Rashid
更新于2天前CrossPlatformCrossPlatformJapanJapan俱乐部 · ImpactWoKaeseM100%

インパクトを司る神 カエセズ

You've Got This, Juri!
段位 36MR 1,604#82,094
最近 10 场7–3+34最近 20 场13–7+53
胜率
47%
126 胜 · 142 负 · 已存 269 场
排位赛对战
269
已选模式
胜场
126
排位赛
负场
142
排位赛
最高 MR
1,616
Rashid

排位 MR · Rashid

本地 269 · 导入 0 · 图表显示 269 · 已存 363 场对战

最近一场对战

失败排位赛

尚未请求回放
Rashid
インパクトを司る神 カエセズ · Rashid
Luke
对手 · LukeXenoA

打法参考

与前30名Rashid玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月12日 07:15

最近100场比赛的已报告趋势,并非生涯习惯平均值。 · 数据详情

Rashid
インパクトを司る神 カエセズ的Rashid基准

与抽样的前30名Rashid玩家的平均习惯对比。

Nth_satoru 2314 · TsuneHERO 2246 · とす__ 2217 · 山田の隣 2148 · Dual_Kevin 2128 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯インパクトを司る神 カエセズ顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
斗气前冲(取消)19.5%32.1%-12.6%
斗气前冲(招架)13.2%7.4%+5.8%
斗气迸放消耗7.2%2.0%+5.2%
斗气防御17.6%13.0%+4.6%
版边压制18.4015.02+3.38
斗气技17.5%20.1%-2.5%
SA257.7%56.0%+1.7%
被困版边时间11.209.52+1.68
SA121.6%22.7%-1.0%
投技1.902.64-0.74
斗气迸放0.800.25+0.55
CA4.1%4.7%-0.5%
精准招架0.200.61-0.41
斗气反攻0.600.31+0.29
惩罚反击命中0.400.13+0.27
拆投0.100.37-0.27
斗气招架1.601.77-0.17
SA316.5%16.6%-0.1%
造成昏厥0.200.10+0.10
受到惩罚反击0.200.11+0.09
受到昏厥0.000.08-0.08
受到投技2.102.05+0.05
招架时被投0.300.28+0.02
从数据到练习

对战计划

最近100场

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。

Rashid · 最近100场

需要改进的地方

  1. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.9 · 参考 0.25

    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 0.9 · 参考 0.25
    • 斗气迸放消耗:档案 9.3% · 参考 2%
  2. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 1.2 · 参考 1.73

    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 1.2 · 参考 1.73
    • 精准招架:档案 0.1 · 参考 0.63
    • 斗气反攻:档案 0.5 · 参考 0.31

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

  1. 寻找可重复利用的反击机会

    惩罚反击命中:档案 0.5 · 参考 0.12

    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 0.5 · 参考 0.12
    • 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.11
  2. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.9 · 参考 0.25

    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 0.9 · 参考 0.25
    • 斗气迸放消耗:档案 9.3% · 参考 2%
  3. 区分持续倾向与偶发失误

    已保存的近期排位赛样本:100场中获胜49场

    研究多场近期比赛,对照胜局与败局。围绕重复场景准备,不要只记住一次显眼失误。

    试试这样做

    用第一回合验证一个观察假设。若重复出现,就应用准备好的调整;若没有,就放弃假设并观察新模式。

    数据依据
    • 已保存的近期排位赛样本:100场中获胜49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9日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

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