最近一场对战
胜利排位赛
CA
JUCA更新于7小时前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%Savweats
Commencing Mission
MR 1,710#26,091最近 10 场9–1+58最近 20 场17–3+98
胜率
82%
126 胜 · 27 负 · 已存 153 场
排位赛对战
153
已选模式
胜场
126
排位赛
负场
27
排位赛
最高 MR
1,710
Cammy
排位 MR · Cammy
本地 82 · 导入 2 · 图表显示 83 · 已存 153 场对战
尚未请求回放
CAJUCA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Savweats | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲（取消） | 66.3% | 40.1% | +26.2% | |
| 斗气技 | 0.8% | 15.4% | -14.6% | |
| 斗气防御 | 0.3% | 9.7% | -9.5% | |
| SA3 | 34.7% | 28.1% | +6.6% | |
| 斗气迸放消耗 | 7.1% | 1.3% | +5.8% | |
| 斗气前冲（招架） | 0.1% | 4.9% | -4.8% | |
| CA | 4.2% | 8.6% | -4.4% | |
| 被困版边时间 | 6.00 | 9.05 | -3.05 | |
| 投技 | 0.20 | 2.35 | -2.15 | |
| 拆投 | 2.20 | 0.37 | +1.83 | |
| 惩罚反击命中 | 1.60 | 0.09 | +1.51 | |
| 斗气迸放 | 1.60 | 0.15 | +1.45 | |
| 斗气招架 | 0.10 | 1.47 | -1.37 | |
| SA2 | 16.8% | 15.6% | +1.3% | |
| 受到投技 | 2.90 | 2.12 | +0.78 | |
| 精准招架 | 0.00 | 0.55 | -0.55 | |
| 版边压制 | 11.90 | 12.32 | -0.42 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.23 | -0.13 | |
| SA1 | 44.2% | 44.3% | -0.1% | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 受到惩罚反击 | 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。
Terry · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 1.2 · 参考 0.12
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 1.2 · 参考 0.12
- 受到惩罚反击：档案 0.3 · 参考 0.09
检查近距离选择
投技：档案 0.6 · 参考 2.49
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 0.6 · 参考 2.49
- 拆投：档案 1.4 · 参考 0.43
- 受到投技：档案 2.8 · 参考 2.21
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 1.4 · 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 1.4 · 参考 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 9.6% · 参考 1.6%
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9日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 1.4 · 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 1.4 · 参考 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 9.6% · 参考 1.6%
试探近距离模式
拆投：档案 1.4 · 参考 0.43
观察实际的打击、投技和防守选择。出现倾向后，再改变熟悉攻防中的一个部分。
试试这样做同样的反应连续出现两次后，尝试不同选择。如果对方改变反应，就重新混合选项，不要认定这个模式永远有效。
数据依据
- 拆投：档案 1.4 · 参考 0.43
- 受到投技：档案 2.8 · 参考 2.21
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 0.2 · 参考 1.89
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 0.2 · 参考 1.89
- 精准招架：档案 0.1 · 参考 0.8
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.17
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free