M. Bison
更新于5天前CrossPlatformCrossPlatformOtherOtherC100%

KRover1999

Let's Do This
段位 36MR 1,564#117,426
最近 10 场5–5+5最近 20 场6–9-20
胜率
40%
6 胜 · 9 负 · 已存 15 场
排位赛对战
15
已选模式
胜场
6
排位赛
负场
9
排位赛
最高 MR
1,564
M. Bison

排位 MR · M. Bison

本地 15 · 导入 0 · 图表显示 15 · 已存 15 场对战

此时间范围内的排位 MR 数据不足。

最近一场对战

胜利排位赛

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KRover1999 · Random
Ken
对手 · Kennekoneko

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 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.07
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.3 · 参考 0.18

    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 0.3 · 参考 0.18
  3. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 1.9 · 参考 1.76

    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 1.9 · 参考 1.76
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.68
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.3

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7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 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.18
  3. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 1.9 · 参考 1.76

    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 1.9 · 参考 1.76
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.68
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.3

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7日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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