Ingrid
SteamSteamJapanJapanC100%

benanex

No Arguing
段位 36MR 1,554#125,551
最近 10 场10–0+78最近 20 场10–0+78
胜率
100%
10 胜 · 0 负 · 已存 10 场
排位赛对战
10
已选模式
胜场
10
排位赛
负场
0
排位赛
最高 MR
1,554
Ingrid

排位 MR · Ingrid

本地 10 · 导入 0 · 图表显示 10 · 已存 10 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Ingrid
benanex · Ingrid
Alex
对手 · Alexとんかつ

打法参考

与前—名Ingrid玩家的习惯对比

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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。

Ingrid · 最近100场

需要改进的地方

  1. 复盘防守决策

    精准招架:档案 0 · 参考 0.5

    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 · 参考 0.5
    • 斗气反攻:档案 0 · 参考 0.3
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.1 · 参考 0.27

    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 0.1 · 参考 0.27
    • 斗气迸放消耗:档案 1% · 参考 2.1%
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA2:档案 20.9% · 参考 57%

    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
    • SA2:档案 20.9% · 参考 57%
    • 斗气技:档案 22% · 参考 27.5%

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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 寻找可重复利用的反击机会

    受到惩罚反击:档案 0.1 · 参考 0.08

    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 0.1 · 参考 0.08
  2. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 0.5 · 参考 1.51

    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 0.5 · 参考 1.51
  3. 根据当前量表调整

    SA3:档案 39.5% · 参考 15%

    对战时关注实际斗气和超必杀量表。档案中的消耗倾向只是待验证的线索,不能预测燃尽或保证反击机会。

    试试这样做

    对方大幅消耗后,接近前先重新评估双方可用选择。如果其资源决策与统计不同,就以当前场面为准。

    数据依据
    • SA3:档案 39.5% · 参考 15%
    • CA:档案 16.3% · 参考 4.6%

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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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