GGST Frame Viewer

Deze tool biedt een data-gedreven frame-viewer voor Guilty Gear Strive waarmee spelers, coaches en analisten frame-gegevens over karakters en move-varianten kunnen opvragen en vergelijken. Het normaliseert starts, actief en recovery-waarden (s, a, r) en on-hit/on-block-modifiers om een consistente basis te leveren voor trainingsplanning en matchup-studies. De hoofdwaarde is het reduceren van tijd die wordt besteed aan het zoeken naar diverse bronnen en het leveren van een transparant, auditable datastructuur voor besluitvorming. Conceptueel laadt de viewer een move-record (personage, move-naam, optionele variant) en exposeert berekende velden zoals totale frames, hit-advantage en block-advantage. Vereiste inputs zijn character en move; optionele inputs zijn variant en game-version. De tool ondersteunt batch-weergaven, filteren op karakter of move-categorie en kan data exporteren als CSV of JSON voor externe analyse. Gevorderde gebruikers kunnen via API opvragen en resultaten cachen voor herhaalde lookup. Wie er baat bij hebben: spelers die punish-sets verfijnen, coaches die lab-sessies plannen, commentatoren die claims valideren en contentmakers die referentiemateriaal samenstellen. Unieke differentiators zijn een genormaliseerd datasmodel over varianten heen, direct berekende voordelen, en offline of API-werkstromen. Kernfuncties omvatten inputvalidatie, data-normalisatie, meerdere move-vergelijkingen en data-export; use-cases variëren van oefening drills tot patch-vergelijkingen en referentie-setup. Voorbeeld: een coach vergelijkt twee moves over twee karakters om te beslissen welke in een lab-sessie wordt benadrukt, met behulp van berekende hit- en block-voordelen om drillontwerp te sturen.