最近一场对战
CHShirokaneKanade
排位 MR · Chun-Li
本地 15 · 导入 0 · 图表显示 15 · 已存 27 场对战
| 习惯 | ShirokaneKanade | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲(取消) | 27.8% | 40.1% | -12.3% | |
| SA3 | 15.0% | 26.2% | -11.2% | |
| SA2 | 42.5% | 31.7% | +10.8% | |
| CA | 17.5% | 7.6% | +9.9% | |
| SA1 | 25.0% | 34.5% | -9.5% | |
| 斗气技 | 24.8% | 16.9% | +7.9% | |
| 斗气防御 | 6.5% | 10.2% | -3.7% | |
| 斗气前冲(招架) | 2.9% | 5.0% | -2.2% | |
| 被困版边时间 | 7.50 | 9.57 | -2.07 | |
| 斗气迸放消耗 | 3.4% | 1.4% | +2.0% | |
| 投技 | 3.10 | 2.39 | +0.71 | |
| 斗气招架 | 1.10 | 1.64 | -0.54 | |
| 拆投 | 0.80 | 0.40 | +0.40 | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.57 | -0.37 | |
| 受到投技 | 2.30 | 2.08 | +0.22 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.17 | -0.17 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.16 | +0.14 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| 版边压制 | 11.30 | 11.27 | +0.03 |
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。
Chun-Li · 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 0.3 · 参考 0.16
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 0.3 · 参考 0.16
- 斗气迸放消耗:档案 3.4% · 参考 1.4%
复盘防守决策
精准招架:档案 0.2 · 参考 0.57
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
- 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.57
- 斗气招架:档案 1.1 · 参考 1.64
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 0.2 · 参考 0.1
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7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 0.3 · 参考 0.16
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 0.3 · 参考 0.16
- 斗气迸放消耗:档案 3.4% · 参考 1.4%
试探近距离模式
拆投:档案 0.8 · 参考 0.4
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 0.8 · 参考 0.4
- 受到投技:档案 2.3 · 参考 2.08
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.09
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 0.2 · 参考 0.09
- 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.1
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7日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

