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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。

Alex · 最近100场

需要改进的地方

  1. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.7 · 参考 0.2

    回看五次斗气迸放,记录使用场景和结果。保留有效用法,研究反复失败的原因,而不是追求参考平均次数。

    试试这样做

    在不同训练人偶槽位记录斗气迸放与普通攻击,混合播放,练习辨别并选择当前量表状态下可用的应对。

    数据依据
    • 斗气迸放:档案 0.7 · 参考 0.2
    • 斗气迸放消耗:档案 5.8% · 参考 1.7%
  2. 找出惩罚反击的原因

    惩罚反击命中:档案 0.4 · 参考 0.12

    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 0.4 · 参考 0.12
    • 受到惩罚反击:档案 0.3 · 参考 0.12
  3. 研究反复出现的角色对局场景

    对阵Sagat:37场中获胜36场

    用引用的角色对战记录选择要看的录像,寻找多场败局中重复的决策,并与胜局比较后再下结论。

    试试这样做

    选择对阵该角色时反复出现的一个场景,在训练中验证替代应对,并记录接下来五场中的这一判断。

    数据依据
    • 对阵Sagat:37场中获胜36场
    • 对阵E. Honda:36场中获胜16场
    • 对阵Jamie:35场中获胜26场

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9日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

如何应对这位玩家

  1. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.7 · 参考 0.2

    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 0.7 · 参考 0.2
    • 斗气迸放消耗:档案 5.8% · 参考 1.7%
  2. 寻找可重复利用的反击机会

    惩罚反击命中:档案 0.4 · 参考 0.12

    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
    • 惩罚反击命中:档案 0.4 · 参考 0.12
    • 受到惩罚反击:档案 0.3 · 参考 0.12

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9日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free