M. Bison
更新于2天前SteamSteamJapanJapanC100%

RocCACACA

Shared Destiny
段位 36MR 1,477#380,408
最近 10 场7–3+32最近 20 场12–8+32
胜率
48%
44 胜 · 47 负 · 已存 91 场
排位赛对战
91
已选模式
胜场
44
排位赛
负场
47
排位赛
最高 MR
1,523
M. Bison

排位 MR · M. Bison

本地 87 · 导入 0 · 图表显示 87 · 已存 91 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

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M. Bison
RocCACACA · M. Bison
Akuma
对手 · Akumasklzzz

打法参考

与前—名M. Bison玩家的习惯对比

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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。

M. Bison · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    惩罚反击命中:档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.09
  2. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 7.4 · 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 7.4 · 参考 12.04
    • 被困版边时间:档案 11.2 · 参考 9.28
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA3:档案 17.9% · 参考 40.4%

    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
    • SA3:档案 17.9% · 参考 40.4%
    • SA1:档案 46.4% · 参考 30.3%

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:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 寻找可重复利用的反击机会

    受到惩罚反击:档案 0.3 · 参考 0.07

    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 0.3 · 参考 0.07
  2. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.18
    • 斗气迸放消耗:档案 2.2% · 参考 1.4%
  3. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Ryu:32场中获胜18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:32场中获胜18场
    • 对阵Luke:32场中获胜17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:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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