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SA
AKSA更新于10小时前
CrossPlatform
Japan俱乐部 · BetobetaFCC100%
CrossPlatformJapan俱乐部 · BetobetaFCC100%ベトベター松本
Emperor
MR 1,457#442,449最近 10 场9–1最近 20 场16–4
胜率
53%
58 胜 · 52 负 · 已存 110 场
排位赛对战
110
已选模式
胜场
58
排位赛
负场
52
排位赛
最高 MR
1,457
Sagat
排位 MR · Sagat
本地 0 · 导入 0 · 图表显示 0 · 已存 171 场对战
此时间范围内的排位 MR 数据不足。
可用
SAAK打法参考
与前—名Sagat玩家的习惯对比
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Sagat · 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 0.17
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 0.17
- 斗气迸放消耗：档案 3.8% · 参考 1.3%
复盘防守决策
斗气招架：档案 1.3 · 参考 1.78
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
- 斗气招架：档案 1.3 · 参考 1.78
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.78
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.21
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12日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
如何应对这位玩家
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 1.3 · 参考 1.78
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 1.3 · 参考 1.78
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.78
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.21
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.17
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 0.17
- 斗气迸放消耗：档案 3.8% · 参考 1.3%
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12日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
Yasmine · 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 0.19
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 0.19
- 斗气迸放消耗：档案 3.8% · 参考 1.4%
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.09
- 受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.06
检查近距离选择
投技：档案 4.1 · 参考 2.59
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 4.1 · 参考 2.59
- 受到投技：档案 2.8 · 参考 2.31
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11日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro: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 0.19
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 0.19
- 斗气迸放消耗：档案 3.8% · 参考 1.4%
试探近距离模式
投技：档案 4.1 · 参考 2.59
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
- 投技：档案 4.1 · 参考 2.59
- 受到投技：档案 2.8 · 参考 2.31
把对局战绩当作观察线索
对阵Akuma：22场中获胜9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Akuma：22场中获胜9场
- 对阵Jamie：15场中获胜6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11日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free