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。
Juri · 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 1.2 · 参考 0.24
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 1.2 · 参考 0.24
- 斗气迸放消耗：档案 15.7% · 参考 1.8%
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.8 · 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
- 惩罚反击命中：档案 0.8 · 参考 0.11
- 受到惩罚反击：档案 0.5 · 参考 0.08
复盘防守决策
斗气反攻：档案 0 · 参考 0.17
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
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.17
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Akuma：62场中获胜29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：62场中获胜29场
- 对阵Ryu：51场中获胜17场
- 对阵Luke：50场中获胜15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