最近一场对战
胜利排位赛
C.
LI
YA更新于2小时前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Noalytale
Let's Do This
MR 1,331#599,759最近 10 场8–2-8最近 20 场9–9-61
胜率
50%
9 胜 · 9 负 · 已存 18 场
排位赛对战
18
已选模式
胜场
9
排位赛
负场
9
排位赛
最高 MR
1,392
Yasmine
排位 MR · Yasmine
本地 9 · 导入 0 · 图表显示 9 · 已存 36 场对战
尚未请求回放
C.LIYA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Noalytale | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 35.4% | 24.2% | +11.2% | |
| SA1 | 20.8% | 30.9% | -10.1% | |
| 斗气前冲（取消） | 23.0% | 29.7% | -6.8% | |
| SA3 | 29.2% | 35.7% | -6.5% | |
| CA | 14.6% | 9.2% | +5.4% | |
| 斗气防御 | 17.5% | 14.5% | +3.0% | |
| 版边压制 | 10.70 | 13.01 | -2.31 | |
| 斗气前冲（招架） | 10.3% | 8.4% | +1.8% | |
| 斗气技 | 15.8% | 17.5% | -1.7% | |
| 受到投技 | 3.20 | 2.34 | +0.86 | |
| 被困版边时间 | 9.70 | 9.07 | +0.63 | |
| 投技 | 3.00 | 2.52 | +0.48 | |
| 精准招架 | 0.50 | 0.70 | -0.20 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.5% | 1.4% | +0.2% | |
| 斗气招架 | 1.80 | 1.90 | -0.10 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.48 | -0.08 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.23 | +0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 斗气反攻 | 0.20 | 0.23 | -0.03 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.17 | +0.03 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
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。
C. Viper · 最近100场
需要改进的地方
检查近距离选择
受到投技：档案 3.2 · 参考 2.2
回看五次近距离交锋，区分投技机会、投技尝试和防守选择。仅靠汇总次数无法判断当时的正确答案。
试试这样做在重复场景中记录打击和投技，练习选定的应对，再检查自己能否在实战中有意识地做出判断。
数据依据
- 受到投技：档案 3.2 · 参考 2.2
- 投技：档案 3 · 参考 2.29
- 拆投：档案 0.4 · 参考 0.49
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.1 · 参考 0.08
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 0.1 · 参考 0.08
追踪位置得失的过程
被困版边时间：档案 9.7 · 参考 8.6
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
- 被困版边时间：档案 9.7 · 参考 8.6
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15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 0.17
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 0.2 · 参考 0.17
- 斗气迸放消耗：档案 1.5% · 参考 1.7%
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15日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free