AK
SteamOther俱乐部 · 1919CompanyC100%

Nin29MSMS

Battle Routine, Set!

I'm a Beginner

R39
最高 LP 12,730
最近 10 场1–2最近 20 场1–2
胜率
33%
1 胜 · 2 负 · 已存 3 场
排位赛对战
3
已选模式
胜场
1
排位赛
负场
2
排位赛
最高 LP
12,730
A.K.I.

排位 LP · A.K.I.

此角色的 LP 走势

最近一场对战

失败排位赛

尚未请求回放
AKNin29MSMS · A.K.I.
AK对手 · A.K.I.Uruniba

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16日 01:25

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

AK
Nin29MSMS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 2229 · ネコと和解せよ 2220 · Motchan 2202 · M.M. 2164 · yama 2156 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯Nin29MSMS顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA258.3%21.6%+36.8%
SA112.5%39.0%-26.5%
斗气前冲(取消)2.4%23.3%-20.9%
SA312.5%30.7%-18.2%
斗气技7.6%21.9%-14.3%
斗气迸放消耗14.0%1.8%+12.2%
版边压制1.5011.64-10.14
CA16.7%8.7%+7.9%
斗气防御8.5%16.3%-7.7%
斗气前冲(招架)5.1%10.3%-5.1%
投技0.602.33-1.73
斗气招架0.201.85-1.65
受到投技1.502.33-0.83
被困版边时间8.809.56-0.76
精准招架0.000.57-0.57
拆投0.000.56-0.56
斗气迸放0.700.22+0.48
受到惩罚反击0.400.09+0.31
斗气反攻0.100.40-0.30
招架时被投0.000.30-0.30
惩罚反击命中0.300.10+0.20
造成昏厥0.000.08-0.08
受到昏厥0.000.05-0.05
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. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.7 · 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 0.7 · 参考 0.21
    • 斗气迸放消耗:档案 14% · 参考 1.6%
  2. 找出惩罚反击的原因

    惩罚反击命中:档案 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.1
    • 受到惩罚反击:档案 0.4 · 参考 0.1
  3. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 1.77
    • 精准招架:档案 0 · 参考 0.54
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.4

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. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Char 253:139场中获胜5场

    较低胜率提示可以研究哪些录像,但不保证选角优势。确认同一种困难场景是否出现在多场比赛中。

    试试这样做

    如果你使用引用的角色,就试一次录像中熟悉的场景。对方应对良好时,放弃原假设,按实际表现调整。

    数据依据
    • 对阵Char 253:139场中获胜5场
    • 对阵M. Bison:33场中获胜0场
    • 对阵Luke:18场中获胜0场

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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Results in stored match sample

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1games
Losses
12games
Draws
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Games
13games
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7.69%
Field definitions 5 fields
Wins
Wins · games. wins
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Losses · games. losses
Draws
Draws · games. draws
Games
Games · games. total
Win rate (draw = half win)
Win rate (draw = half win) · percent. winRate Displayed to two decimal places; JSON retains full precision.

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CharacterMRMR pointsLPLP pointsDetails
Zangief0-1
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Character ID
6
A.K.I.0-1
Details for Current saved character ratings, row 2
Character ID
13
Juri0-1
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Character ID
16
E. Honda0-1
Details for Current saved character ratings, row 4
Character ID
20
Akuma0-1
Details for Current saved character ratings, row 5
Character ID
22
Ingrid0-1
Details for Current saved character ratings, row 6
Character ID
32
Field definitions 4 fields
Character ID
Character ID · identifier. characterId
Character
Character · text. character
MR
Master Rating · MR points. mr
LP
League Points · LP points. lp

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