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。
Ken · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
精准招架：档案 0.2 · 参考 0.79
比较五个防守场景：对手做了什么、你选了什么、结果如何。招架或拆投次数少，并不直接说明防守有弱点。
试试这样做从一个棘手场景记录两种不同选择，练习辨别和应对，再检查下一组对战中的判断是否改善。
数据依据
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.79
- 斗气招架：档案 2.5 · 参考 1.97
- 拆投：档案 0 · 参考 0.46
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.4 · 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
- 受到惩罚反击：档案 0.4 · 参考 0.09
- 惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.11
明确每次量表消耗的目的
SA1：档案 60.2% · 参考 26.5%
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
- SA1：档案 60.2% · 参考 26.5%
- SA3：档案 28.9% · 参考 37.5%
- CA：档案 3.1% · 参考 11%
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
把对局战绩当作观察线索
对阵Ryu：79场中获胜40场
较低胜率提示可以研究哪些录像，但不保证选角优势。确认同一种困难场景是否出现在多场比赛中。
试试这样做如果你使用引用的角色，就试一次录像中熟悉的场景。对方应对良好时，放弃原假设，按实际表现调整。
数据依据
- 对阵Ryu：79场中获胜40场
- 对阵Luke：95场中获胜46场
- 对阵Akuma：73场中获胜41场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：71场中获胜36场
研究多场近期比赛，对照胜局与败局。围绕重复场景准备，不要只记住一次显眼失误。
试试这样做用第一回合验证一个观察假设。若重复出现，就应用准备好的调整；若没有，就放弃假设并观察新模式。
数据依据
- 已保存的近期排位赛样本：71场中获胜36场
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0.4 · 参考 0.09
把统计作为观察线索。寻找你已验证在该距离能反击的动作，不要仅凭观感认定它有破绽。
试试这样做该动作出现时，尝试已确认的反击。如果对方不再使用，就恢复平常的距离控制，不必强行寻找机会。
数据依据
- 受到惩罚反击：档案 0.4 · 参考 0.09
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