Blanka
更新于4天前SteamSteamJapanJapanC99%

たがわどす

OGHunt
段位 36MR 1,586#102,422
最近 10 场2–8-48最近 20 场9–11-20
胜率
48%
108 胜 · 115 负 · 已存 223 场
排位赛对战
223
已选模式
胜场
108
排位赛
负场
115
排位赛
最高 MR
1,586
Blanka

排位 MR · Blanka

本地 212 · 导入 0 · 图表显示 212 · 已存 223 场对战

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最近一场对战

失败排位赛

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Terry
たがわどす · Terry
Jamie
对手 · Jamieもちおくん

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与前—名Blanka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。

Blanka · 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 0.4 · 参考 0.23

    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 0.4 · 参考 0.23
    • 斗气迸放消耗:档案 1.8% · 参考 1.8%
  2. 复盘防守决策

    精准招架:档案 0.2 · 参考 0.54

    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
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.54
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.45
  3. 检查近距离选择

    投技:档案 1.6 · 参考 2.6

    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 1.6 · 参考 2.6
    • 拆投:档案 0.5 · 参考 0.35

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8日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

如何应对这位玩家

  1. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.4 · 参考 0.23

    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 0.4 · 参考 0.23
    • 斗气迸放消耗:档案 1.8% · 参考 1.8%
  2. 先试探实际防守反应

    精准招架:档案 0.2 · 参考 0.54

    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
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.54
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.45

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8日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

Terry · 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 0.3 · 参考 0.13

    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 0.3 · 参考 0.13
    • 受到惩罚反击:档案 0.1 · 参考 0.09
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.4 · 参考 0.22

    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 0.4 · 参考 0.22
  3. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 1.5 · 参考 1.84

    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 1.5 · 参考 1.84
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.73
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.23

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8日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

如何应对这位玩家

  1. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Zangief:14场中获胜8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Zangief:14场中获胜8场
    • 对阵Jamie:12场中获胜9场
    • 对阵A.K.I.:10场中获胜5场
  2. 区分持续倾向与偶发失误

    已保存的近期排位赛样本:100场中获胜54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:100场中获胜54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8日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

Yasmine · 最近100场

需要改进的地方

  1. 复盘防守决策

    精准招架:档案 0.2 · 参考 0.74

    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
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.74
    • 斗气招架:档案 1.5 · 参考 1.96
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.4 · 参考 0.19

    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 0.4 · 参考 0.19
    • 斗气迸放消耗:档案 1.8% · 参考 1.4%
  3. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 11.7 · 参考 13.62

    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 11.7 · 参考 13.62
    • 被困版边时间:档案 8.8 · 参考 9.38

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8日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.4 · 参考 0.19

    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 0.4 · 参考 0.19
    • 斗气迸放消耗:档案 1.8% · 参考 1.4%
  2. 先试探实际防守反应

    精准招架:档案 0.2 · 参考 0.74

    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
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.74
    • 斗气招架:档案 1.5 · 参考 1.96
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.24
  3. 试探近距离模式

    投技:档案 1.6 · 参考 2.59

    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 1.6 · 参考 2.59
    • 受到投技:档案 2.7 · 参考 2.31
    • 拆投:档案 0.5 · 参考 0.49

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8日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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