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。
Sagat · 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 0.3 · 参考 0.08
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 0.3 · 参考 0.08
- 惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.09
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 8.6 · 参考 12.38
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 8.6 · 参考 12.38
- 被困版边时间：档案 8.9 · 参考 9.28
比较胜负中的决策
已保存的近期排位赛样本：50场中获胜25场
从已保存的近期样本中选两场胜利与两场失败，找出变化的决策。战绩本身无法解释结果变化的原因。
试试这样做写下接下来五场要测试的一项具体判断。复盘是否执行及发生了什么，不要只用胜负评价练习。
数据依据
- 已保存的近期排位赛样本：50场中获胜25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4日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
如何应对这位玩家
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：50场中获胜25场
研究多场近期比赛，对照胜局与败局。围绕重复场景准备，不要只记住一次显眼失误。
试试这样做用第一回合验证一个观察假设。若重复出现，就应用准备好的调整；若没有，就放弃假设并观察新模式。
数据依据
- 已保存的近期排位赛样本：50场中获胜25场
把对局战绩当作观察线索
对阵Akuma：19场中获胜6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：19场中获胜6场
- 对阵Char 253：159场中获胜66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4日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free