最近一场对战
失败排位赛
KE
LUKE更新于1周前
Steam
South Korea俱乐部 · FlammableC100%
SteamSouth Korea俱乐部 · FlammableC100%craaaash
Longtime Ken Player
MR 1,640#46,278最近 10 场4–6-24最近 20 场11–9+16
胜率
52%
70 胜 · 65 负 · 已存 135 场
排位赛对战
135
已选模式
胜场
70
排位赛
负场
65
排位赛
最高 MR
1,658
Ken
排位 MR · Ken
本地 135 · 导入 0 · 图表显示 135 · 已存 143 场对战
尚未请求回放
KELUKE按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | craaaash | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 5.5% | 27.3% | -21.8% | |
| CA | 21.8% | 11.0% | +10.8% | |
| 斗气前冲（取消） | 27.5% | 38.2% | -10.7% | |
| SA2 | 32.7% | 25.9% | +6.8% | |
| SA3 | 40.0% | 35.8% | +4.2% | |
| 斗气迸放消耗 | 4.4% | 1.4% | +3.0% | |
| 斗气防御 | 11.3% | 12.7% | -1.4% | |
| 斗气招架 | 1.00 | 1.89 | -0.89 | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.84 | -0.64 | |
| 被困版边时间 | 8.40 | 8.95 | -0.55 | |
| 斗气前冲（招架） | 7.3% | 6.8% | +0.5% | |
| 版边压制 | 13.60 | 13.12 | +0.48 | |
| 斗气技 | 14.5% | 14.9% | -0.4% | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.23 | -0.23 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| 拆投 | 0.30 | 0.44 | -0.14 | |
| 受到投技 | 2.40 | 2.26 | +0.14 | |
| 投技 | 2.70 | 2.57 | +0.13 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 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
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.18
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 0.4 · 参考 0.18
- 斗气迸放消耗：档案 4.4% · 参考 1.3%
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.1 · 参考 0.11
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 0.1 · 参考 0.11
- 受到惩罚反击：档案 0.1 · 参考 0.09
复盘防守决策
斗气招架：档案 1 · 参考 1.97
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
- 斗气招架：档案 1 · 参考 1.97
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.79
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.21
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
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.4 · 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 0.4 · 参考 0.18
- 斗气迸放消耗：档案 4.4% · 参考 1.3%
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 1 · 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 1 · 参考 1.97
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.79
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.21
把对局战绩当作观察线索
对阵Char 253：155场中获胜84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Char 253：155场中获胜84场
- 对阵Alex：16场中获胜10场
- 对阵Jamie：15场中获胜8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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free