Dhalsim
更新于5天前SteamSteamJapanJapanC100%

超常式看板

GG
段位 36MR 1,494#318,179
最近 10 场5–5+1最近 20 场9–11-20
胜率
46%
12 胜 · 14 负 · 已存 26 场
排位赛对战
26
已选模式
胜场
12
排位赛
负场
14
排位赛
最高 MR
1,531
Dhalsim

排位 MR · Dhalsim

本地 26 · 导入 0 · 图表显示 26 · 已存 26 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Dhalsim
超常式看板 · Dhalsim
Alex
对手 · Alexまよなーず

打法参考

与前30名Dhalsim玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月3日 19:16

最近100场比赛的已报告趋势,并非生涯习惯平均值。 · 数据详情

Dhalsim
超常式看板的Dhalsim基准

与抽样的前30名Dhalsim玩家的平均习惯对比。

YHC-餅 2260 · Torimeshi 2216 · 未覚醒ハルミチ 2201 · Shaka 2163 · ねじまき鳥クロニクル 2145 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯超常式看板顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA261.3%15.0%+46.3%
SA19.3%53.6%-44.3%
斗气前冲(取消)18.2%30.7%-12.4%
斗气迸放消耗12.0%1.7%+10.3%
斗气防御3.9%12.9%-8.9%
斗气前冲(招架)0.5%7.3%-6.8%
斗气技26.9%21.5%+5.4%
被困版边时间9.3012.39-3.09
版边压制4.707.51-2.81
SA322.7%24.5%-1.8%
投技2.701.81+0.89
斗气招架0.801.69-0.89
斗气迸放0.800.23+0.57
精准招架0.100.47-0.37
受到惩罚反击0.400.10+0.30
CA6.7%6.9%-0.2%
惩罚反击命中0.300.14+0.16
招架时被投0.100.25-0.15
斗气反攻0.700.56+0.14
拆投0.300.42-0.12
受到昏厥0.000.05-0.05
受到投技2.102.06+0.04
造成昏厥0.100.07+0.03
从数据到练习

对战计划

最近100场

根据此档案的习惯和战绩,生成可在实战中验证的思路。习惯统计涵盖所有角色;所选角色用于确定对照组。

正在检查已保存的对战计划…

使用OpenRouter的免费AI模型分析公开档案统计。计划会保存以供共享和复用。建议是基于统计的假设,并非回放视频分析。

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。

Dhalsim · 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 0.8 · 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 0.8 · 参考 0.23
    • 斗气迸放消耗:档案 12% · 参考 1.7%
  2. 复盘防守决策

    斗气反攻:档案 0.7 · 参考 0.56

    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
    • 斗气反攻:档案 0.7 · 参考 0.56
  3. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.4 · 参考 0.1

    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 0.4 · 参考 0.1

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

  1. 寻找可重复利用的反击机会

    受到惩罚反击:档案 0.4 · 参考 0.1

    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 0.4 · 参考 0.1
  2. 先试探实际防守反应

    斗气反攻:档案 0.7 · 参考 0.56

    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
    • 斗气反攻:档案 0.7 · 参考 0.56

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

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