最近一场对战
胜利排位赛
DH
LUDH
CrossPlatform
JapanC100%gentlemask
Let's Do This
MR 1,400#529,931最近 10 场6–4+19最近 20 场10–10+8
胜率
54%
26 胜 · 22 负 · 已存 48 场
排位赛对战
48
已选模式
胜场
26
排位赛
负场
22
排位赛
最高 MR
1,400
Dhalsim
排位 MR · Dhalsim
本地 48 · 导入 0 · 图表显示 48 · 已存 50 场对战
尚未请求回放
DHLUDH按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | gentlemask | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 76.3% | 15.0% | +61.3% | |
| SA1 | 18.4% | 53.6% | -35.2% | |
| 斗气前冲（取消） | 0.9% | 30.7% | -29.8% | |
| SA3 | 4.4% | 24.5% | -20.1% | |
| 斗气技 | 41.4% | 21.5% | +19.9% | |
| 斗气防御 | 4.5% | 12.9% | -8.4% | |
| CA | 0.9% | 6.9% | -6.0% | |
| 版边压制 | 2.60 | 7.51 | -4.91 | |
| 斗气前冲（招架） | 3.4% | 7.3% | -3.9% | |
| 斗气迸放消耗 | 5.0% | 1.7% | +3.3% | |
| 被困版边时间 | 9.80 | 12.39 | -2.59 | |
| 斗气反攻 | 2.70 | 0.56 | +2.14 | |
| 投技 | 3.70 | 1.81 | +1.89 | |
| 斗气招架 | 0.20 | 1.69 | -1.49 | |
| 精准招架 | 0.00 | 0.47 | -0.47 | |
| 受到惩罚反击 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| 受到投技 | 2.30 | 2.06 | +0.24 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.23 | +0.17 | |
| 惩罚反击命中 | 0.30 | 0.14 | +0.16 | |
| 拆投 | 0.50 | 0.42 | +0.08 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.25 | -0.05 |
从数据到练习
最近100场对战计划
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。
Dhalsim · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.4 · 参考 0.1
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 0.4 · 参考 0.1
- 惩罚反击命中：档案 0.3 · 参考 0.14
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.23
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 0.23
- 斗气迸放消耗：档案 5% · 参考 1.7%
研究反复出现的角色对局场景
对阵Alex：17场中获胜6场
用引用的角色对战记录选择要看的录像，寻找多场败局中重复的决策，并与胜局比较后再下结论。
试试这样做选择对阵该角色时反复出现的一个场景，在训练中验证替代应对，并记录接下来五场中的这一判断。
数据依据
- 对阵Alex：17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12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 0.23
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 0.23
- 斗气迸放消耗：档案 5% · 参考 1.7%
试探近距离模式
投技：档案 3.7 · 参考 1.81
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 3.7 · 参考 1.81
- 受到投技：档案 2.3 · 参考 2.06
先试探实际防守反应
斗气反攻：档案 2.7 · 参考 0.56
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 2.7 · 参考 0.56
- 斗气招架：档案 0.2 · 参考 1.69
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-pro:free