Blanka
更新于4小时前SteamSteamJapanJapan俱乐部 · MutantGamersC100%

gumi2047_pc

Beasting on Fools
段位 36MR 1,815#8,211
最近 10 场5–50最近 20 场8–12-36
胜率
44%
24 胜 · 31 负 · 已存 55 场
排位赛对战
55
已选模式
胜场
24
排位赛
负场
31
排位赛
最高 MR
1,901
Blanka

排位 MR · Blanka

本地 55 · 导入 0 · 图表显示 55 · 已存 56 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Blanka
gumi2047_pc · Blanka
Guile
对手 · GuileFLT12345

打法参考

与前30名Blanka玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月12日 10:24

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

Blanka
gumi2047_pc的Blanka基准

与抽样的前30名Blanka玩家的平均习惯对比。

ぼんぎ( ^ω^) 2042 · へかとん 2040 · StarPlatinumKB 2040 · KEY_ 2038 · 音割れモモンガ 2031 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯gumi2047_pc顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA35.7%14.8%-9.1%
斗气技18.1%24.9%-6.8%
SA131.1%25.2%+5.9%
SA259.4%54.8%+4.7%
斗气前冲(取消)30.1%26.9%+3.2%
版边压制10.1012.16-2.06
斗气前冲(招架)5.2%7.2%-2.0%
CA3.8%5.2%-1.4%
斗气迸放消耗2.7%1.7%+1.0%
被困版边时间10.409.41+0.99
斗气招架2.201.61+0.59
投技2.302.59-0.29
招架时被投0.600.33+0.27
受到投技2.202.01+0.19
斗气迸放0.300.21+0.09
斗气反攻0.400.44-0.04
受到昏厥0.100.06+0.04
精准招架0.500.52-0.02
拆投0.300.32-0.02
斗气防御12.7%12.7%-0.0%
造成昏厥0.100.09+0.01
惩罚反击命中0.100.09+0.01
受到惩罚反击0.100.10+0.00
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。

Blanka · 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 0.2 · 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 0.1 · 参考 0.09
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.3 · 参考 0.25

    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 0.25
    • 斗气迸放消耗:档案 2.2% · 参考 1.9%
  3. 检查近距离选择

    拆投:档案 0.5 · 参考 0.33

    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
    • 拆投:档案 0.5 · 参考 0.33

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. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.3 · 参考 0.25

    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 0.25
  2. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 2.2 · 参考 1.71

    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 2.2 · 参考 1.71
    • 精准招架:档案 0.4 · 参考 0.49
  3. 试探近距离模式

    拆投:档案 0.5 · 参考 0.33

    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
    • 拆投:档案 0.5 · 参考 0.33

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

隐私设置

允许 YouTube/Twitch 媒体、使用分析和记录保存吗?选择有效期为 180 天,可随时在此撤回。

更多选项与详情

可选功能默认关闭,只有您选择后才会启用。您可以随时在此更改或撤回选择。

您主动使用的功能所需的存储与安全措施仍然可用,包括收藏选手、请求回放和反馈。

选择会在此设备保存 180 天。关闭分析会重新加载页面,以停止已加载的分析脚本。

隐私与存储