人机模式的AI设计虽然能够模拟基础对战行为，但其判断能力存在明显的局限性。人机在走位和技能释放上缺乏灵活性，通常表现为直线移动或固定技能循环，难以应对玩家的突发性操作。人机开局往往会直接冲向玩家，缺乏战术性迂回或预判性躲避，这种模式化的行为容易被玩家识破并反制。人机在连招衔接上存在明显停顿，技能释放时机不够连贯，导致输出效率远低于真人玩家。

人机的替身术使用逻辑也存在局限性。通常情况下，人机会在受到攻击的第一时间使用替身术，但这种机械化的反应缺乏策略性，容易被玩家利用。玩家可以通过假动作或延迟攻击诱导人机提前使用替身术，从而在后续连招中占据优势。人机在奥义释放上较为保守，通常不会主动使用奥义技能，即便在满查克拉状态下也倾向于保留技能，这与真人玩家的激进打法形成鲜明对比。

人机在应对复杂地形或特殊机制时的表现也较为薄弱。在需要利用地形进行躲避或反击的场景中，人机往往无法有效利用环境优势，而是按照固定路径移动。这种局限性使得玩家可以通过地形卡位或技能范围压制轻松击败人机。人机对于秘卷技能的运用也较为单一，通常只会在特定条件下释放，缺乏随机应变的灵活性。

尽管人机模式在难度设置上分为普通、困难和极限三个等级，但AI的核心逻辑并未发生本质变化，仅仅是数值上的调整。高难度人机可能拥有更高的攻击力或防御力，但其行为模式依然可预测。这种设计使得玩家在熟悉人机行为后，即便面对高难度AI也能通过固定套路取胜，降低了挑战性。

人机模式的判断能力局限主要体现在行为模式固定、战术单一以及对复杂场景的适应性不足。这些局限性使得人机更适合作为新手练习或快速完成任务的工具，而非提升技术的长期对手。对于希望深入掌握游戏机制的玩家来说，与真人对战仍是更有效的提升途径。