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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。
A.K.I. · 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 0.2 · 参考 0.11
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 0.11
检查近距离选择
受到投技：档案 2.7 · 参考 2.3
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
- 受到投技：档案 2.7 · 参考 2.3
- 拆投：档案 0.2 · 参考 0.52
比较胜负中的决策
已保存的近期排位赛样本：65场中获胜26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：65场中获胜26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13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：65场中获胜26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：65场中获胜26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13日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free