最近一场对战
EDlevanila
排位 MR · Ed
本地 34 · 导入 0 · 图表显示 34 · 已存 101 场对战
打法参考
与前—名Ed玩家的习惯对比
正在加载Ed…
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。
Akuma · 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 0.7 · 参考 0.21
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 0.7 · 参考 0.21
- 斗气迸放消耗:档案 6.9% · 参考 1.6%
检查近距离选择
投技:档案 3.7 · 参考 2.66
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 3.7 · 参考 2.66
- 受到投技:档案 2.8 · 参考 2.04
- 拆投:档案 0.4 · 参考 0.38
明确每次量表消耗的目的
SA1:档案 16.7% · 参考 29.6%
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
- SA1:档案 16.7% · 参考 29.6%
- SA2:档案 24.2% · 参考 24.2%
- SA3:档案 37.9% · 参考 35.7%
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
把对局战绩当作观察线索
对阵Char 253:386场中获胜194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Char 253:386场中获胜194场
- 对阵Yasmine:62场中获胜25场
- 对阵Ryu:38场中获胜21场
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击:档案 0.3 · 参考 0.08
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 0.3 · 参考 0.08
保持压力但不过度冒进
版边压制:档案 6.2 · 参考 12.38
寻找用熟悉选择获取空间的机会。把对手逼到角落后,先观察实际脱身方式,再决定如何调整。
试试这样做试一次熟悉的压制。如果同一种脱身反复出现,就练习针对该动作的应对;如果对方变化防守,就不要押注单一判断。
数据依据
- 版边压制:档案 6.2 · 参考 12.38
- 被困版边时间:档案 9.1 · 参考 8.05
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

