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更新于4天前SteamSteamJapanJapanC100%

定時退勤 帰宅早早 故元気成

Let's Do This
段位 36MR 1,538#152,524
最近 10 场5–5+4最近 20 场10–10+9
胜率
43%
58 胜 · 77 负 · 已存 135 场
排位赛对战
135
已选模式
胜场
58
排位赛
负场
77
排位赛
最高 MR
1,626
JP

排位 MR · JP

本地 132 · 导入 0 · 图表显示 132 · 已存 135 场对战

最近一场对战

失败排位赛

尚未请求回放
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定時退勤 帰宅早早 故元気成 · JP
Ingrid
对手 · Ingrid잠재적 우주 규모 미소녀

打法参考

与前—名JP玩家的习惯对比

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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。

JP · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    惩罚反击命中:档案 0.4 · 参考 0.13

    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
    • 惩罚反击命中:档案 0.4 · 参考 0.13
    • 受到惩罚反击:档案 0.3 · 参考 0.08
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.6 · 参考 0.34

    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 0.6 · 参考 0.34
    • 斗气迸放消耗:档案 4.7% · 参考 2.1%
  3. 复盘防守决策

    精准招架:档案 0.4 · 参考 0.79

    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
    • 精准招架:档案 0.4 · 参考 0.79
    • 斗气招架:档案 1.8 · 参考 2.07

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. 寻找可重复利用的反击机会

    受到惩罚反击:档案 0.3 · 参考 0.08

    把统计作为观察线索。寻找你已验证在该距离能反击的动作,不要仅凭观感认定它有破绽。

    试试这样做

    该动作出现时,尝试已确认的反击。如果对方不再使用,就恢复平常的距离控制,不必强行寻找机会。

    数据依据
    • 受到惩罚反击:档案 0.3 · 参考 0.08
  2. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.6 · 参考 0.34

    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 0.6 · 参考 0.34
    • 斗气迸放消耗:档案 4.7% · 参考 2.1%
  3. 试探近距离模式

    拆投:档案 0.7 · 参考 0.39

    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
    • 拆投:档案 0.7 · 参考 0.39
    • 受到投技:档案 2.3 · 参考 2.13

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

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