저장된 매치 플랜
생성 당시의 근거 통계와 날짜를 보존한 AI 플랜입니다. 펼치면 두 관점의 내용을 읽을 수 있습니다.
Kimberly · 최근 100경기
개선할 점
퍼니시 카운터의 원인 확인
퍼니시 카운터 피격: 프로필 0.2 · 비교 대상 0.1
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 0.1
- 퍼니시 카운터 적중: 프로필 0.1 · 비교 대상 0.13
방어 판단 복기
드라이브 패리: 프로필 2.5 · 비교 대상 1.54
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 2.5 · 비교 대상 1.54
- 드라이브 리버설: 프로필 0.7 · 비교 대상 0.36
- 저스트 패리: 프로필 0.2 · 비교 대상 0.44
반복되는 상성 상황 연구
상대 Char 253: 30경기 중 22승
인용된 상대 캐릭터 전적으로 살펴볼 영상을 고르세요. 여러 패배에서 반복되는 판단을 찾고 승리한 경기와 비교한 뒤 결론을 내리세요.
이렇게 해보세요그 캐릭터를 상대로 반복되는 상황 하나를 골라 트레이닝에서 대안을 확인하세요. 다음 다섯 경기에서 그 판단을 기록하세요.
근거 통계
- 상대 Char 253: 30경기 중 22승
- 상대 Alex: 10경기 중 5승
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. 12. · AI: nex-agi/nex-n2.5-pro:free
이 플레이어 공략법
반복 가능한 반격 기회 찾기
퍼니시 카운터 피격: 프로필 0.2 · 비교 대상 0.1
통계는 탐색의 단서입니다. 해당 거리에서 반격이 가능하다고 확인한 행동을 찾고, 겉보기만으로 빈틈을 단정하지 마세요.
이렇게 해보세요그 행동이 나오면 확인한 대응을 시험하세요. 상대가 그 행동을 멈추면 억지로 반격을 노리지 말고 평소 거리 운영으로 돌아가세요.
근거 통계
- 퍼니시 카운터 피격: 프로필 0.2 · 비교 대상 0.1
- 퍼니시 카운터 적중: 프로필 0.1 · 비교 대상 0.13
방어 반응을 먼저 탐색
드라이브 패리: 프로필 2.5 · 비교 대상 1.54
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 2.5 · 비교 대상 1.54
- 드라이브 리버설: 프로필 0.7 · 비교 대상 0.36
- 저스트 패리: 프로필 0.2 · 비교 대상 0.44
상성 전적을 탐색 단서로 활용
상대 Char 253: 30경기 중 22승
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 Char 253: 30경기 중 22승
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. 12. · AI: nex-agi/nex-n2.5-pro:free