最近一场对战
M.ComboKing
排位 MR · M. Bison
本地 81 · 导入 93 · 图表显示 174 · 已存 373 场对战
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
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击:档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.07
- 惩罚反击命中:档案 0.3 · 参考 0.1
检查近距离选择
投技:档案 1.5 · 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 1.5 · 参考 2.43
- 拆投:档案 0.3 · 参考 0.52
- 受到投技:档案 1.4 · 参考 2.34
追踪位置得失的过程
版边压制:档案 12.9 · 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 12.9 · 参考 12.11
- 被困版边时间:档案 7.7 · 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13日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放:档案 0.4 · 参考 0.2
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 0.2
- 斗气迸放消耗:档案 2.5% · 参考 1.6%
把对局战绩当作观察线索
对阵Ryu:69场中获胜41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:69场中获胜41场
- 对阵Marisa:58场中获胜32场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本:25场中获胜16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:25场中获胜16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13日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

