GTO2Exploit：从GTO到剥削，2CC学习年费小组

GTO2Exploit：用数据支撑的漏洞剥削你的对手

无需费力设置MDA（海量数据分析）或花费数千美元

📅 解决方案：一份清晰的指南

你需要的不仅仅是告诉你玩家在哪里过度弃牌或下注不足的原始MDA数据。

因此，你还会获得真实世界的背景信息和一份清晰的使用这些见解的计划。简短易读的文章会定期提供简洁的漏洞利用策略。

如果你的数据显示"他们过度弃牌"，好吧，你可以多诈唬——但具体多多少？用哪些牌？你如何避免被反制？实践中还有哪些其他因素重要？

数据本身无法回答所有问题。这就是为什么，除了统计数据，你还将获得关于如何实施每种利用策略的实用技巧。

🏃 领先一步：一种未被察觉的漏洞利用方法

传统的节点锁定是行业标准。但它们无法模拟无法完美调整的对手。

我们采用了一种新颖的方法，能更好地模拟人类玩家的行为——揭示牌桌上究竟有多少唾手可得的钱。

在GTO只能赚取0.2bb的地方，一个有意的利用策略可以赚取5bb、10bb，甚至30bb。

如果你想赚大钱，你需要利用对手的漏洞。

WHAT YOU GET 你将获得什么

清晰的数据：人群频率与GTO的对比

每个月，你将获得访问新的、持续扩展的Excel统计数据，这些数据显示普通常客玩家的下注和弃牌频率与GTO的对比。揭露他们最大的漏洞在哪里。

有了这些，你可以：

• 当他们诈唬不足时过度弃牌，当他们不弃牌时价值下注
• 提前计划，采取他们犯错最多的打法路线
• 停止猜测，依靠事实
• 节省在牌局挖掘、软件和数小时努力上的数千美元
• 摘下眼罩，完全看清对手的游戏。

真实世界背景：简短、可操作的漏洞剥削指南

每周多次，你将收到一篇简洁的文章，将原始数据转化为现实世界的例子。

在这些文章中，你将学到：

• GTO下的范围是什么样子
• 偏离数据时的范围是什么样子
• 你该如何调整你的范围作为利用
• 哪些因素对决策重要，哪些不重要
• 如何根据长期或短期期望值（EV）找到正确的利用策略

这些例子不是为了让你死记硬背。它们经过优化，旨在让你留下可以在其他场景中应用的基本理解。

独家访问：专属社区

进步的秘密在于交流。拥有与你志同道合、同样专注的伙伴可以成倍地促进你的成长。

利用社区来：

• 与你一样专注的玩家交流你的学习心得
• 对抗扑克玩家的孤立感
• 找到学习伙伴甚至朋友

你不知道你不知道什么——有同伴向你展示你未曾考虑过的东西可以让你的技能飞速提升——并改变你的生活。

PRICE 定价方案：￥800/人*1年

💰

学习小组包含内容：

1. GTO2Exploit入门指南（视频教程），约2.5小时（同步官方更新）

2. NL500 & NL50玩家池频率和漏洞剥削文章（双周更新一次，中英文对照翻译）

3. 含2cc全套剥削视频课程3套（如之前有购买过课程的老客户，￥可减免100/套）

- 【309-1】2CC Preflop Exploits 翻前剥削课

- 【309-2】2CC Solve Mastery Solver大师课

- 【346】2CC Flop Exploits 翻牌圈剥削课

学习小组知识库（示意截图）

我们将学习内容放在了一个特定的知识库空间（支持手机&电脑随时学习，并支持海外用户登录）

对所有的剥削文档进行了中英双译、并上传了线上的NL50、NL500范围表，保持双周更新

常见问题解答 (FAQs)

数据覆盖哪些玩家池？

数据覆盖了全球一些最大在线扑克网站的常客玩家（Regulars）。它基于超过8000万手牌（并且还在增加）。

高级版计划覆盖NL500和NL50现金游戏，非匿名池，侧重于~100bb筹码深度。基础版计划覆盖NL50现金游戏。

在这些类型的池中，可以假设常客玩家通常在不同网站上的打法相似。因此，如果你的玩家池符合上述描述，该数据很可能适用于你的玩家池。

数据也覆盖娱乐玩家吗？

不，目前数据专注于常客玩家，以优化你对抗最常交手对手的游戏。

这并不意味着从对抗常客玩家的利用中学到的知识和要点不能应用于娱乐玩家。

你从对抗常客玩家的漏洞利用中学到的每一个概念，同样有助于你知道如何从娱乐玩家身上赚更多钱。

关于娱乐玩家的数据未来也可能会添加。

我需要求解器或其他额外的软件吗？

不，你不需要求解器。

熟悉求解器界面会有所帮助，因为漏洞利用文章包含并引用了求解器输出（Piosolver）。

到目前为止覆盖了哪些场景？

目前，有以下场景的数据表：

• IP（有位置）跟注 vs OOP（无位置）3bet
• BB（大盲位）跟注 vs IP（有位置）开池加注（RFI）
• OOP（无位置）3bet vs IP（有位置）开池加注（RFI）后的跟注
• IP（有位置）开池加注（RFI） vs BB（大盲位）跟注

以下场景已有文章：

• IP（有位置）跟注 vs BB（大盲位）3bet
• OOP（无位置）3bet vs IP（有位置）开池加注（RFI）

接下来，我们有数据表计划用于：目前正在投票中

以及文章计划用于：IP（有位置）开池加注（RFI） vs BB（大盲位）跟注

这个能应用于MTT吗？

关于人群的数据是基于现金游戏，而不是MTT。

它也只关注100bb筹码深度。

所以请注意，人群数据对于人们打MTT的方式并不准确。话虽如此，漏洞利用背后的机制和原理可以应用于任何NLHE形式。