最近一场对战
胜利自定义房间
M.
ELM.更新于11小时前
Steam
Other俱乐部 · PsychoLegionsC100%
SteamOther俱乐部 · PsychoLegionsC100%ultrapowerbomb
The Emperor of Evil Is Eternal
MR 1,714#23,845最近 10 场6–4+16最近 20 场11–9+12
胜率
50%
11 胜 · 11 负 · 已存 22 场
排位赛对战
22
已选模式
胜场
11
排位赛
负场
11
排位赛
最高 MR
1,822
M. Bison
排位 MR · M. Bison
本地 22 · 导入 0 · 图表显示 22 · 已存 234 场对战
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M.EL打法参考
与前—名M. Bison玩家的习惯对比
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M. Bison · 最近100场
需要改进的地方
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.4 · 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 0.4 · 参考 0.18
- 斗气迸放消耗：档案 3.8% · 参考 1.4%
复盘防守决策
斗气反攻：档案 0.6 · 参考 0.3
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 0.6 · 参考 0.3
- 斗气招架：档案 1.8 · 参考 1.76
- 精准招架：档案 0.6 · 参考 0.68
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 0.2 · 参考 0.09
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4日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
把对局战绩当作观察线索
对阵Char 253：262场中获胜167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Char 253：262场中获胜167场
- 对阵Yasmine：43场中获胜30场
- 对阵Luke：33场中获胜26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4日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
Alex · 最近100场
需要改进的地方
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.2
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 0.2
- 斗气迸放消耗：档案 3.8% · 参考 1.7%
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.12
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 0.2 · 参考 0.12
- 受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.12
检查近距离选择
投技：档案 2.7 · 参考 2.32
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 2.7 · 参考 2.32
- 拆投：档案 0.3 · 参考 0.48
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4日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
把对局战绩当作观察线索
对阵Char 253：1,016场中获胜529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Char 253：1,016场中获胜529场
- 对阵Luke：91场中获胜42场
- 对阵Terry：84场中获胜53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4日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free