最近一场对战
失败排位赛
AL
ZA
M.更新于1天前
Steam
JapanM76%
SteamJapanM76%D1D3l3t3d
Breath of Vengeance
MR 1,541#154,859最近 10 场4–6-13最近 20 场8–12-27
胜率
44%
102 胜 · 128 负 · 已存 230 场
排位赛对战
230
已选模式
胜场
102
排位赛
负场
128
排位赛
最高 MR
1,579
M. Bison
排位 MR · M. Bison
本地 109 · 导入 48 · 图表显示 109 · 已存 258 场对战
此时间范围内的排位 MR 数据不足。
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ALZA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。
Alex · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
斗气招架：档案 0.2 · 参考 1.63
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
- 斗气招架：档案 0.2 · 参考 1.63
- 精准招架：档案 0 · 参考 0.7
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.6 · 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
- 受到惩罚反击：档案 0.6 · 参考 0.12
- 惩罚反击命中：档案 0.4 · 参考 0.12
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 2.9 · 参考 9.01
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 2.9 · 参考 9.01
- 被困版边时间：档案 10.4 · 参考 9.88
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-mini:free
如何应对这位玩家
把对局战绩当作观察线索
对阵Yasmine：204场中获胜92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Yasmine：204场中获胜92场
- 对阵Luke：157场中获胜77场
- 对阵Ryu：124场中获胜64场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：33场中获胜15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：33场中获胜15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-mini:free
Ingrid · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.6 · 参考 0.08
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 0.6 · 参考 0.08
- 惩罚反击命中：档案 0.4 · 参考 0.13
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.7 · 参考 0.27
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 0.27
- 斗气迸放消耗：档案 10.5% · 参考 2.1%
复盘防守决策
斗气招架：档案 0.2 · 参考 1.51
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
- 斗气招架：档案 0.2 · 参考 1.51
- 精准招架：档案 0 · 参考 0.5
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
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0.6 · 参考 0.08
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 0.6 · 参考 0.08
- 惩罚反击命中：档案 0.4 · 参考 0.13
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.7 · 参考 0.27
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 0.27
- 斗气迸放消耗：档案 10.5% · 参考 2.1%
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 0.2 · 参考 1.51
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 0.2 · 参考 1.51
- 精准招架：档案 0 · 参考 0.5
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