저장된 매치 플랜
생성 당시의 근거 통계와 날짜를 보존한 AI 플랜입니다. 펼치면 두 관점의 내용을 읽을 수 있습니다.
Marisa · 최근 100경기
개선할 점
퍼니시 카운터의 원인 확인
퍼니시 카운터 피격: 프로필 0.2 · 비교 대상 0.11
받은 퍼니시 카운터와 성공한 것을 각각 다섯 번 살펴보세요. 헛친 공격과 가드 후 빈틈을 구분한 뒤 연습할 과제를 고르세요.
이렇게 해보세요반복되는 상황 하나를 트레이닝에서 재현하세요. 거리와 프레임 미터를 확인하고 더 안전한 선택이나 실제로 닿는 반격을 연습하세요.
근거 통계
- 퍼니시 카운터 피격: 프로필 0.2 · 비교 대상 0.11
방어 판단 복기
드라이브 리버설: 프로필 0.8 · 비교 대상 0.32
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 리버설: 프로필 0.8 · 비교 대상 0.32
- 저스트 패리: 프로필 0.4 · 비교 대상 0.6
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. 6. · AI: dots-studio/dots-3-note-preview:free
이 플레이어 공략법
상성 전적을 탐색 단서로 활용
상대 Ken: 54경기 중 31승
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 Ken: 54경기 중 31승
반복 성향과 일회성 실수 구분
저장된 최근 랭크 경기 표본: 84경기 중 50승
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: 84경기 중 50승
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. 6. · AI: dots-studio/dots-3-note-preview:free