မရေမတွက်နိုင်သောပိုကီမွန်ကုန်သွယ်ရေးကဒ်သရုပ်ဖော်ပုံများနောက်ကွယ်တွင်ကျော်ကြားသောအနုပညာရှင် Mitsuhiro Arita သည်ယခုအခါသူ၏အရည်အချင်းကိုမှော်အတတ်အားချေးငှားသည်။ သူ၏နောက်ဆုံးအလှူငွေသည်ရင်သပ်ရှုမောဖွယ်ကဒ်လေးခုပါ 0 င်သည့်လျှို့ဝှက် Lair တစ်ချပ်ဖြစ်ပြီးကျွန်ုပ်တို့တွင်သီးသန့်ကြိုတင်ကြည့်ရှုရန်ဖြစ်သည်။
ARITA ၏လျှို့ဝှက်ချက် Lair မှကဒ်လေးခုစလုံးအားလုံးကိုကြည့်ရှုရန်အောက်ပါပြခန်းကိုကြည့်ပါ။ **
၎င်းသည် Arita ၏ပထမဆုံးမှော်အတတ်နှင့်ပထမဆုံးဖြစ်သည်။ သူသည် 1624 Broomburrows အစုများအတွက်တောအုပ်များဖြစ်သောတောအုပ်တစ်ခွက်ကိုဖောင်းပြားစွာသရုပ်ဖော်ခဲ့သည်။ ဤကဒ်လေးကဒ်လျှို့ဝှက် Lair သည်မှော်စကြဝ universe ာအတွင်း၌သူ၏အလုပ်ကိုသိသိသာသာတိုးချဲ့ခြင်းကိုကိုယ်စားပြုသည်။
ပါဝင်သောကဒ်များသည်အမျိုးမျိုးသောပုံစံများကို ဖြတ်. မတူကွဲပြားသောကစားနိုင်မှုကိုဝါကြွားကြသည်။ Murkide Regent သည်ခေတ်မီမိုးကုပ်စက်ဝိုင်းတွင် 2 ဦး ပွဲထွက်မှ စ. Might-Paws သည်ခေတ်သစ်နှင့်အမွေစင်များ၌ပါဝါများဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။ Light-Paws သည်လူကြိုက်များသောတပ်မှူးကဒ်ဖြစ်ပြီး Shorikai သည်စပျစ်သီးပြွတ်ကိန်းဂဏန်းများအရအဆင့်မြင့်သော Cube 2 ဦး တွင်ရှင်သန်ကြီးထွားလာသည်။
ကမ်းခြေစတိုးဆိုင်စာမျက်နှာမှ Wizards သည်ဤသို့ကျဆင်းသွားသည် - "Trading Card ဂိမ်းများအတွက် Mitsihiro Arita ၏လက်ရာများနှင့်ပထမဆုံးပူးပေါင်းမှုသည်ကမ္ဘာပေါ်တွင်ပထမဆုံးသောအသိအမှတ်ပြုမှုကိုခံခဲ့ရသည်။ ဤလျှို့ဝှက်ချက်အပြည့်အစုံကိုအလျင်အမြန်လွင့်မျောနေသောသစ်သားဖြင့်ပြုလုပ်ထားသည်။ သူ၏အထင်ကရသတ္တဝါဒီဇိုင်းကိုထူးခြားသည့်ကဒ်လေးခုဖြင့်ပြသပါ။ "
> > > > အရင်လျှို့ဝှက်ချက် Lair ဖြန့်ချိခြင်းနှင့်အတူဤ drop ကိုလျှို့ဝှက် Lair ဝက်ဘ်ဆိုက်တွင်ရရှိနိုင်ပါသည်။ သတ္တုမဟုတ်သောဗားရှင်းများသည်ဒေါ်လာ 29.99 ကုန်ကျမည်ဖြစ်သည်။ ဖေဖော်ဝါရီ 10 ရက်, ဖေဖော်ဝါရီလ 10 ရက်တနင်္လာနေ့, ပြီးခဲ့သည့်နှစ်ကပုံနှိပ်ရန်အမိန့်စနစ်မှပြောင်းကုန်ပြီဖြစ်သောကြောင့်မကြာသေးမီကလျှို့ဝှက်ထားသည့်လျှို့ဝှက်ချက်များအမြန်ဆုံးစောစောစီးပွားလာခြင်းကြောင့်စိတ်ဝင်စားသူများသည်လျင်မြန်စွာလုပ်ဆောင်သင့်သည်။
ပိုမိုသောမှော်သစ္စာများအတွက် ပိုမို. လာမည့် Aetht.HRift NEESTRIANT RESTRATE SOT (လာမည့်သီတင်းပတ်တွင်စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့သောလျှို့ဝှက်ထားသည့်လျှို့ဝှက်ချက်ကိုလေ့လာခြင်းသည် Chucky နှင့် Monty Python ကဲ့သို့သောကျယ်ပြန့်စွာထုတ်ဖော်ပြောဆိုခဲ့ဖူးသောလျှို့ဝှက်ချက်များအကြောင်းလေ့လာခြင်းသို့မဟုတ် Magic ၏အောင်မြင်မှုအတွက်ကျယ်ပြန့်သောရေရှည်မဟာဗျူဟာအကြောင်းဖတ်ရှုပါ။
