승률

49.6%

픽률

3.2%

사미라최고 빌드

CMarksmanAssassin

패치26.4

경기1,089,240

라인모든 라인

Tier모든 티어

마지막 업데이트2026년 3월 3일

MethodologyData Methodology

AuthorDakota Chinnick

패치 26.4 사미라 최고 빌드는 판금 장화, 징수의 총, 불멸의 철갑궁, 도미닉 경의 인사, 피바라기, 무한의 대검, 예언자의 렌즈를 사용합니다. 이 사미라 빌드는 LoL 패치 26.4에서 6.25% 픽률과 83.33% 승률을 기록합니다. 아래에서 다른 랭크 사미라 빌드 선택지도 확인하세요.

개요 빌드 스킬 룬 카운터 매치업 아레나 칼바람 팁

Select a 사미라 Build

Best WR

Highest Win Rate Build

Core Build Items

징수의 총
불멸의 철갑궁
도미닉 경의 인사

최고의 사미라 빌드 - 최고 승률 아이템

이 사미라 빌드는 폭발적 피해를 위한 치명타에 집중합니다. 파워 스파이크를 위해 핵심 아이템을 먼저 빌드한 후, 적 팀 구성에 따라 상황 아이템으로 적응하세요.

풀 빌드

83.33%승률

+33.73%승률 차이

6.25%픽률

12빌드 매치

거의 모든 게임에서 빌드해야 하는 사미라의 필수 핵심 아이템입니다. 징수의 총 (49.9% WR, +0.3% WR diff, 91.5% pick rate) provides 0.25% Crit %, 50 AD. 불멸의 철갑궁 (59.3% WR, +9.6% WR diff, 33.6% pick rate) provides 0.25% Crit %, 55 AD. 도미닉 경의 인사 (57.9% WR, +8.3% WR diff, 44.1% pick rate) provides 0.25% Crit %, 35 AD. 파워 스파이크에 도달하고 영향력을 극대화하려면 이 아이템을 먼저 빌드하세요.

모든 챔피언의 모든 빌드와 비교한 사미라 빌드의 아이템 기반 강점입니다. 가장 강한 분야: 골드 효율, 물리 피해. 약한 분야: 물리 저항력, 체력, 마법 저항력, 마법 피해.

사미라의 최고 상황 아이템은 피바라기, 무한의 대검입니다. 적 구성과 팀 필요에 따라 교체할 수 있습니다.

사미라에게 가장 좋은 신발은 판금 장화입니다. 적 팀 구성에 따라 조정하세요.

S
판금 장화
1,200
25
45
30.77%승률
-18.83%승률 차이
0.39%픽률

사미라에게 추천하는 장신구는 예언자의 렌즈이며 시야 확보와 맵 인식에 도움됩니다.

S
예언자의 렌즈
통계 없음
50.57%승률
+0.97%승률 차이
2.58%픽률

이 사미라 빌드의 모든 아이템 통합 통계입니다.

Armor:25
Movement Speed:45
Crit %:100%
Attack Damage:295
LifeSteal:15%

사미라의 주요 카운터인 Nilah, Sivir, Xayah에 맞설 때, 생존력을 높이고 상대 피해량에 대응하기 위해 상황 아이템 조정을 고려하세요. 카운터 챔피언이 높은 피해를 빌드하고 있다면, 상황 아이템 슬롯에서 AD가 많은 카운터에 대한 방어력 아이템 or 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 피바라기 or 무한의 대검와 같은 아이템으로 최종 빌드 슬롯을 적응시키세요. 적 빌드를 모니터링하고 최적의 사미라 성능을 위해 그에 맞게 조정하세요.

이 사미라 치명타 중심 AD 캐리 빌드는 리그 오브 레전드에서 영향력을 극대화하려는 플레이어를 위해 최적화되었습니다. 12경기에서 83.3% 승률로, 이 빌드는 현재 메타에서 매우 효과적임이 입증되었습니다. 빌드의 핵심 강점은 아이템에서 295의 총 공격력으로 뛰어난 물리 피해, 폭발 잠재력을 위한 높은 치명타 확률입니다. 이 사미라 빌드는 팀파이트에서 당신을 보호할 프론트라인 챔피언이 있을 때 빛납니다. 사미라이 안전하게 딜을 넣을 공간을 만들 수 있는 이니시 서포터나 탱커와 조합하세요. 이 빌드의 유지력은 사미라이 장기 교환에서 상대를 이기는 데 도움을 주며, 포크 중심 구성에 이상적입니다. 하지만 이 빌드는 방어 스탯 부족으로 사미라이 폭발 피해에 취약함 and 낮은 체력 풀로 신중한 포지셔닝 필요라는 점에 유의하세요. 총 골드 비용 17,400으로 이 사미라 빌드는 후반에 강해집니다. 효율적으로 파밍하고 큰 전투 전에 징수의 총, 불멸의 철갑궁, 도미닉 경의 인사 파워 스파이크에 도달하는 데 집중하세요. 이 사미라 빌드로 최적의 결과를 얻으려면 적절한 아이템 타이밍, 팀파이트 포지셔닝, 각 게임의 특정 도전에 따른 상황 아이템 적응에 집중하세요.

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

아펠리오스

핵심 아이템

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사미라 Build - Frequently Asked Questions

What is the best 사미라 build?

The best 사미라 build in this patch includes 징수의 총, 불멸의 철갑궁, and 도미닉 경의 인사. This build has a 83.33% win rate and is picked 6.25% of the time.

What are 사미라's core items?

사미라's core items are 징수의 총, 불멸의 철갑궁, and 도미닉 경의 인사. These items provide the best stats and synergies for 사미라's kit and playstyle in League of Legends.

What are the best boots for 사미라?

판금 장화 are the best boots for 사미라. These boots provide optimal mobility and stats for 사미라's playstyle. They are included in 6.3% of 사미라 builds.

What is the best trinket for 사미라?

예언자의 렌즈 is the best trinket for 사미라. This trinket provides optimal vision control and map awareness. Using 예언자의 렌즈 helps 사미라 maintain vision around objectives and track enemy movements.

Are there alternative 사미라 builds?

Yes, alternative 사미라 builds include options like 불멸의 철갑궁, 도미닉 경의 인사, and 무한의 대검. Different builds can be more effective depending on team composition and matchups.

Where does MetaBot source build data for 사미라?

MetaBot sources its build data for 사미라 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 사미라 builds are?

MetaBot filters out any matches that don't use complete builds for 사미라. From there, we aggregate the 사미라 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.