最近一场对战
胜利排位赛
AK
ALAK更新于5天前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ひちゃんせ＠ついっち
Let's Do This
MR 1,706#25,036最近 10 场7–3+30最近 20 场11–9+14
胜率
57%
92 胜 · 69 负 · 已存 161 场
排位赛对战
161
已选模式
胜场
92
排位赛
负场
69
排位赛
最高 MR
1,706
Akuma
排位 MR · Akuma
本地 159 · 导入 0 · 图表显示 159 · 已存 161 场对战
尚未请求回放
AKALAK按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | ひちゃんせ＠ついっち | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 64.2% | 28.6% | +35.6% | |
| SA3 | 16.8% | 38.7% | -21.8% | |
| 斗气技 | 32.4% | 19.2% | +13.1% | |
| SA2 | 10.5% | 22.8% | -12.2% | |
| 版边压制 | 3.40 | 11.47 | -8.07 | |
| 斗气防御 | 9.4% | 13.1% | -3.8% | |
| 斗气前冲（招架） | 4.4% | 7.4% | -3.1% | |
| 斗气前冲（取消） | 29.7% | 32.7% | -3.0% | |
| CA | 8.4% | 9.9% | -1.5% | |
| 被困版边时间 | 9.80 | 8.55 | +1.25 | |
| 斗气迸放消耗 | 2.7% | 1.5% | +1.2% | |
| 投技 | 1.60 | 2.74 | -1.14 | |
| 精准招架 | 0.40 | 0.77 | -0.37 | |
| 拆投 | 0.10 | 0.45 | -0.35 | |
| 受到惩罚反击 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| 受到投技 | 1.90 | 2.09 | -0.19 | |
| 受到昏厥 | 0.20 | 0.04 | +0.16 | |
| 斗气招架 | 1.50 | 1.65 | -0.15 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.20 | -0.00 | |
| 斗气反攻 | 0.20 | 0.20 | +0.00 |
从数据到练习
最近100场对战计划
根据此档案的习惯和战绩，生成可在实战中验证的思路。习惯统计涵盖所有角色；所选角色用于确定对照组。
正在检查已保存的对战计划…
使用OpenRouter的免费AI模型分析公开档案统计。计划会保存以供共享和复用。建议是基于统计的假设，并非回放视频分析。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。
Akuma · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.08
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
- 受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.08
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.21
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 0.3 · 参考 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 2.5% · 参考 1.6%
明确每次量表消耗的目的
SA1：档案 58.2% · 参考 29.6%
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
- SA1：档案 58.2% · 参考 29.6%
- SA3：档案 17.6% · 参考 35.7%
- SA2：档案 15.4% · 参考 24.2%
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
把对局战绩当作观察线索
对阵A.K.I.：65场中获胜35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A.K.I.：65场中获胜35场
- 对阵Ryu：159场中获胜80场
- 对阵Yasmine：180场中获胜91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