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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。

Kimberly · 最近100场

需要改进的地方

  1. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放消耗:档案 1.6% · 参考 2.2%

    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
    • 斗气迸放消耗:档案 1.6% · 参考 2.2%
    • 斗气迸放:档案 0.2 · 参考 0.27
  2. 明确每次量表消耗的目的

    斗气技:档案 13.6% · 参考 22.3%

    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
    • 斗气技:档案 13.6% · 参考 22.3%
    • SA3:档案 28.8% · 参考 38.5%
    • SA2:档案 11.5% · 参考 19.2%
  3. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 15.3 · 参考 15.07

    回看五次被逼到角落的过程。除了最后的脱身尝试,也要找出更早交出空间的决策,并对照成功压制角落的场景。

    试试这样做

    在训练中重现反复出现的位置,比较常用应对与较少露出破绽的替代选择,再观察下一组对战中进入角落的频率。

    数据依据
    • 版边压制:档案 15.3 · 参考 15.07
    • 被困版边时间:档案 10.1 · 参考 8.89

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7日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Ryu:18场中获胜11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Ryu:18场中获胜11场
    • 对阵Cammy:17场中获胜7场
    • 对阵Marisa:14场中获胜7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7日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free