最近一场对战
胜利排位赛
KE
M.KE更新于2小时前
Steam
Other俱乐部 · 4FrameRampageC100%
SteamOther俱乐部 · 4FrameRampageC100%PSYCHOROMANTIST
Practice Makes Perfect
MR 1,609#73,293最近 10 场7–3+34最近 20 场13–7+56
胜率
51%
71 胜 · 68 负 · 已存 139 场
排位赛对战
139
已选模式
胜场
71
排位赛
负场
68
排位赛
最高 MR
1,612
Ken
排位 MR · Ken
本地 139 · 导入 151 · 图表显示 287 · 已存 166 场对战
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KEM.KE按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | PSYCHOROMANTIST | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 14.5% | 25.9% | -11.4% | |
| SA3 | 47.0% | 35.8% | +11.2% | |
| 版边压制 | 8.90 | 13.12 | -4.22 | |
| 斗气前冲（取消） | 40.6% | 38.2% | +2.4% | |
| CA | 13.3% | 11.0% | +2.2% | |
| 斗气技 | 12.8% | 14.9% | -2.1% | |
| SA1 | 25.3% | 27.3% | -2.0% | |
| 投技 | 3.90 | 2.57 | +1.33 | |
| 斗气招架 | 2.90 | 1.89 | +1.01 | |
| 被困版边时间 | 8.00 | 8.95 | -0.95 | |
| 斗气防御 | 13.7% | 12.7% | +0.9% | |
| 斗气迸放消耗 | 1.9% | 1.4% | +0.5% | |
| 斗气前冲（招架） | 6.3% | 6.8% | -0.4% | |
| 精准招架 | 0.50 | 0.84 | -0.34 | |
| 斗气反攻 | 0.50 | 0.23 | +0.27 | |
| 受到投技 | 2.10 | 2.26 | -0.16 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| 拆投 | 0.50 | 0.44 | +0.06 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.19 | +0.01 | |
| 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。
Ken · 最近100场
需要改进的地方
检查近距离选择
投技：档案 3.8 · 参考 2.59
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
- 投技：档案 3.8 · 参考 2.59
- 拆投：档案 0.5 · 参考 0.46
- 受到投技：档案 1.8 · 参考 2.28
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.09
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 0.09
- 惩罚反击命中：档案 0.1 · 参考 0.11
明确每次量表消耗的目的
SA3：档案 53.8% · 参考 37.5%
看着实际量表回顾五次资源决策，记录换来了什么以及还剩哪些选择。使用占比本身不能衡量效率。
试试这样做练习熟悉连段的资源消耗版本与节省版本，比较结果和剩余量表，再决定各自适用的场景。
数据依据
- SA3：档案 53.8% · 参考 37.5%
- SA2：档案 16.5% · 参考 25%
- SA1：档案 17.6% · 参考 26.5%
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5日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 2.7 · 参考 1.97
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 2.7 · 参考 1.97
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.2 · 参考 0.18
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 0.18
- 斗气迸放消耗：档案 1.6% · 参考 1.3%
把对局战绩当作观察线索
对阵Yasmine：228场中获胜102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Yasmine：228场中获胜102场
- 对阵Luke：221场中获胜105场
- 对阵Ryu：202场中获胜106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5日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free