男女主角分别是王磊程昊的其他类型小说《方舟动物园88连败后，我觉醒了王磊程昊全文》，由网络作家“嘟嘟了个ber”所著，讲述一系列精彩纷呈的故事，本站纯净无弹窗，精彩内容欢迎阅读！小说详情介绍：连系统都感到了棘手！电脑心中一沉。但他没有慌乱。系统给出的“稳健策略”建议与他不谋而合。他按部就班地发展自己的动物园，同时密切关注着北极星的一举一动。游戏中期，北极星的意图逐渐显露。他竟然是在玩一种极其罕见的“全赞助商+终局爆发”流！他几乎放弃了动物园的吸引力增长，将所有资源都投入到打出各种提供终局计分或特殊能力的赞助商卡上，同时利用协会工作人员疯狂抢占地图板块奖励和保育项目分数。这种打法风险极高，一旦终局爆发受阻，就会一败涂地。但如果成功，得分将是爆炸性的。“好大的魄力！”电脑心中暗惊。系统立刻给出了应对方案：最优行动建议LV2：检测到对手极端打法。策略路径A（高风险高收益）：全力冲击吸引力轨道，利用中期优势迫使游戏提前结束，阻止...
《方舟动物园88连败后，我觉醒了王磊程昊全文》精彩片段
连系统都感到了棘手！
电脑心中一沉。
但他没有慌乱。
系统给出的“稳健策略”建议与他不谋而合。
他按部就班地发展自己的动物园，同时密切关注着北极星的一举一动。
游戏中期，北极星的意图逐渐显露。
他竟然是在玩一种极其罕见的“全赞助商+终局爆发”流！
他几乎放弃了动物园的吸引力增长，将所有资源都投入到打出各种提供终局计分或特殊能力的赞助商卡上，同时利用协会工作人员疯狂抢占地图板块奖励和保育项目分数。
这种打法风险极高，一旦终局爆发受阻，就会一败涂地。
但如果成功，得分将是爆炸性的。
“好大的魄力！”
电脑心中暗惊。
系统立刻给出了应对方案：最优行动建议LV2：检测到对手极端打法。
策略路径A（高风险高收益）：全力冲击吸引力轨道，利用中期优势迫使游戏提前结束，阻止对手终局爆发。
策略路径B（中风险中收益）：均衡发展，在保育点数上与对手竞争，同时积累反制卡牌，干扰其终局计分。
策略路径C（低风险低收益）：放弃吸引力竞争，全力发展保育点数和协会任务，争取在非吸引力轨道上超越对手。
电脑快速分析着三种策略。
策略A太冒险，北极星经验丰富，未必会被他拖入快节奏。
策略C太保守，等于把胜负手完全交给了对手。
“选择策略B！”
电脑做出决定。
他要和北极星在中盘展开缠斗，同时寻找机会破坏他的终局计划。
双方的较量进入白热化。
北极星不断打出各种奇特的赞助商卡，积累着潜在的得分能力。
电脑则针锋相对，利用系统精准的计算抢夺关键的保育项目，派遣协会工作人员卡住地图板块奖励。
LV2的数据分析和对手预测让电脑能够大致推算出北极星可能拥有的终局计分卡类型，并提前做出防范。
然而，北极星的操作实在太过老道和狡猾。
他总能在电脑以为已经限制住他的时候，从意想不到的角度打出一张牌，化解危机，甚至反将一军。
电脑感觉自己的思维加速效果都在飞速消耗。
系统的信息流如同瀑布般刷新，但他知道，光靠系统是不够的。
北极星的打法中，充满了太多“非理性”的、难以被数据量化的
直觉和经验。
游戏进入尾声，双方都打出了大部分手牌。
计分板上，电脑的吸引力远高于北极星，但在保育点数和协会任务上，双方差距不大。
胜负的关键，就在于北极星手中那几张神秘的终局计分赞助商卡，以及电脑能否有效反制。
实时数据分析LV2：根据对手已打出卡牌和剩余手牌推算，其终局计分卡组合最高可爆发40-50分！
当前我方分数领先约20分，不足以保证胜利！
对手意图预测LV2：对手下一步最可能行动：打出终局计分赞助商卡‘慈善家’（根据捐赠点数得分）或‘博物学家’（根据不同动物标签得分）。
最优行动建议LV2：立即使用‘协会’行动，强度提升至5，完成‘濒危动物保护’项目（可获得5保育点数），缩小最终分数差距。
此为当前理论最优解，胜率预估65%。
系统的建议清晰而明确：抢分！
缩小差距，增加容错率。
电脑看着版图，看着自己最后的手牌。
他手里并没有直接的反制卡。
完成那个保育项目确实是当下最稳妥的选择。
然而，就在他即将拿起“协会”行动卡时，他的目光扫过北极星。
北极星的表情依旧平静，但电脑从他眼神深处，捕捉到了一丝不易察觉的……期待？
一个念头如同闪电般划过电脑的脑海！
“不对！
他在诱导我！
他故意让我看到他可能打出‘慈善家’或‘博物学家’的迹象，让我去抢那5点保育分！
但他真正的杀手锏，很可能是别的牌！”
这个念头完全是基于直觉，没有任何数据支撑。
系统也没有给出任何相关的提示。
但是，电脑选择相信自己的直觉。
这不仅仅是系统赋予他的能力，更是他经历了一百多场对局，特别是与北极星这样顶尖高手交锋后，逐渐培养起来的“第六感”。
他猛地改变了主意！
他没有选择“协会”行动，而是选择了“动物”行动！
将强度提升到极限！
然后，他打出了自己最后一张动物牌——一张看似平平无奇，只需要1个岩石图标的“雪豹”！
这个选择让所有人都愣住了，包括北极星！
打出雪豹，只能获得3点吸引力，对于终局得分几乎没有帮助。
这在任何人看来，都是一步废
重装了？”
小雅也好奇地打量着电脑，试图从他平静的表情下找出一些端倪。
电脑只是笑笑，推了推并不存在的眼镜（这是他紧张或思考时下意识的动作）：“可能……是突然开窍了吧。”
他当然不能说出系统的秘密。
但他能感觉到，随着一场场胜利，他对《方舟动物园》的理解正在飞速加深。
系统提供的数据和建议就像一位顶级的教练，不仅告诉他“怎么做”，还在潜移默化中让他理解“为什么这么做”。
他开始注意到卡牌之间的微妙联动，开始理解不同策略流派的优劣，开始学会在不同的局面下调整自己的打法。
同时，他也逐渐摸索出了最适合自己的风格——一种被他戏称为“数据流”的打法。
依靠系统强大的“实时数据分析”能力，他能精确计算出牌库剩余关键卡牌的概率，能估算出每个行动的期望收益，能判断出哪个保育项目在当前阶段性价比最高。
他的每一步操作都基于冰冷的数据和严谨的逻辑推演。
而“最优行动建议”则像一个完美的纠错机制，在他偶尔陷入思维误区时，及时将他拉回正确的轨道。
至于“对手意图预测LV1”，虽然目前等级还低，只能提供一些模糊的判断（比如“对手可能在收集XX标签”、“对手可能要冲刺XX轨道”），但已经足够让电脑提前做出防备，避免被对手打个措手不及。
当然，这种打法也并非没有缺点。
过于依赖数据和计算，让他的打法显得有些刻板和缺乏“灵性”。
有时，他会因为追求理论上的最优解，而错过一些需要冒险和直觉才能抓住的机会。
王磊在和他又进行了一局对战后（这一次，电脑以微弱优势再次获胜），指出了这一点：“电脑，你现在确实很强，计算精准，几乎没有失误。
但你的打法太‘干净’了，缺少了一些变化和……人味儿。
有时候，一个出其不意的烂招，反而可能打乱对手的节奏。”
电脑虚心接受了王磊的建议。
他也意识到，系统是强大的工具，但最终做出决策的还是他自己。
他不能完全变成系统指令的执行者。
“是时候使用那个技能点了。”
电脑心想。
晚上回到家，他打开了脑海中的系统面板。
那个闪烁的“
第一章：耻辱柱上的88“啪。”
最后一张卡牌被电脑（Diànnǎo）无力地拍在桌面上，那是一张他本以为能绝地翻盘的“大型鸟类繁殖计划”保育项目卡。
然而，对面的王磊，这家“方舟棋迹”桌游吧的老板兼常驻高手，只是轻描淡写地打出了一张“学术合作”的赞助商卡，轻松获得了最后一点保育点数，率先达到了游戏结束条件。
计分板上，王磊的得分遥遥领先，而电脑的分数，则是一个刺眼的负数。
“第88次了，电脑。”
王磊一边收拾着卡牌和版图，一边带着一丝无奈又好笑的语气说道，“我说你小子是不是跟《方舟动物园》这游戏有仇啊？
每次都选它，每次都输得这么……嗯，稳定。”
电脑，本名其实挺正常的，叫程昊。
但因为他平日里总是一副逻辑缜密、试图用数据分析一切的样子，偏偏又在需要灵感和变通的桌游里屡战屡败，久而久之，“电脑”这个带着点戏谑意味的外号就在桌游圈里传开了。
一开始他还试图纠正，后来输得多了，也就麻木了，甚至觉得这外号挺符合自己当前“运算错误”的状态。
他此刻的脸色比计分板上的负数还要难看。
88连败，而且是在同一款游戏——《方舟动物园》（Ark Nova）上。
这款以建造和管理现代化动物园为主题的德式策略桌游，以其复杂的卡牌驱动、多样的得分路径和深度的策略思考而闻名。
电脑热爱它的机制，热爱那种模拟经营、精心规划的乐趣，但他就是赢不了。
不是一般的赢不了，是字面意义上的“一次都没赢过”。
从第一次接触这款游戏开始，整整半年，无论对手是王磊这样的老手，还是刚入门的新人，甚至是桌游吧里偶尔来玩的小学生，他都以各种匪夷所思的方式输掉比赛。
有时是资源规划崩溃，有时是关键卡牌卡手，有时是保育项目一步之差，更多的时候，是他的大脑仿佛宕机一般，在需要做出关键抉择时，总是选择了那个当下看似合理、长远来看却是死路的选项。
“我……我就是不信邪。”
电脑的声音有些干涩，他死死盯着桌面上那代表着动物、赞助商和保育项目的数百张卡牌，仿佛想从中找出自己
的审视。
显然，他已经听说了电脑最近的“战绩”。
<游戏开始。
电脑照常依靠系统进行开局规划，但这一次，他将更多的注意力放在了“对手意图预测LV2”上。
对手意图预测LV2：检测到对手（林峰）初始手牌包含多张低费赞助商卡，且起始选择了侧重金钱收入的大学。
初步判断：对手倾向于“赞助商流”开局，意图通过快速打出赞助商卡积累经济优势和声望，并利用声望优势派遣协会工作人员控制关键资源。
“赞助商流开局吗？”
电脑心中了然。
这种打法前期节奏快，经济好，但对动物园本身的建设速度会稍慢。
最优行动建议：优先选择‘建造’行动，抢占低费用的‘信息亭’或‘小型动物围栏’，压缩对手早期廉价建筑空间。
同时，适当保留手牌中的干扰性赞助商卡（如‘苛刻的检查员’）。
电脑采纳了系统的建议，开局并没有急于抽卡或打动物，而是先用“建造”行动，以极低的成本拍下了一个信息亭和一个1型围栏，占据了两个便宜的建筑位。
林峰看到电脑的开局，眉头微不可查地皱了一下。
电脑的动作打乱了他原本想快速铺设廉价建筑的计划。
接下来的几个回合，双方你来我往。
林峰果然如系统预测，连续打出了几张赞助商卡，经济和声望迅速提升。
他利用声望优势，开始派遣协会工作人员去大学区拿取奖励，或者去保育项目区占位。
而电脑则在系统的指引下，稳扎稳打地建设自己的动物园，同时利用LV2的预测能力，不断进行着针对性的干扰。
对手意图预测LV2：检测到对手（林峰）正在积极收集‘爬行类’标签，且其协会工作人员已前往‘爬行类动物繁殖’保育项目区。
高概率目标：完成该保育项目。
其手牌中可能持有‘科莫多巨蜥’或‘加拉帕戈斯象龟’等关键爬行类动物。
“想抢爬行类项目？”
电脑眼神一凝。
这个项目分数很高，如果被林峰拿到，他的赞助商流就能更快地转化为得分。
最优行动建议：选择‘协会’行动，强度提升至5，派遣工作人员至‘爬行类动物繁殖’项目区，抢先完成该项目（若条件满足），或至少
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