最近一场对战
胜利排位赛
TE
ZA
SA更新于14小时前
Steam
South KoreaM100%
SteamSouth KoreaM100%Blowin
Eternal Traveler
MR 1,601#95,699最近 10 场7–3+28最近 20 场7–4+20
胜率
64%
7 胜 · 4 负 · 已存 11 场
排位赛对战
11
已选模式
胜场
7
排位赛
负场
4
排位赛
最高 MR
1,601
Sagat
排位 MR · Sagat
本地 11 · 导入 0 · 图表显示 11 · 已存 11 场对战
此时间范围内的排位 MR 数据不足。
尚未请求回放
TEZASA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Blowin | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气技 | 4.5% | 16.0% | -11.5% | |
| 被困版边时间 | 16.00 | 8.88 | +7.12 | |
| SA1 | 30.8% | 24.6% | +6.2% | |
| SA3 | 34.6% | 39.9% | -5.3% | |
| 版边压制 | 7.50 | 12.43 | -4.93 | |
| CA | 6.4% | 9.1% | -2.7% | |
| 斗气前冲（取消） | 36.3% | 34.0% | +2.3% | |
| 斗气迸放消耗 | 3.5% | 1.3% | +2.2% | |
| 受到投技 | 4.10 | 2.21 | +1.89 | |
| SA2 | 28.2% | 26.4% | +1.8% | |
| 斗气前冲（招架） | 7.1% | 8.4% | -1.4% | |
| 投技 | 3.20 | 2.23 | +0.97 | |
| 拆投 | 1.10 | 0.46 | +0.64 | |
| 斗气招架 | 2.40 | 1.81 | +0.59 | |
| 斗气迸放 | 0.50 | 0.18 | +0.32 | |
| 惩罚反击命中 | 0.40 | 0.11 | +0.29 | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| 受到惩罚反击 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| 精准招架 | 0.80 | 0.74 | +0.06 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.25 | -0.05 | |
| 斗气防御 | 14.1% | 14.2% | -0.0% | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.08 | +0.02 |
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。
Sagat · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.4 · 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
- 惩罚反击命中：档案 0.4 · 参考 0.11
- 受到惩罚反击：档案 0 · 参考 0.09
复盘防守决策
斗气招架：档案 2.4 · 参考 1.81
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
- 斗气招架：档案 2.4 · 参考 1.81
- 精准招架：档案 0.8 · 参考 0.74
- 斗气反攻：档案 0.1 · 参考 0.24
明确每次量表消耗的目的
SA3：档案 34.6% · 参考 39.9%
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
- SA3：档案 34.6% · 参考 39.9%
- SA2：档案 28.2% · 参考 26.4%
- SA1：档案 30.8% · 参考 24.6%
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15日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.5 · 参考 0.18
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 0.5 · 参考 0.18
- 斗气迸放消耗：档案 3.5% · 参考 1.3%
试探近距离模式
拆投：档案 1.1 · 参考 0.46
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 1.1 · 参考 0.46
- 受到投技：档案 4.1 · 参考 2.21
- 投技：档案 3.2 · 参考 2.23
保持压力但不过度冒进
被困版边时间：档案 16 · 参考 8.88
寻找用熟悉选择获取空间的机会。把对手逼到角落后，先观察实际脱身方式，再决定如何调整。
试试这样做试一次熟悉的压制。如果同一种脱身反复出现，就练习针对该动作的应对；如果对方变化防守，就不要押注单一判断。
数据依据
- 被困版边时间：档案 16 · 参考 8.88
- 版边压制：档案 7.5 · 参考 12.43
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15日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free