Marisa
更新于2小时前CrossPlatformCrossPlatformJapanJapanM100%

デストロイ鈴木

Go Beyond the Battle!
段位 36MR 1,605#81,142
最近 10 场2–8-50最近 20 场9–11-16
胜率
51%
177 胜 · 171 负 · 已存 348 场
排位赛对战
348
已选模式
胜场
177
排位赛
负场
171
排位赛
最高 MR
1,605
Marisa

排位 MR · Marisa

本地 362 · 导入 4 · 图表显示 366 · 已存 533 场对战

最近一场对战

失败休闲赛

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Marisa
デストロイ鈴木 · Marisa
C. Viper
对手 · C. Viperセレッサ

打法参考

与前30名Marisa玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月12日 16:25

最近100场比赛的已报告趋势,并非生涯习惯平均值。 · 数据详情

Marisa
デストロイ鈴木的Marisa基准

与抽样的前30名Marisa玩家的平均习惯对比。

Tucker Ducker 2225 · karura 2205 · jjnj 2164 · kurobuchi_b09 2158 · 紺外郎/Kon_Uiro 2129 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯デストロイ鈴木顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
CA20.5%7.3%+13.2%
SA129.5%41.8%-12.3%
斗气技14.4%19.0%-4.6%
斗气前冲(招架)11.7%8.9%+2.8%
斗气迸放消耗4.2%1.8%+2.3%
SA330.8%32.8%-2.0%
版边压制8.3010.02-1.72
SA219.2%18.1%+1.1%
斗气前冲(取消)30.2%29.3%+0.9%
斗气防御15.3%14.5%+0.8%
被困版边时间7.307.86-0.56
精准招架0.200.59-0.39
投技1.702.03-0.33
斗气招架1.301.56-0.26
斗气反攻0.100.33-0.23
受到投技2.402.20+0.20
斗气迸放0.400.20+0.20
造成昏厥0.200.09+0.11
惩罚反击命中0.200.11+0.09
受到惩罚反击0.200.11+0.09
拆投0.600.54+0.06
受到昏厥0.000.03-0.03
招架时被投0.300.28+0.02
从数据到练习

对战计划

最近100场

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。

Marisa · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.2 · 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
    • 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.11
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.11
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.4 · 参考 0.2

    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:档案 0.4 · 参考 0.2
    • 斗气迸放消耗:档案 3.5% · 参考 1.8%
  3. 复盘防守决策

    斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.33

    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 0.1 · 参考 0.33
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.59
    • 拆投:档案 0.6 · 参考 0.54

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13日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

如何应对这位玩家

  1. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.4 · 参考 0.2

    观察特定场景下是否反复出现斗气迸放。考虑距离、硬直和量表,准备在训练中验证过的应对。

    试试这样做

    再次进入该场景时,采用更少暴露破绽的行动。如果迸放出现,就使用练过的应对;如果没有,就回到常规计划。

    数据依据
    • 斗气迸放:档案 0.4 · 参考 0.2
    • 斗气迸放消耗:档案 3.5% · 参考 1.8%
  2. 试探近距离模式

    投技:档案 1.8 · 参考 2.03

    观察实际的打击、投技和防守选择。出现倾向后,再改变熟悉攻防中的一个部分。

    试试这样做

    同样的反应连续出现两次后,尝试不同选择。如果对方改变反应,就重新混合选项,不要认定这个模式永远有效。

    数据依据
    • 投技:档案 1.8 · 参考 2.03
    • 受到投技:档案 2.4 · 参考 2.2
  3. 区分持续倾向与偶发失误

    已保存的近期排位赛样本:100场中获胜50场

    研究多场近期比赛,对照胜局与败局。围绕重复场景准备,不要只记住一次显眼失误。

    试试这样做

    用第一回合验证一个观察假设。若重复出现,就应用准备好的调整;若没有,就放弃假设并观察新模式。

    数据依据
    • 已保存的近期排位赛样本:100场中获胜50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13日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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