最近一场对战
失败自定义房间
MA
KE更新于9小时前
Steam
ChinaC100%
SteamChinaC100%FrxX_1337
Flame of the Shiranui胜率
—
0 胜 · 0 负 · 已存 0 场
排位赛对战
0
已选模式
胜场
0
排位赛
负场
0
排位赛
最高 MR
—
排位 MR
本地 0 · 导入 0 · 图表显示 0 · 已存 42 场对战
此时间范围内的排位 MR 数据不足。
尚未请求回放
MAKEMA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | FrxX_1337 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 77.1% | 54.6% | +22.5% | |
| SA3 | 7.6% | 18.6% | -11.0% | |
| 斗气技 | 13.6% | 22.7% | -9.1% | |
| 斗气前冲（取消） | 36.5% | 29.4% | +7.1% | |
| SA2 | 13.2% | 20.2% | -7.0% | |
| 斗气防御 | 19.0% | 13.4% | +5.6% | |
| CA | 2.1% | 6.6% | -4.5% | |
| 斗气前冲（招架） | 3.3% | 7.5% | -4.2% | |
| 斗气招架 | 5.00 | 1.87 | +3.13 | |
| 版边压制 | 9.90 | 12.99 | -3.09 | |
| 被困版边时间 | 8.40 | 9.32 | -0.92 | |
| 受到投技 | 3.10 | 2.23 | +0.87 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.8% | 1.3% | +0.4% | |
| 精准招架 | 0.90 | 0.70 | +0.20 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| 投技 | 2.60 | 2.49 | +0.11 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.46 | -0.06 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.19 | +0.01 |
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。
Mai · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
斗气反攻：档案 0 · 参考 0.19
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 · 参考 0.19
- 斗气招架：档案 5 · 参考 1.87
- 精准招架：档案 0.9 · 参考 0.7
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.1
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 0.2 · 参考 0.1
- 受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.07
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 9.9 · 参考 12.99
回看五次被逼到角落的过程。除了最后的脱身尝试，也要找出更早交出空间的决策，并对照成功压制角落的场景。
试试这样做在训练中重现反复出现的位置，比较常用应对与较少露出破绽的替代选择，再观察下一组对战中进入角落的频率。
数据依据
- 版边压制：档案 9.9 · 参考 12.99
- 被困版边时间：档案 8.4 · 参考 9.32
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14日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.2 · 参考 0.19
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 0.2 · 参考 0.19
- 斗气迸放消耗：档案 1.8% · 参考 1.3%
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14日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free