最近一场对战
胜利排位赛
LU
MA
KE更新于12小时前
Steam
ChinaC100%
SteamChinaC100%一碗月光
Brass Knuckles
MR 1,701#34,499最近 10 场10–0最近 20 场14–0
胜率
100%
14 胜 · 0 负 · 已存 14 场
排位赛对战
14
已选模式
胜场
14
排位赛
负场
0
排位赛
最高 MR
1,701
Ken
排位 MR · Ken
本地 0 · 导入 0 · 图表显示 0 · 已存 192 场对战
此时间范围内的排位 MR 数据不足。
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LUMAKE按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | 一碗月光 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 42.5% | 27.3% | +15.2% | |
| SA2 | 12.6% | 25.9% | -13.2% | |
| 斗气前冲（取消） | 42.6% | 38.2% | +4.4% | |
| 版边压制 | 9.50 | 13.12 | -3.62 | |
| CA | 8.0% | 11.0% | -3.0% | |
| 斗气技 | 16.8% | 14.9% | +1.9% | |
| SA3 | 36.8% | 35.8% | +1.0% | |
| 斗气防御 | 12.2% | 12.7% | -0.6% | |
| 被困版边时间 | 8.40 | 8.95 | -0.55 | |
| 斗气前冲（招架） | 6.2% | 6.8% | -0.6% | |
| 投技 | 2.10 | 2.57 | -0.47 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.0% | 1.4% | -0.4% | |
| 受到投技 | 1.90 | 2.26 | -0.36 | |
| 精准招架 | 0.50 | 0.84 | -0.34 | |
| 斗气招架 | 2.10 | 1.89 | +0.21 | |
| 斗气反攻 | 0.40 | 0.23 | +0.17 | |
| 惩罚反击命中 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| 斗气迸放 | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.44 | -0.04 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.21 | -0.01 |
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
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0 · 参考 0.1
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 · 参考 0.1
- 受到惩罚反击：档案 0.1 · 参考 0.08
复盘防守决策
精准招架：档案 0.5 · 参考 0.84
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 0.5 · 参考 0.84
- 斗气招架：档案 2.1 · 参考 1.89
- 斗气反攻：档案 0.4 · 参考 0.23
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.1 · 参考 0.19
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 0.19
- 斗气迸放消耗：档案 1% · 参考 1.4%
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16日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
如何应对这位玩家
寻找可重复利用的反击机会
惩罚反击命中：档案 0 · 参考 0.1
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
- 惩罚反击命中：档案 0 · 参考 0.1
- 受到惩罚反击：档案 0.1 · 参考 0.08
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.1 · 参考 0.19
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 0.1 · 参考 0.19
- 斗气迸放消耗：档案 1% · 参考 1.4%
试探近距离模式
投技：档案 2.1 · 参考 2.57
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
- 投技：档案 2.1 · 参考 2.57
- 受到投技：档案 1.9 · 参考 2.26
- 拆投：档案 0.4 · 参考 0.44
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16日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free