Elena
更新于2天前SteamSteamJapanJapanC100%

Hanuman_Wind

Out-mash Their DP by One
段位 36MR 1,446#456,137
最近 10 场5–5+4最近 20 场10–10+5
胜率
47%
57 胜 · 64 负 · 已存 121 场
排位赛对战
121
已选模式
胜场
57
排位赛
负场
64
排位赛
最高 MR
1,558
Elena

排位 MR · Elena

本地 121 · 导入 0 · 图表显示 121 · 已存 121 场对战

最近一场对战

失败排位赛

尚未请求回放
Elena
Hanuman_Wind · Elena
Ingrid
对手 · Ingridキラっとじゃ☆彡小峠

打法参考

与前30名Elena玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 22:21

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

Elena
Hanuman_Wind的Elena基准

与抽样的前30名Elena玩家的平均习惯对比。

生駒デビル 2236 · kosaku 2212 · 今井 翔太 2209 · あくたがわ 2207 · @SycomのSeichi 2204 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯Hanuman_Wind顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA237.5%26.3%+11.2%
SA120.8%31.4%-10.6%
斗气前冲(取消)25.2%31.0%-5.9%
斗气防御11.8%13.8%-2.0%
斗气迸放消耗2.7%1.2%+1.5%
版边压制14.5013.06+1.44
CA8.3%9.5%-1.2%
受到投技3.102.24+0.86
斗气招架1.001.85-0.85
斗气前冲(招架)6.9%7.5%-0.6%
SA333.3%32.8%+0.6%
精准招架0.300.80-0.50
被困版边时间8.809.26-0.46
拆投0.900.54+0.36
投技2.502.14+0.36
斗气迸放0.300.15+0.15
受到惩罚反击0.200.07+0.13
惩罚反击命中0.200.08+0.12
招架时被投0.100.19-0.09
造成昏厥0.000.06-0.06
受到昏厥0.100.04+0.06
斗气反攻0.200.22-0.02
斗气技18.1%18.1%+0.0%
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。

Elena · 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 0.07

    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 0.07
    • 惩罚反击命中: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 0.3 · 参考 0.17

    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 0.17
    • 斗气迸放消耗:档案 2.9% · 参考 1.4%
  3. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 13.8 · 参考 13.58

    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 13.8 · 参考 13.58
    • 被困版边时间:档案 8.8 · 参考 8.42

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8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

    惩罚反击命中: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
    • 惩罚反击命中:档案 0.3 · 参考 0.08
  2. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.3 · 参考 0.17

    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 0.3 · 参考 0.17
    • 斗气迸放消耗:档案 2.9% · 参考 1.4%
  3. 先试探实际防守反应

    精准招架:档案 0.3 · 参考 0.72

    尝试一次熟悉的压制场景并观察真实反应,再据此变化下一次选择。不要把事件次数当作成功率。

    试试这样做

    在理解的局面中尝试常用的打投选择。只在反应稳定时继续针对;对方开始调整时,就改变节奏或重新拉开。

    数据依据
    • 精准招架:档案 0.3 · 参考 0.72
    • 斗气招架:档案 1 · 参考 1.81

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8日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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