warfare és Warzone vitathatatlanul a multiplayer és a Warzone legerőteljesebb összeállításaival álltunk elő. Vizsgáljuk meg ugyanezt alaposabban az alábbi útmutatónkban.

A legjobb Fennec (Vector) mellékletek a Multiplayer számára a Modern Warfare-ben

Ha gépfegyvereket használ a Modern Warfare multiplayer játékában, akkor gyorsan be kell szereznie a célpontokat a tűzvonalába, és a lehető leghamarabb meg kell próbálnia az első lövéseket. Ha közelről és személyes kapcsolatba kerülsz, előnyt szerez a fegyver reakcióidejét és pontosságát növelő mellékletek segítségével. Ezeket a szempontokat figyelembe véve itt tartjuk a legválasztottabb Fennec (Vector) mellékleteket a Modern Warfare és a Warzone multiplayerhez.

• Hordó: ZLR 16 csúcs
• Fang: monolitikus elnyomó
• Hátsó markolat: Összecsukott markolatszalag
• Készlet: Nincs készlet
• Alsó hordó: Merc elülső markolata

Mindannyian tudjuk, hogy mind a Merc foregrip, mind a monolit csillapító elengedhetetlen, ha géppuskákat használunk többjátékosban. Fokozzák a pontosságot, növelik a csípőtűzét és segítenek elkerülni az ellenség radarját. Ezen felül még egyértelműbb célt és nagyobb sebességet kap, ha a Stippled markolatszalagot és a „No Stock” opciót használja. A csak a Vector-nál kapható ZLR 16 Apex hordó növeli a sebességet, amellyel a látnivalókat célozza, anélkül, hogy veszélyeztetné a pontosságot.

Ezek a kötődések segítenek abban, hogy még a támadók hada ellen is megállja a helyét, anélkül, hogy levegőt kellene vennie. Érzed, hogy ez a hatalomérzés máris bejön?

A legjobb Fennec (Vector) mellékletek a Warzone betöltésekhez

Ebben az esetben nagy hatótávolságú célpontokkal kell szembenéznie erős védőpáncélokkal felszerelve. Ehhez a Vector-nak gondosan ügyelnie kell fegyvere pontosságára. A legjobb megoldás az, ha a mobilitást fokozó mellékleteket kicserélik azokra, amelyek növelik a cél sebességét és stabilitását. Nem kell sokat aggódnia, mert a Vector már elhanyagolható visszarúgással rendelkezik. A Warzone betöltésekhez általában mesterlövészekkel kell dolgozni, így amúgy is jó lesz a hatótávolsága. Ennek a Fennec-nek (Vector) segítségével jelentősen halálosabb erő lehet, amelyre a harctéren számítani kell.

• Hordó: 18 ZLR holtpont
• Lézer: Tac Laser
• Hátsó markolat: Granulált markolatszalag
• Készlet: ZLR penge
• Aláhordó: A kommandós elülső markolat

Úgy döntöttünk, hogy itt a ZLR 18 Deadfall hordóval megyünk a monolit csillapító helyett, a az előbbi az utóbbi összes erősségét lefedi, és további előnyökkel jár, ha növeli hatótávolságát és lopakodását jól. Ettől eltekintve javítja fegyvere stabilitását, miközben céloz és a golyó sebessége is. A többi alkatrész stabilabbá teszi a fegyvert és megtartja annak pontosságát, ha nagy távolságra lő. Bár ez veszélyezteti a fegyver mozgékonyságának egy részét, Warzone-ban valójában nem nagy kérdés.

Reméljük, hogy nagyon jól érzi magát az új Vector-építések kipróbálása a Modern Warfare és a Warzone között. Megnézheti a mi A Windows hibaelhárítási útmutatói, Játékkalauzok, Közösségi média tippek és trükkök, iPhone tippek, és Android-tippek. Sőt, feliratkozhat a mi szolgáltatásunkra is YouTube-csatorna hogy részt vegyen a 150 dolláros ajándékversenyen. Egyébként, ha bármilyen kérdése van, kétségei vannak vagy visszajelzései vannak, az alábbiakban írjon megjegyzést a nevével és az e-mail azonosítójával együtt, és mi hamarosan válaszolunk. Köszönöm.

Anubhav Roy egy számítástechnikai mérnök hallgató, aki óriási érdeklődést mutat a számítógépek, az Android és más, az információs és technológiai világban zajló világ iránt. Képzett a gépi tanulásból, az adattudományból, és programozó Python nyelven a Django keretrendszerrel.