Blanka
更新于1周前SteamSteamJapanJapanC100%

mayanui

Uwo! Uwo!
段位 36MR 1,579#102,141
最近 10 场8–2+46最近 20 场10–10+2
胜率
48%
14 胜 · 15 负 · 已存 29 场
排位赛对战
29
已选模式
胜场
14
排位赛
负场
15
排位赛
最高 MR
1,579
Blanka

排位 MR · Blanka

本地 29 · 导入 0 · 图表显示 29 · 已存 29 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Blanka
mayanui · Blanka
Ingrid
对手 · Ingrid寿司天ぷら焼きそば

打法参考

与前—名Blanka玩家的习惯对比

正在加载Blanka…

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. 检查近距离选择

    受到投技:档案 2.6 · 参考 1.92

    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 2.6 · 参考 1.92
    • 投技:档案 1.2 · 参考 2.59
    • 拆投:档案 0.7 · 参考 0.33
  2. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 4.2 · 参考 1.71

    比较五个防守场景:对手做了什么、你选了什么、结果如何。招架或拆投次数少,并不直接说明防守有弱点。

    试试这样做

    从一个棘手场景记录两种不同选择,练习辨别和应对,再检查下一组对战中的判断是否改善。

    数据依据
    • 斗气招架:档案 4.2 · 参考 1.71
    • 精准招架:档案 0.5 · 参考 0.49
    • 斗气反攻:档案 0.2 · 参考 0.44
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA3:档案 49.2% · 参考 14.6%

    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
    • SA3:档案 49.2% · 参考 14.6%
    • CA:档案 18.5% · 参考 3.6%
    • SA2:档案 20% · 参考 53.6%

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

  1. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 4.2 · 参考 1.71

    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
    • 斗气招架:档案 4.2 · 参考 1.71
    • 精准招架:档案 0.5 · 参考 0.49
    • 拆投:档案 0.7 · 参考 0.33
  2. 试探近距离模式

    投技:档案 1.2 · 参考 2.59

    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 1.2 · 参考 2.59
    • 受到投技:档案 2.6 · 参考 1.92
  3. 根据当前量表调整

    SA3:档案 49.2% · 参考 14.6%

    对战时关注实际斗气和超必杀量表。档案中的消耗倾向只是待验证的线索,不能预测燃尽或保证反击机会。

    试试这样做

    对方大幅消耗后,接近前先重新评估双方可用选择。如果其资源决策与统计不同,就以当前场面为准。

    数据依据
    • SA3:档案 49.2% · 参考 14.6%
    • CA:档案 18.5% · 参考 3.6%
    • SA2:档案 20% · 参考 53.6%

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

E. Honda · 最近100场

需要改进的地方

  1. 检查近距离选择

    投技:档案 1.2 · 参考 2.02

    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 1.2 · 参考 2.02
    • 拆投:档案 0.7 · 参考 0.59
    • 受到投技:档案 2.6 · 参考 2.5
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.21
    • 斗气迸放消耗:档案 1.4% · 参考 2%
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA1:档案 12.3% · 参考 38.4%

    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 12.3% · 参考 38.4%
    • SA2:档案 20% · 参考 13.1%
    • SA3:档案 49.2% · 参考 36.4%

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

  1. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 4.2 · 参考 1.9

    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
    • 斗气招架:档案 4.2 · 参考 1.9
    • 精准招架:档案 0.5 · 参考 0.68
    • 斗气反攻:档案 0.2 · 参考 0.29
  2. 保持压力但不过度冒进

    版边压制:档案 8 · 参考 10.14

    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 8 · 参考 10.14
    • 被困版边时间:档案 10.7 · 参考 9.54
  3. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Char 253:199场中获胜97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 253:199场中获胜97场
    • 对阵Ryu:18场中获胜6场
    • 对阵Jamie:18场中获胜12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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

Alex · 最近100场

需要改进的地方

  1. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.2 · 参考 0.2

    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 0.2 · 参考 0.2
    • 斗气迸放消耗:档案 1.4% · 参考 1.7%
  2. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 4.2 · 参考 1.63

    比较五个防守场景:对手做了什么、你选了什么、结果如何。招架或拆投次数少,并不直接说明防守有弱点。

    试试这样做

    从一个棘手场景记录两种不同选择,练习辨别和应对,再检查下一组对战中的判断是否改善。

    数据依据
    • 斗气招架:档案 4.2 · 参考 1.63
    • 斗气反攻:档案 0.2 · 参考 0.47
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA1:档案 12.3% · 参考 43%

    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 12.3% · 参考 43%
    • SA3:档案 49.2% · 参考 22.1%

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

  1. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 4.2 · 参考 1.63

    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
    • 斗气招架:档案 4.2 · 参考 1.63
    • 精准招架:档案 0.5 · 参考 0.7
  2. 试探近距离模式

    投技:档案 1.2 · 参考 2.32

    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 1.2 · 参考 2.32
    • 受到投技:档案 2.6 · 参考 2.12
  3. 保持压力但不过度冒进

    版边压制:档案 8 · 参考 9.01

    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 8 · 参考 9.01
    • 被困版边时间:档案 10.7 · 参考 9.88

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

隐私设置

允许 YouTube/Twitch 媒体、使用分析和记录保存吗?选择有效期为 180 天,可随时在此撤回。

更多选项与详情

可选功能默认关闭,只有您选择后才会启用。您可以随时在此更改或撤回选择。

您主动使用的功能所需的存储与安全措施仍然可用,包括收藏选手、请求回放和反馈。

选择会在此设备保存 180 天。关闭分析会重新加载页面,以停止已加载的分析脚本。

隐私与存储