승률

49.6%

픽률

4.9%

마스터 이최고 빌드

CFighterAssassin

패치26.3

경기785,220

라인모든 라인

Tier모든 티어

마지막 업데이트2026년 2월 24일

MethodologyData Methodology

AuthorDakota Chinnick

패치 26.3 마스터 이 최고 빌드는 신속의 장화, 크라켄 학살자, 죽음의 무도, 구인수의 격노검, 실험적 마공학판, 몰락한 왕의 검, 망원형 개조를 사용합니다. 이 마스터 이 빌드는 LoL 패치 26.3에서 4.42% 픽률과 61.64% 승률을 기록합니다. 아래에서 다른 랭크 마스터 이 빌드 선택지도 확인하세요.

개요 빌드 스킬 룬 카운터 매치업 아레나 칼바람 팁

Select a 마스터 이 Build

Best WR

Highest Win Rate Build

Core Build Items

크라켄 학살자
죽음의 무도
구인수의 격노검

최고의 마스터 이 빌드 - 최고 승률 아이템

이 마스터 이 빌드는 지속적인 DPS를 위한 물리 피해와 공격 속도에 집중합니다. 파워 스파이크를 위해 핵심 아이템을 먼저 빌드한 후, 적 팀 구성에 따라 상황 아이템으로 적응하세요.

풀 빌드

61.64%승률

+12.02%승률 차이

4.42%픽률

803빌드 매치

거의 모든 게임에서 빌드해야 하는 마스터 이의 필수 핵심 아이템입니다. 크라켄 학살자 (51.6% WR, +2.0% WR diff, 65.8% pick rate) provides 45 AD, 0.4% AS, 0.04% Speed. 죽음의 무도 (60.5% WR, +10.8% WR diff, 17.7% pick rate) provides 50 Armor, 60 AD. 구인수의 격노검 (53.2% WR, +3.6% WR diff, 60.8% pick rate) provides 30 AP, 30 AD, 0.25% AS. 파워 스파이크에 도달하고 영향력을 극대화하려면 이 아이템을 먼저 빌드하세요.

모든 챔피언의 모든 빌드와 비교한 마스터 이 빌드의 아이템 기반 강점입니다. 가장 강한 분야: 물리 피해. 약한 분야: 마법 저항력.

마스터 이의 최고 상황 아이템은 실험적 마공학판, 몰락한 왕의 검입니다. 적 구성과 팀 필요에 따라 교체할 수 있습니다.

마스터 이에게 가장 좋은 신발은 신속의 장화입니다. 적 팀 구성에 따라 조정하세요.

S
신속의 장화
1,000
55
52.17%승률
+2.55%승률 차이
1.19%픽률

마스터 이에게 추천하는 장신구는 망원형 개조이며 시야 확보와 맵 인식에 도움됩니다.

S
망원형 개조
통계 없음
53.57%승률
+3.95%승률 차이
2.90%픽률

이 마스터 이 빌드의 모든 아이템 통합 통계입니다.

Movement Speed:55
Attack Damage:215
Attack Speed:110%
Movement Speed:4%
Armor:50
Ability Power:30
Health:450
LifeSteal:10%

마스터 이의 주요 카운터인 Jax, Trundle, Rammus에 맞설 때, 생존력을 높이고 상대 피해량에 대응하기 위해 상황 아이템 조정을 고려하세요. 카운터 챔피언이 높은 피해를 빌드하고 있다면, 상황 아이템 슬롯에서 AP 위협에 대한 마법 저항력 아이템을 우선시하여 폭발 피해를 줄이고 교환 잠재력을 향상시키세요. 핵심 빌드가 강력한 피해를 제공합니다. 탱키한 카운터에 맞서 관통 아이템이나 상황 옵션의 퍼센트 기반 피해를 고려하여 킬 압박을 유지하세요. 어떤 카운터 챔피언과 그들의 아이템 패턴에 맞서고 있는지에 따라 실험적 마공학판 or 몰락한 왕의 검와 같은 아이템으로 최종 빌드 슬롯을 적응시키세요. 적 빌드를 모니터링하고 최적의 마스터 이 성능을 위해 그에 맞게 조정하세요.

이 마스터 이 지속적 물리 피해 딜러 빌드는 리그 오브 레전드에서 영향력을 극대화하려는 플레이어를 위해 최적화되었습니다. 803경기에서 61.6% 승률로, 이 빌드는 현재 메타에서 매우 효과적임이 입증되었습니다. 빌드의 핵심 강점은 아이템에서 215의 총 공격력으로 뛰어난 물리 피해, 일관된 DPS를 위한 빠른 공격 속도입니다. 이 마스터 이 빌드는 유연성을 제공하며 대부분의 팀 구성에서 잘 작동하며, 피해와 유틸리티의 균형을 제공합니다. 마스터 이의 효과를 극대화하기 위해 상황 아이템을 마무리할 때 적 팀 구성을 고려하세요. 총 골드 비용 16,500으로 이 마스터 이 빌드는 후반에 강해집니다. 효율적으로 파밍하고 큰 전투 전에 크라켄 학살자, 죽음의 무도, 구인수의 격노검 파워 스파이크에 도달하는 데 집중하세요. 이 마스터 이 빌드로 최적의 결과를 얻으려면 적절한 아이템 타이밍, 팀파이트 포지셔닝, 각 게임의 특정 도전에 따른 상황 아이템 적응에 집중하세요.

마스터 이과 유사한 핵심 아이템을 사용하는 챔피언입니다. 이 빌드는 현재 top 마스터 이 build와 최소 2개의 핵심 아이템을 공유하며 유사한 플레이스타일과 파워 스파이크를 가질 수 있습니다.

벨베스

핵심 아이템

59.9%승률

7.7%픽률

🔍

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마스터 이 Build - Frequently Asked Questions

What is the best 마스터 이 build?

The best 마스터 이 build in this patch includes 크라켄 학살자, 죽음의 무도, and 구인수의 격노검. This build has a 61.64% win rate and is picked 4.42% of the time.

What are 마스터 이's core items?

마스터 이's core items are 크라켄 학살자, 죽음의 무도, and 구인수의 격노검. These items provide the best stats and synergies for 마스터 이's kit and playstyle in League of Legends.

What are the best boots for 마스터 이?

신속의 장화 are the best boots for 마스터 이. These boots provide optimal mobility and stats for 마스터 이's playstyle. They are included in 4.4% of 마스터 이 builds.

What is the best trinket for 마스터 이?

망원형 개조 is the best trinket for 마스터 이. This trinket provides optimal vision control and map awareness. Using 망원형 개조 helps 마스터 이 maintain vision around objectives and track enemy movements.

Are there alternative 마스터 이 builds?

Yes, alternative 마스터 이 builds include options like 크라켄 학살자, 구인수의 격노검, and 실험적 마공학판. Different builds can be more effective depending on team composition and matchups.

Where does MetaBot source build data for 마스터 이?

MetaBot sources its build data for 마스터 이 directly from the Riot Games API, provided to developers for ingesting game data from League of Legends. MetaBot analyzes hundreds of thousands of matches daily to help it determine build statistics.

How does MetaBot determine what the best 마스터 이 builds are?

MetaBot filters out any matches that don't use complete builds for 마스터 이. From there, we aggregate the 마스터 이 builds data and use that to determine which builds are finding the most success in the current League of Legends meta. High performing builds with low confidence intervals resulting from thin data are dropped from our final results.