M. Bison
更新于1天前SteamSteamJapanJapanC100%

MND135

Let's Do This
段位 36MR 1,683#37,422
最近 10 场6–4+19最近 20 场10–100
胜率
55%
94 胜 · 77 负 · 已存 171 场
排位赛对战
171
已选模式
胜场
94
排位赛
负场
77
排位赛
最高 MR
1,689
M. Bison

排位 MR · M. Bison

本地 171 · 导入 58 · 图表显示 205 · 已存 171 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Sagat
MND135 · Sagat
Ingrid
对手 · IngridYqTo/NoS

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

    受到惩罚反击:档案 0.1 · 参考 0.07

    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 0.1 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.1 · 参考 0.1
  2. 检查近距离选择

    投技:档案 2.9 · 参考 2.43

    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 2.9 · 参考 2.43
    • 拆投:档案 0.4 · 参考 0.52
    • 受到投技:档案 2.4 · 参考 2.34
  3. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 9.3 · 参考 12.11

    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 9.3 · 参考 12.11
    • 被困版边时间:档案 9.5 · 参考 9.13

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-pro: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 0.1 · 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 0.1 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.1 · 参考 0.1
  2. 试探近距离模式

    投技:档案 2.9 · 参考 2.43

    观察实际的打击、投技和防守选择。出现倾向后,再改变熟悉攻防中的一个部分。

    试试这样做

    同样的反应连续出现两次后,尝试不同选择。如果对方改变反应,就重新混合选项,不要认定这个模式永远有效。

    数据依据
    • 投技:档案 2.9 · 参考 2.43
    • 拆投:档案 0.4 · 参考 0.52
    • 受到投技:档案 2.4 · 参考 2.34
  3. 保持压力但不过度冒进

    版边压制:档案 9.3 · 参考 12.11

    寻找用熟悉选择获取空间的机会。把对手逼到角落后,先观察实际脱身方式,再决定如何调整。

    试试这样做

    试一次熟悉的压制。如果同一种脱身反复出现,就练习针对该动作的应对;如果对方变化防守,就不要押注单一判断。

    数据依据
    • 版边压制:档案 9.3 · 参考 12.11
    • 被困版边时间:档案 9.5 · 参考 9.13

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-pro:free

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