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。
Ed · 最近100场
需要改进的地方
比较胜负中的决策
已保存的近期排位赛样本：100场中获胜49场
从已保存的近期样本中选两场胜利与两场失败，找出变化的决策。战绩本身无法解释结果变化的原因。
试试这样做写下接下来五场要测试的一项具体判断。复盘是否执行及发生了什么，不要只用胜负评价练习。
数据依据
- 已保存的近期排位赛样本：100场中获胜49场
检查近距离选择
投技：档案 1.4 · 参考 2.6
回看五次近距离交锋，区分投技机会、投技尝试和防守选择。仅靠汇总次数无法判断当时的正确答案。
试试这样做在重复场景中记录打击和投技，练习选定的应对，再检查自己能否在实战中有意识地做出判断。
数据依据
- 投技：档案 1.4 · 参考 2.6
- 拆投：档案 0.4 · 参考 0.47
- 受到投技：档案 2.4 · 参考 2.18
追踪位置得失的过程
被困版边时间：档案 10.6 · 参考 9.53
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
- 被困版边时间：档案 10.6 · 参考 9.53
- 版边压制：档案 8.4 · 参考 11.8
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12日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
如何应对这位玩家
把对局战绩当作观察线索
对阵Luke：101场中获胜64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Luke：101场中获胜64场
- 对阵Yasmine：85场中获胜53场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：100场中获胜49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：100场中获胜49场
先试探实际防守反应
拆投：档案 0.4 · 参考 0.47
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
- 拆投：档案 0.4 · 参考 0.47
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12日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free