저장된 매치 플랜
생성 당시의 근거 통계와 날짜를 보존한 AI 플랜입니다. 펼치면 두 관점의 내용을 읽을 수 있습니다.
Sagat · 최근 100경기
개선할 점
방어 판단 복기
드라이브 패리: 프로필 0.2 · 비교 대상 1.78
방어 상황 다섯 개에서 상대 행동, 내 선택, 결과를 비교하세요. 패리나 잡기 풀기 횟수가 적다는 것만으로 약점이라고 할 수 없습니다.
이렇게 해보세요어려운 상황에서 서로 다른 두 행동을 더미에 녹화하세요. 이를 구분하고 대응하는 연습을 한 뒤 다음 대전에서 판단이 나아졌는지 확인하세요.
근거 통계
- 드라이브 패리: 프로필 0.2 · 비교 대상 1.78
- 저스트 패리: 프로필 0 · 비교 대상 0.78
근거리 선택 점검
잡기 풀기: 프로필 0.3 · 비교 대상 0.45
근거리 교전 다섯 번을 보세요. 잡기 기회, 잡기 시도, 방어 선택을 구분하세요. 집계 횟수만으로 올바른 선택을 알 수는 없습니다.
이렇게 해보세요반복되는 상황에서 타격과 잡기를 더미에 녹화해 대응을 연습하세요. 실전에서도 의식적으로 선택하고 있는지 확인하세요.
근거 통계
- 잡기 풀기: 프로필 0.3 · 비교 대상 0.45
- 잡기 피격: 프로필 2.9 · 비교 대상 2.12
AI가 인용된 통계로 검토된 연습 계획을 선택하고 우선순위를 정합니다. 습관은 전체 프로필 집계이며 캐릭터 전적과 최근 표본은 범위가 다릅니다. 확정된 약점이나 영상 분석이 아닌, 시험해 볼 제안입니다. 최근 100경기의 보고된 경향이며 누적 평생 평균이 아닙니다.
데이터 저장일 2026. 9. 9. · AI: nex-agi/nex-n2.5-mini:free
이 플레이어 공략법
반복 성향과 일회성 실수 구분
저장된 최근 랭크 경기 표본: 63경기 중 27승
여러 최근 경기에서 승리와 패배를 비교하세요. 눈에 띄는 한 번의 실수보다 반복되는 상황을 중심으로 준비하세요.
이렇게 해보세요첫 라운드에 가설 하나를 확인하세요. 반복되면 준비한 조정을 적용하고, 그렇지 않으면 가설을 버리고 새로운 패턴을 관찰하세요.
근거 통계
- 저장된 최근 랭크 경기 표본: 63경기 중 27승
상성 전적을 탐색 단서로 활용
상대 Akuma: 76경기 중 36승
낮은 승률은 검토할 영상의 단서일 뿐 유리한 캐릭터 선택을 보장하지 않습니다. 같은 어려운 상황이 여러 경기에 나타나는지 확인하세요.
이렇게 해보세요해당 캐릭터를 쓴다면 영상 속 익숙한 상황 하나를 시험하세요. 상대가 잘 대응하면 가정을 버리고 실제 플레이에 맞추세요.
근거 통계
- 상대 Akuma: 76경기 중 36승
- 상대 Ryu: 72경기 중 46승
- 상대 Alex: 58경기 중 32승
방어 반응을 먼저 탐색
드라이브 패리: 프로필 0.2 · 비교 대상 1.78
익숙한 압박 상황을 한 번 시험하고 실제 반응을 보세요. 그 관찰을 바탕으로 다음 선택을 바꾸고, 행동 횟수로 성공률을 추측하지 마세요.
이렇게 해보세요잘 아는 상황에서 평소의 타격과 잡기 선택을 시도하세요. 반응이 일정할 때만 반복하고, 상대가 적응하면 타이밍을 바꾸거나 거리를 다시 잡으세요.
근거 통계
- 드라이브 패리: 프로필 0.2 · 비교 대상 1.78
- 저스트 패리: 프로필 0 · 비교 대상 0.78
AI가 인용된 통계로 검토된 연습 계획을 선택하고 우선순위를 정합니다. 습관은 전체 프로필 집계이며 캐릭터 전적과 최근 표본은 범위가 다릅니다. 확정된 약점이나 영상 분석이 아닌, 시험해 볼 제안입니다. 최근 100경기의 보고된 경향이며 누적 평생 평균이 아닙니다.
데이터 저장일 2026. 9. 9. · AI: nex-agi/nex-n2.5-mini:free