0. 5秒看结论
先让AI打大量对局、比较各种卡组。人拿着筛出来的40张牌和打法去排位。在排位里再删掉用不上的牌和多余的操作，同一个对手遇到多了，连他的习惯也能记住。
AI：缩小要找的范围
人：减少实战里的分叉
重复遇到同一人：摸清对手的习惯
大脑：把整个局面直接记下来
这次匿名实战里，用快攻梦魇打进了钻石组，之后胜率也很高。但最有意思的不是“钻石所以强”，而是同一个对手遇到得越多，这游戏就越像只有自己知道的长期系列赛。
对魔女（Witch），最后连完整的卡名都不用记了。
研究员大叔。实验体。狮子。好，下一步是这个。
计算没有消失，而是以前算过的东西被压缩了，一看到局面答案就跳出来。
1. AI先替我们趟了雷区：人不用从零开始找40张牌
这套牌之前有一段很长的AI研究。它以官方赛事卡组为起点，包括卡牌数据库、规则引擎、换牌、先后手、出牌策略、对每种对手的最低胜率，以及输的风险。完整规则那边一共跑了12,480局，也踩过一个坑：就算规则写对了，AI的判断太弱，也会把难打的卡组评低。
第9弹首日能用的范围里，比较了32套卡组、2,324局。在这个模型里，快攻梦魇平均胜率81.0%，最差对手也有63.9%，排第一。海盗皇家单独测了5,904局，又用没见过的随机种子测了1,944局，基准40张是91.4%。
不过这两个数字都不等于在排位里真的能赢81%或91.4%。比数字更重要的是，丢掉了大量候选，让人要试的范围变小了。
人打100局才发现“这套是不是太弱”之前，机器已经先踩过雷。人是从核对答案开始的。
2. 钻石与重复遇到同一人：画面是一局，脑子里是七局四胜
《世界超越》的组（Group）和段位（Rank）是分开的，官方说明是按最近的胜负升降。普通的BP/MP输了不会少，但组可能会降。钻石是最高组，晋升到宗师（Grand Master）时，按官方规则从CR 1600开始。
所以到钻石，不只是“打得多”，至少说明最近赢得不少。
另一方面，不能说钻石就一定会让对手变少，也不能说只会遇到钻石玩家。匹配的算法没有公开。
即便如此，实战中在工作日白天和深夜这类人少的时段，还是遇到了同一个对手。
第1局：普通的一局。
第2局：有上次的信息。
第3局：连对手个人的习惯都成了猜测。
画面是一局。脑子里是七局四胜。
“这个人第5回合会优先这样应对。”“这里他不会留着。”“这种场面他会去解场。”针对卡组的打法，不知不觉变成了针对这个人。
3. 现在的实验体魔女，记成“研究员＋实验体＋狮子”就行
第9弹的实验体魔女，用“万术的罪人·塞菲”“沉醉的研究员”“沉浸的实验体”等牌不断堆实验体。“沉浸的实验体”前期就能影响场面，条件满足后变成5/5左右，塞菲这边的准备到位后，还会带来疾驰的压力。
从我这边看，需要留意的信号比整张牌的文字少得多。
研究员出现了
→ 实验体变多了
→ 5/5左右
→ 疾驰范围
这里说的“狮子”，只是看到实验系的插图后起的外观外号，不是那张“绝尽的显现·莱奥”。
排位不是默写卡名的考试。只要“狮子来了＝这样应对”这个分叉是对的，实战里这就够了。
快攻梦魇这边的打法也更明确了：大约第5～6回合，不乱打没用的随从，不给对方回复或夺回场面的机会，把能打到对方头上的牌和疾驰集中起来用。
目的不是夺回场面。把对方主角打死，场面也就全没了。
4. “不用算了”其实是组块化：只是把答案存了起来
一开始，要一个一个去想PP、实验体数量、回复的对象、下一次疾驰、能不能斩杀。
同一类卡组，尤其是同一个人遇到多了，这些就合成了一整块。这和认知科学里说的组块化（chunking）很像。
新手看到的是：
牌A＋场面B＋剩余PP＋猜对方手牌＋下一回合
熟练的人只要想：
“啊，是狮子的样子。”
不是不思考了，而是把以前算过的结果存成了不用每次重算的样子。不是砸了计算器，而是把答案存了起来。
而且现在的快攻梦魇，自己这边的判断本来就很简单。
能打脸就打脸。
会给对方回复的牌就不打。
疾驰集中起来用。
只拦住确定的斩杀。
要用VS泽塔的话，也看一下自己的血量。
自己这边简单，多出来的脑力就能用在对手的习惯上。
5. 赢很多。但要和“真实胜率”分开看
现在感觉到的高胜率，至少混了五样东西。
- 快攻梦魇卡组本身的强度
- 用AI筛选最初候选的效果
- 实战中删掉不用的牌和操作的效果
- 对实验体魔女这类常见对手的局部适应
- 反复遇到同一对手后记住个人习惯的效果
对100个不同的人赢70%，和对同一小群人遇到很多次、摸清他们以后赢70%，在统计上意思不同。后者同样是排位里赢的本事，但不是卡组的一般实力。
想看通用性，就要在人多的时段换不同的对手，重新打20～30局以上。如果还能差不多这么赢，就不只是“背熟了深夜村里的居民”。
不过，如果目的只是现在在排位里赢，背熟深夜村里的居民也是完全正当的优化。
6. 最终结论：搜索交给AI，人只记例外
整个流程是连起来的。
AI研究
→ 缩小候选
→ 把快攻梦魇拿去实战
→ 比起夺回场面，更偏向直接打出伤害
→ 记住对魔女的定式
→ 打进钻石
→ 记住同一对手的习惯
→ 局面被组块化，长考消失了
一开始是：
“卡牌游戏的计算太麻烦，让AI去算吧。”
最后变成：
AI：“我看了一万局。”
人：“狮子出来了。好，这个套路。”
这不是AI替人玩游戏的故事。
这是把搜索交出去之后，人能只专注于“现场例外”的故事。
