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。
Yasmine · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.09
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
- 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.09
- 受到惩罚反击:档案 0.1 · 参考 0.06
复盘防守决策
斗气招架:档案 2.6 · 参考 1.96
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 2.6 · 参考 1.96
- 精准招架:档案 0.4 · 参考 0.74
- 斗气反攻:档案 0.2 · 参考 0.24
明确每次量表消耗的目的
SA3:档案 66.7% · 参考 36.9%
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 66.7% · 参考 36.9%
- SA1:档案 17.5% · 参考 32.1%
- SA2:档案 1.6% · 参考 21%
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8日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放:档案 0.3 · 参考 0.19
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 0.3 · 参考 0.19
先试探实际防守反应
斗气招架:档案 2.6 · 参考 1.96
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 2.6 · 参考 1.96
- 精准招架:档案 0.4 · 参考 0.74
- 斗气反攻:档案 0.2 · 参考 0.24
根据当前量表调整
SA3:档案 66.7% · 参考 36.9%
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 66.7% · 参考 36.9%
- SA1:档案 17.5% · 参考 32.1%
- SA2:档案 1.6% · 参考 21%
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8日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

