Blanka
更新于4天前SteamSteamOtherOther俱乐部 · YANNENC100%

やんねん花本

Turn Up the Hype!
段位 36MR 1,508#214,589
最近 10 场7–3+31最近 20 场14–6+63
胜率
55%
123 胜 · 102 负 · 已存 225 场
排位赛对战
225
已选模式
胜场
123
排位赛
负场
102
排位赛
最高 MR
1,527
Blanka

排位 MR · Blanka

本地 225 · 导入 0 · 图表显示 225 · 已存 225 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

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Blanka
やんねん花本 · Blanka
C. Viper
对手 · C. Viperナベツヨ

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
やんねん花本的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
习惯やんねん花本顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA269.3%54.8%+14.5%
SA35.9%14.8%-8.9%
斗气前冲(取消)34.6%26.9%+7.7%
斗气防御7.9%12.7%-4.8%
斗气前冲(招架)2.6%7.2%-4.6%
CA1.0%5.2%-4.2%
版边压制8.6012.16-3.56
斗气技28.0%24.9%+3.1%
斗气迸放消耗3.7%1.7%+2.1%
SA123.8%25.2%-1.5%
投技4.002.59+1.41
被困版边时间8.109.41-1.31
精准招架0.000.52-0.52
斗气反攻0.100.44-0.34
拆投0.100.32-0.22
斗气招架1.501.61-0.11
受到投技1.902.01-0.11
受到惩罚反击0.200.10+0.10
造成昏厥0.000.09-0.09
受到昏厥0.100.06+0.04
招架时被投0.300.33-0.03
斗气迸放0.200.21-0.01
惩罚反击命中0.100.09+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。

Blanka · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击: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
    • 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.09
    • 惩罚反击命中:档案 0.1 · 参考 0.12
  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 4.1% · 参考 1.9%
  3. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 7.9 · 参考 12.12

    回看五次被逼到角落的过程。除了最后的脱身尝试,也要找出更早交出空间的决策,并对照成功压制角落的场景。

    试试这样做

    在训练中重现反复出现的位置,比较常用应对与较少露出破绽的替代选择,再观察下一组对战中进入角落的频率。

    数据依据
    • 版边压制:档案 7.9 · 参考 12.12
    • 被困版边时间:档案 6.8 · 参考 9.14

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. 寻找可重复利用的反击机会

    受到惩罚反击: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
    • 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.09
  2. 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
    • 斗气迸放消耗:档案 4.1% · 参考 1.9%
  3. 先试探实际防守反应

    斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.44

    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 0.1 · 参考 0.44
    • 精准招架:档案 0.1 · 参考 0.49
    • 斗气招架:档案 1.4 · 参考 1.71

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

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