Как создать хорошую группу тренеров для поимки Мьюту в Pokémon GO

По сравнению с головными болями других легендарных покемонов, Мьюту не так уж сложно поймать в рейдах Pokémon GO. Главное — воспользоваться своими слабостями и компенсировать их сбалансированной командой тренеров

Как объяснялось в PokeBattler, главное правило: создайте команду Instinct, команду Valor и команду Mystic. Кроме того, каждая из этих команд должна быть разделена на группы с достаточной силой, чтобы победить лидера спортзала.

Захват Мьюту в Pokémon GO: важность команды в рейде

В дополнение к этому сбалансированному распределению участвующих тренеров каждый из игроков должен иметь хорошую команду покемонов для боя. Очень важно учитывать вклад каждой команды и следить за тем, чтобы каждая из них наносила достаточный урон для победы в матче.

Для практических целей, лучше получить два бонусных шара, чтобы гарантировать захват, чем создавать группу, которая слишком мала и не удалось поймать Мьюту .

Данные для анализа возможных результатов битвы основаны на собственном симуляторе PokeBattler.

И как получить эти бонусы?

Здесь играет роль выбор покемонов, которых вы сделали для рейда. Вы можете использовать PokéBattler Raid Simulator, чтобы определить силу вашей команды.

Чтобы узнать производительность покемона в вашей команде, вы должны разделить «силу», которую вы получаете в симуляторе, на шесть . Если этот результат превышает 20%, шансы нанести много урона Мьюту довольно высоки.

Но важно добраться до этого процента за отведенное время: Если вы не успеете нанести этот урон до того, как Мьюту оденется вниз, вы не получите полный бонус.

Ключи для поимки Мьюту небольшой командой

Есть три основных фактора, которые вы должны принять во внимание, если собираетесь начать рейд против Мьюту небольшой командой.

Во-первых, убедитесь, что объединенная сила всех ваших покемонов превышает 100%. Сделайте расчет, учитывая сумму всех покемонов всех тренеров команды.

Во-вторых, убедитесь, что ваше личное время для победы менее 180 секунд

Наконец, не будьте слишком самоуверенны: все данные основаны на моделировании, но вы должны оставлять погрешность только в случай вычисления терпит неудачу.