最近一场对战
胜利排位赛
MA
JUMA更新于5天前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Kirin-Niki
GG
MR 1,143#598,806最近 10 场5–5-1最近 20 场11–9+29
胜率
48%
36 胜 · 39 负 · 已存 75 场
排位赛对战
75
已选模式
胜场
36
排位赛
负场
39
排位赛
最高 MR
1,152
Manon
排位 MR · Manon
本地 75 · 导入 0 · 图表显示 75 · 已存 75 场对战
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MAJUMA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Kirin-Niki | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 29.4% | 9.7% | +19.8% | |
| SA1 | 5.9% | 25.4% | -19.5% | |
| 斗气前冲（取消） | 55.5% | 43.0% | +12.5% | |
| SA2 | 20.6% | 32.1% | -11.5% | |
| SA3 | 44.1% | 32.9% | +11.2% | |
| 斗气防御 | 3.8% | 11.3% | -7.5% | |
| 斗气技 | 4.5% | 11.3% | -6.8% | |
| 版边压制 | 2.50 | 8.16 | -5.66 | |
| 斗气前冲（招架） | 0.0% | 5.0% | -5.0% | |
| 斗气迸放消耗 | 4.1% | 1.8% | +2.3% | |
| 投技 | 1.80 | 2.53 | -0.73 | |
| 斗气招架 | 1.20 | 1.80 | -0.60 | |
| 斗气反攻 | 0.80 | 0.30 | +0.50 | |
| 拆投 | 0.10 | 0.56 | -0.46 | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.64 | -0.44 | |
| 被困版边时间 | 8.40 | 8.72 | -0.32 | |
| 斗气迸放 | 0.50 | 0.22 | +0.28 | |
| 受到投技 | 2.50 | 2.28 | +0.22 | |
| 招架时被投 | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| 受到惩罚反击 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| 惩罚反击命中 | 0.30 | 0.14 | +0.16 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 |
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。
Manon · 最近100场
需要改进的地方
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.22
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 0.4 · 参考 0.22
- 斗气迸放消耗：档案 4.5% · 参考 1.8%
复盘防守决策
斗气反攻：档案 0.8 · 参考 0.3
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 0.8 · 参考 0.3
- 斗气招架：档案 1.3 · 参考 1.8
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.64
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.3 · 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
- 受到惩罚反击：档案 0.3 · 参考 0.11
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9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 0.4 · 参考 0.22
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 0.4 · 参考 0.22
- 斗气迸放消耗：档案 4.5% · 参考 1.8%
先试探实际防守反应
斗气反攻：档案 0.8 · 参考 0.3
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
- 斗气反攻：档案 0.8 · 参考 0.3
- 斗气招架：档案 1.3 · 参考 1.8
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.64
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0.3 · 参考 0.11
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 0.11
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9日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free