最近一场对战
胜利自定义房间
M.
MAM.更新于20小时前
Steam
Japan俱乐部 · mitoSTC100%
SteamJapan俱乐部 · mitoSTC100%糖質オフSuites
The Nation's Crappiest Manga
MR 1,952#2,004最近 10 场10–0+77最近 20 场11–2+67
胜率
85%
11 胜 · 2 负 · 已存 13 场
排位赛对战
13
已选模式
胜场
11
排位赛
负场
2
排位赛
最高 MR
1,952
M. Bison
排位 MR · M. Bison
本地 13 · 导入 146 · 图表显示 159 · 已存 201 场对战
尚未请求回放
M.MAM.按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | 糖質オフSuites | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲（取消） | 6.9% | 30.0% | -23.1% | |
| 斗气技 | 38.5% | 18.7% | +19.8% | |
| SA1 | 21.7% | 33.7% | -11.9% | |
| SA2 | 30.4% | 21.0% | +9.5% | |
| SA3 | 40.6% | 35.2% | +5.4% | |
| CA | 7.2% | 10.2% | -3.0% | |
| 斗气前冲（招架） | 9.4% | 7.2% | +2.2% | |
| 斗气防御 | 14.6% | 13.4% | +1.2% | |
| 版边压制 | 12.80 | 11.91 | +0.89 | |
| 斗气迸放消耗 | 0.7% | 1.5% | -0.8% | |
| 精准招架 | 0.30 | 0.74 | -0.44 | |
| 投技 | 2.00 | 2.42 | -0.42 | |
| 斗气招架 | 1.40 | 1.75 | -0.35 | |
| 被困版边时间 | 9.50 | 9.85 | -0.35 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.33 | -0.33 | |
| 受到投技 | 2.30 | 2.59 | -0.29 | |
| 斗气迸放 | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.57 | -0.17 | |
| 惩罚反击命中 | 0.00 | 0.11 | -0.11 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.09 | +0.01 |
从数据到练习
最近100场对战计划
根据此档案的习惯和战绩，生成可在实战中验证的思路。习惯统计涵盖所有角色；所选角色用于确定对照组。
正在检查已保存的对战计划…
使用OpenRouter的免费AI模型分析公开档案统计。计划会保存以供共享和复用。建议是基于统计的假设，并非回放视频分析。已保存的对战计划
保留生成时依据数据和日期的AI计划。展开即可阅读两种视角。
M. Bison · 最近100场
需要改进的地方
明确每次量表消耗的目的
斗气前冲（取消）：档案 6.6% · 参考 30.3%
看着实际量表回顾五次资源决策，记录换来了什么以及还剩哪些选择。使用占比本身不能衡量效率。
试试这样做练习熟悉连段的资源消耗版本与节省版本，比较结果和剩余量表，再决定各自适用的场景。
数据依据
- 斗气前冲（取消）：档案 6.6% · 参考 30.3%
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.1 · 参考 0.09
分别回看五次受到和打出的惩罚反击。先区分空挥与被防后留出破绽，再选择练习目标。
试试这样做在训练中重现一个反复出现的场景，检查距离和帧数计量表，再练习更稳妥的选择或确实能命中的反击。
数据依据
- 惩罚反击命中：档案 0.1 · 参考 0.09
- 受到惩罚反击：档案 0.1 · 参考 0.07
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 13.7 · 参考 12.04
回看五次被逼到角落的过程。除了最后的脱身尝试，也要找出更早交出空间的决策，并对照成功压制角落的场景。
试试这样做在训练中重现反复出现的位置，比较常用应对与较少露出破绽的替代选择，再观察下一组对战中进入角落的频率。
数据依据
- 版边压制：档案 13.7 · 参考 12.04
- 被困版边时间：档案 7.7 · 参考 9.28
AI根据引用统计选择经过检查的练习方案并排序。习惯涵盖整个档案，角色战绩与近期样本的统计范围不同。这些是供验证的思路，并非已确认的弱点或视频分析。 最近100场比赛的已报告趋势，并非生涯习惯平均值。
数据保存于2026年9月7日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.1 · 参考 0.18
观察特定场景下是否反复出现斗气迸放。考虑距离、硬直和量表，准备在训练中验证过的应对。
试试这样做再次进入该场景时，采用更少暴露破绽的行动。如果迸放出现，就使用练过的应对；如果没有，就回到常规计划。
数据依据
- 斗气迸放：档案 0.1 · 参考 0.18
- 斗气迸放消耗：档案 1.6% · 参考 1.4%
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 1 · 参考 1.76
尝试一次熟悉的压制场景并观察真实反应，再据此变化下一次选择。不要把事件次数当作成功率。
试试这样做在理解的局面中尝试常用的打投选择。只在反应稳定时继续针对；对方开始调整时，就改变节奏或重新拉开。
数据依据
- 斗气招架：档案 1 · 参考 1.76
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.68
试探近距离模式
投技：档案 1.8 · 参考 2.55
观察实际的打击、投技和防守选择。出现倾向后，再改变熟悉攻防中的一个部分。
试试这样做同样的反应连续出现两次后，尝试不同选择。如果对方改变反应，就重新混合选项，不要认定这个模式永远有效。
数据依据
- 投技：档案 1.8 · 参考 2.55
- 受到投技：档案 1.7 · 参考 2.48
AI根据引用统计选择经过检查的练习方案并排序。习惯涵盖整个档案，角色战绩与近期样本的统计范围不同。这些是供验证的思路，并非已确认的弱点或视频分析。 最近100场比赛的已报告趋势，并非生涯习惯平均值。
数据保存于2026年9月7日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free