A.K.I.
CrossPlatformCrossPlatformJapanJapanC100%

JP3min-Shopping

Muscles Never Betray You
段位 36MR 1,717#20,073
最近 10 场6–4+13最近 20 场11–9+22
胜率
58%
26 胜 · 19 负 · 已存 45 场
排位赛对战
45
已选模式
胜场
26
排位赛
负场
19
排位赛
最高 MR
1,734
A.K.I.

排位 MR · A.K.I.

本地 45 · 导入 0 · 图表显示 45 · 已存 45 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
A.K.I.
JP3min-Shopping · A.K.I.
Terry
对手 · TerryNitta.Chan

打法参考

与前30名A.K.I.玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月12日 04:20

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

A.K.I.
JP3min-Shopping的A.K.I.基准

与抽样的前30名A.K.I.玩家的平均习惯对比。

hikaru_shiftne 2249 · ネコと和解せよ 2211 · マーノ/ギコギコはしません 2205 · Motchan 2204 · M.M. 2181 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯JP3min-Shopping顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA350.8%30.6%+20.2%
斗气前冲(取消)10.4%23.3%-12.9%
斗气技33.2%21.0%+12.1%
SA129.5%37.8%-8.3%
SA214.8%22.0%-7.2%
斗气防御10.5%17.0%-6.5%
CA4.9%9.6%-4.7%
斗气迸放消耗5.7%1.8%+3.9%
被困版边时间6.309.83-3.53
斗气前冲(招架)8.9%11.0%-2.1%
斗气反攻2.200.40+1.80
版边压制9.8011.29-1.49
斗气招架0.601.93-1.33
受到投技1.002.30-1.30
投技1.802.34-0.54
精准招架0.100.60-0.50
受到惩罚反击0.600.11+0.49
斗气迸放0.500.24+0.26
拆投0.300.52-0.22
惩罚反击命中0.300.12+0.18
造成昏厥0.000.08-0.08
受到昏厥0.100.04+0.06
招架时被投0.200.22-0.02
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。

A.K.I. · 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 0.6 · 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
    • 受到惩罚反击:档案 0.6 · 参考 0.1
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.5 · 参考 0.21

    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 0.5 · 参考 0.21
    • 斗气迸放消耗:档案 5.7% · 参考 1.6%
  3. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 0.6 · 参考 1.77

    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 0.6 · 参考 1.77
    • 精准招架:档案 0.1 · 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6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 0.6 · 参考 0.1

    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 0.6 · 参考 0.1
  2. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.5 · 参考 0.21

    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 0.21
    • 斗气迸放消耗:档案 5.7% · 参考 1.6%
  3. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 0.6 · 参考 1.77

    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
    • 斗气招架:档案 0.6 · 参考 1.77
    • 精准招架:档案 0.1 · 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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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