M. Bison
更新于1周前SteamSteamJapanJapanC100%

Fire Aoki !!

Let's Do This
段位 36MR 1,266#567,756
最近 10 场6–4+22最近 20 场10–10+14
胜率
52%
39 胜 · 36 负 · 已存 75 场
排位赛对战
75
已选模式
胜场
39
排位赛
负场
36
排位赛
最高 MR
1,363
M. Bison

排位 MR · M. Bison

本地 75 · 导入 0 · 图表显示 75 · 已存 83 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

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M. Bison
Fire Aoki !! · M. Bison
Ryu
对手 · RyuEdiwbr

打法参考

与前30名M. Bison玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 13:26

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

M. Bison
Fire Aoki !!的M. Bison基准

与抽样的前30名M. Bison玩家的平均习惯对比。

刻音|フレミー 2223 · ひらまさ 2201 · Yanai 2182 · inaba 2166 · ああああああ 2135 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯Fire Aoki !!顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA237.9%21.0%+17.0%
SA119.0%33.7%-14.7%
斗气前冲(取消)17.2%30.0%-12.8%
斗气技23.7%18.7%+5.0%
被困版边时间8.209.85-1.65
斗气前冲(招架)8.8%7.2%+1.6%
CA8.6%10.2%-1.6%
斗气迸放消耗3.0%1.5%+1.5%
SA334.5%35.2%-0.7%
精准招架0.100.74-0.64
斗气招架1.201.75-0.55
受到投技3.102.59+0.51
版边压制11.5011.91-0.41
斗气反攻0.700.33+0.37
拆投0.900.57+0.33
斗气防御13.2%13.4%-0.2%
投技2.602.42+0.18
受到惩罚反击0.200.09+0.11
惩罚反击命中0.200.11+0.09
受到昏厥0.100.04+0.06
招架时被投0.300.26+0.04
造成昏厥0.100.07+0.03
斗气迸放0.200.19+0.01
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。

M. Bison · 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 0.09

    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 0.09
    • 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.07
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.18
    • 斗气迸放消耗:档案 3% · 参考 1.4%
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA2:档案 37.9% · 参考 18.6%

    看着实际量表回顾五次资源决策,记录换来了什么以及还剩哪些选择。使用占比本身不能衡量效率。

    试试这样做

    练习熟悉连段的资源消耗版本与节省版本,比较结果和剩余量表,再决定各自适用的场景。

    数据依据
    • SA2:档案 37.9% · 参考 18.6%

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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 寻找可重复利用的反击机会

    惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.09

    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
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.09
    • 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.07
  2. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.2 · 参考 0.18

    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 0.2 · 参考 0.18
    • 斗气迸放消耗:档案 3% · 参考 1.4%
  3. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 1.2 · 参考 1.76

    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 1.2 · 参考 1.76
    • 精准招架:档案 0.1 · 参考 0.68
    • 拆投:档案 0.9 · 参考 0.47

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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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