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Cribbage 应该弃什么牌:策略、对照表与实例

通过庄家与非庄家的弃牌对照表、六张手牌实例和 Pegline 教练的透明边界,学习 Cribbage 应该弃什么牌。

规则版本与更新: standard-two-player-2026.07 · 2026-08-13

Cribbage 弃牌方向对照表
牌盒归属优先考虑重点防范
自己的牌盒先保留最强四张牌,再评估可能在自己牌盒中二次得分的对子、十五点和相邻弃牌。不要为了喂牌盒而牺牲明显更强的手牌。
对手的牌盒保留手牌价值,同时尽量送出彼此不容易配合的牌。有更强选择时,避免送出 5、对子、相邻点数,或 5 加十点牌。

两种牌盒归属下的全部 15 种弃牌

同一组公开六张牌分别按自己的牌盒和对手的牌盒评估。每张表都恰好列出全部两张弃牌组合,任何组合只出现一次。

公开六张牌实例: 5♣, 6♦, 7♥, 8♠, K♣, K♦.

固定评估器数值表——自己的牌盒
排名弃牌保留保留牌估值牌盒影响固定总估值差值
1K♣, K♦5♣, 6♦, 7♥, 8♠9.8+2.712.50.0
27♥, 8♠5♣, 6♦, K♣, K♦8.5+2.711.21.3
35♣, K♣6♦, 7♥, 8♠, K♦7.3+3.510.91.6
45♣, K♦6♦, 7♥, 8♠, K♣7.3+3.310.61.9
56♦, 8♠5♣, 7♥, K♣, K♦7.8+0.78.54.0
66♦, 7♥5♣, 8♠, K♣, K♦7.6+0.78.34.3
78♠, K♣5♣, 6♦, 7♥, K♦8.00.08.04.5
88♠, K♦5♣, 6♦, 7♥, K♣8.00.08.04.5
95♣, 6♦7♥, 8♠, K♣, K♦5.7+2.07.74.9
106♦, K♦5♣, 7♥, 8♠, K♣6.4+0.36.75.8
116♦, K♣5♣, 7♥, 8♠, K♦6.40.06.46.1
125♣, 7♥6♦, 8♠, K♣, K♦3.6+2.05.66.9
135♣, 8♠6♦, 7♥, K♣, K♦3.7+1.35.07.6
147♥, K♣5♣, 6♦, 8♠, K♦4.90.04.97.6
157♥, K♦5♣, 6♦, 8♠, K♣4.90.04.97.6
固定评估器数值表——对手的牌盒
排名弃牌保留保留牌估值牌盒影响固定总估值差值
18♠, K♣5♣, 6♦, 7♥, K♦7.80.07.80.0
28♠, K♦5♣, 6♦, 7♥, K♣7.80.07.80.0
3K♣, K♦5♣, 6♦, 7♥, 8♠9.7-2.77.00.7
46♦, 7♥5♣, 8♠, K♣, K♦7.6-0.76.90.8
56♦, 8♠5♣, 7♥, K♣, K♦7.6-0.76.90.8
66♦, K♣5♣, 7♥, 8♠, K♦6.20.06.21.5
76♦, K♦5♣, 7♥, 8♠, K♣6.2-0.36.01.8
87♥, 8♠5♣, 6♦, K♣, K♦8.3-2.75.52.2
97♥, K♣5♣, 6♦, 8♠, K♦4.80.04.82.9
107♥, K♦5♣, 6♦, 8♠, K♣4.80.04.82.9
115♣, K♦6♦, 7♥, 8♠, K♣7.3-3.34.03.8
125♣, K♣6♦, 7♥, 8♠, K♦7.3-3.53.74.0
135♣, 6♦7♥, 8♠, K♣, K♦5.5-2.03.54.3
145♣, 8♠6♦, 7♥, K♣, K♦3.7-1.32.45.4
155♣, 7♥6♦, 8♠, K♣, K♦3.5-2.01.56.3

先在牌桌作出决定,再进行比较

返回 Pegline 实时牌桌,先确认真实弃牌或打出合法牌,再用“比较”揭示该次决定的固定评估快照;实际查看后,本局会标记为“使用辅助”。

开始游戏并比较

先评估保留的四张

先数四张牌已经拥有的十五点、对子和顺子,再考虑 46 张未知翻牌会怎样提升它们。相邻点数和围绕 5 的组合通常有潜力,但固定口诀不能代替对当前六张牌的逐组比较。

计入牌盒方向

牌盒归自己时,能组成对子、十五点或相邻关系的弃牌可能再次产生价值;牌盒归对手时,同样的牌就是风险。把 5 送给对手尤其危险,因为任意十点牌都能与它组成十五点;同点数和相邻点数也容易与未知牌盒牌结合。

读懂 Pegline 教练

教练从合法未知翻牌中使用固定、可复现的样本,给全部两张弃牌排序,并展示保留手牌期望、牌盒影响和次选差值。输入只包含当前行动者手牌与牌盒归属,不包含对手手牌、未来牌堆或发牌种子,也不会宣称完美策略。

六张手牌实例

拿到 5♣、6♦、7♥、8♠、K♣、K♦ 时,Pegline 的固定样本教练会随牌盒归属改变方向:自己的牌盒建议弃 K♣ 和 K♦;对手的牌盒则避免把对子送入牌盒,建议弃 8♠ 和其中一张 K。这是透明的固定样本估计,不代表完美期望值。