最近一场对战
胜利排位赛
AKAK
M.更新于7天前
Steam
Japan俱乐部 · GATIOSHIFIGHTERC100%
SteamJapan俱乐部 · GATIOSHIFIGHTERC100%hoshihoshi
Because I'm Cute, Obviously!
MR 1,486#344,391最近 10 场4–6-13最近 20 场7–6+10
胜率
54%
7 胜 · 6 负 · 已存 13 场
排位赛对战
13
已选模式
胜场
7
排位赛
负场
6
排位赛
最高 MR
1,486
M. Bison
排位 MR · M. Bison
本地 13 · 导入 0 · 图表显示 13 · 已存 13 场对战
此时间范围内的排位 MR 数据不足。
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AKAKM.按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | hoshihoshi | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 27.4% | 21.0% | +6.5% | |
| CA | 4.8% | 10.2% | -5.4% | |
| 被困版边时间 | 6.10 | 9.85 | -3.75 | |
| 斗气迸放消耗 | 5.1% | 1.5% | +3.5% | |
| SA1 | 30.6% | 33.7% | -3.0% | |
| SA3 | 37.1% | 35.2% | +1.9% | |
| 斗气前冲（招架） | 5.3% | 7.2% | -1.9% | |
| 斗气技 | 20.6% | 18.7% | +1.8% | |
| 斗气防御 | 11.6% | 13.4% | -1.8% | |
| 斗气前冲（取消） | 31.1% | 30.0% | +1.1% | |
| 版边压制 | 10.80 | 11.91 | -1.11 | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.74 | -0.54 | |
| 投技 | 2.80 | 2.42 | +0.38 | |
| 斗气招架 | 1.50 | 1.75 | -0.25 | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.33 | -0.23 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 受到投技 | 2.50 | 2.59 | -0.09 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| 拆投 | 0.60 | 0.57 | +0.03 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
Akuma · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.07
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 0.07
- 惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.11
检查近距离选择
拆投：档案 0.6 · 参考 0.4
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
- 拆投：档案 0.6 · 参考 0.4
- 受到投技：档案 2.5 · 参考 1.99
明确每次量表消耗的目的
斗气防御：档案 11.6% · 参考 13.6%
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
- 斗气防御：档案 11.6% · 参考 13.6%
- CA：档案 4.8% · 参考 10%
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：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 0.21
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 0.4 · 参考 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 5.1% · 参考 1.4%
先试探实际防守反应
精准招架：档案 0.2 · 参考 0.8
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
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.8
- 斗气反攻：档案 0.1 · 参考 0.22
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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free