當我們在泰拉瑞亞中得到一件武器或飾品時，往往會見到它的名字前帶有“碎裂”、“惡魔”、“護佑”等字樣，根據前綴的不同，裝備還會被賦予不同的額外屬性，這些前綴便是泰拉瑞亞重鑄系統中重要的一環。
重鑄，以及相應的重鑄詞條系統，令玩家可以通過不同的詞條搭配，發展出不同的裝備風格，配合泰拉瑞亞數量龐大的武器道具，玩家們的遊戲體驗變得豐富而又多樣。
當一件飾品被生成（即掉落、製作、生成於寶箱等）時，有75%的概率得到一個初始詞條，不過釣魚生成的物品、打開禮物得到的物品、完成漁夫任務得到的物品、購買自NPC的物品永遠不會有初始詞條（必定白板），但它們仍然可以通過重鑄得到詞條。
針對於武器的初始詞條，則在飾品的基礎上，增加了一個頗為“仁慈”的機制：如果武器的初始詞條屬於“負面詞條”，則有66.67%的概率轉而變為無初始詞條。雖然這降低了武器擁有初始詞條的概率，但想必大部分玩家都樂見其成。
既然有了初始詞條，那與之相對應的肯定有“非初始詞條”，遊戲中僅有一名NPC能夠實現改變詞條的功能——哥布林工匠(劫匪)。與其交談，並選擇重鑄，然後將要重鑄的物品放置在錘子
旁邊的格子中，並花費其售價的166.67%倍進行重鑄（優惠卡及貪婪戒指可以使價格降低20%），就可以使物品得到一個新的詞條。優質的詞條往往會提升物品更多的價值和稀有度級別，因此，重鑄優質詞條的物品將會花費更多的金錢。同理，負面的詞條會降低物品的價值和稀有度級別。以下列出飾品的詞條表。對於飾品而言，詞條並無“好壞”之分，只有強弱，因為飾品的詞條並沒有負面效果。
通常來說，射手和法師更加適合暴擊詞條，召喚師適合傷害詞條，而戰士則比較均衡。單個的飾品詞條雖然加成並不明顯，但多個飾品疊加之後，也能夠帶來顯著的提升，因此在資金足夠的情況下，飾品的詞條不應當被忽視。
相較於飾品詞條，武器的詞條要複雜的多，一個詞條往往涉及多個屬性的變化。第一類武器詞條稱為通用詞條，連枷、矛、悠悠球、迴旋鏢、鏈鋸、鑽頭（包括斧鑽）和葉綠手提鑽只能擁有通用詞條，因為它們的速度無法改變。以下列出通用詞條表。
通用詞條也能在所有其他武器類型上出現。最好的通用詞條是神級或惡魔。這兩個詞條只在擊退上有差別，而這個屬性在許多情況下（尤其是稍微後面一點的BOSS攻略時）並沒有較大的作用（甚至都不一定有益），擊退上的差別甚至都足以忽略不計，因此可以將神級和惡魔視為相同的詞條。
第二類詞條是公共詞條，劍和遠程、魔法、召喚傷害武器都可以獲得這些詞條，公共詞條一共有10個。
第三類詞條是近戰詞條，幾乎所有揮舞過頭頂的近戰武器（劍、鎬、錘、斧頭、和錘斧）以及短劍和鞭，都能重鑄為這些詞條。除了短劍和星光外，所有使用時並不揮舞的近戰武器（諸如矛、連枷、和悠悠球）則不能得到這些詞條，以下列出近戰詞條表。
最佳的近戰詞條是傳奇，它只會出現在短劍或闊劍上，其他的近戰武器則建議重鑄為惡魔或神級。如果是工具，則不需要考慮其輸出能力，重鑄為輕最為合適。
泰拉悠悠球是一個特例，它無法得到任何近戰詞條，但是可以獲得一個特殊的“傳奇”詞條，其屬性加成為+17% 傷害、+8% 暴擊率、以及
+17% 擊退。
第四類詞條是遠程詞條，除了無擊退的遠程武器不能獲得改變擊退的詞條外，其他遠程武器都可以重鑄為這些詞。以下列出遠程詞條表。
遠程武器整體上的最佳詞條是虛幻，但是沒有擊退的遠程武器更適合惡魔或致命。較為特殊的有魚叉槍，雖然是遠程武器，卻並不能得到虛幻詞條，因此其最佳詞條是神級；而鏈式機槍由於發射速度過快，因此無法獲得虛幻，其最佳詞條是迅速。
第五類詞條是魔法/召喚詞條，與遠程詞條類似，無擊退的武器無法獲得改變擊退的詞條，此外，消耗3或者更少魔力的魔法武器無法得到降低魔力用量的詞條，鞭雖然造成召喚傷害，但是並不能重鑄為此類詞條。以下列出魔法/召喚詞條表。
整體上魔法武器的最佳詞條是神話，無擊退的武器是惡魔，而類似爬藤怪法杖、磁球、彩虹槍等可以滯留的武器，則推薦無情。召喚武器由於並不需要魔力花費降低、速度提升、暴擊提升等屬性，因此最適合召喚武器的詞條是無情。而對於鞭而言，由於其射程與攻擊速度成反比，因此最佳詞條是遲鈍（指揮意義上）。
可能有些玩家想要知道重鑄出想要的詞條的概率，但是在重鑄的過程中，每個詞條出現的概率都是均等的，從統計學去考慮，這將是一個非常棘手的問題。因此最好的辦法是考慮需要嘗試多少次才能有50%的幾率獲得特定的詞條。
·對於只有 14 個通用修飾語的武器是 10 次
·對於有 19 個修飾語的配飾是 13 次
·對於還能得到公共修飾語（總共 24 個修飾語）的武器是 16 次
·對於有魔法或遠程修飾語（總共 36 個修飾語）的武器是 25 次
·對於有近戰修飾語（總共 40 個修飾語）的武器是 28 次
攻略的最後，再教大家一個小技巧，在重鑄時可以不用盯著冒出來的詞條，越高級的詞條重鑄費用越是昂貴，因此，關注重鑄費用的變化可以直觀地反映詞條的優劣，在試圖重鑄最佳詞條的情況下，這一方法可以有效降低錯過最佳詞條的概率。