Rashid
更新于6小时前SteamSteamJapanJapan俱乐部 · SIG5C100%

バニラアイス

Let's Do This
段位 36MR 1,845#6,192
最近 10 场8–2+47最近 20 场12–8+32
胜率
49%
57 胜 · 60 负 · 已存 117 场
排位赛对战
117
已选模式
胜场
57
排位赛
负场
60
排位赛
最高 MR
1,845
Rashid

排位 MR · Rashid

本地 117 · 导入 0 · 图表显示 117 · 已存 166 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
C. Viper
バニラアイス · C. Viper
Terry
对手 · TerryAggressive Man

打法参考

与前—名Rashid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。

Rashid · 最近100场

需要改进的地方

  1. 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 0.4 · 参考 0.63
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.25
    • 斗气迸放消耗:档案 4.1% · 参考 2%
  3. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.2 · 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
    • 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.11

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. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Char 253:500场中获胜317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 253:500场中获胜317场
    • 对阵Elena:142场中获胜111场
    • 对阵Yasmine:47场中获胜37场
  2. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 1.2 · 参考 1.73

    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 1.2 · 参考 1.73
    • 精准招架:档案 0.4 · 参考 0.63
  3. 试探近距离模式

    投技:档案 2.4 · 参考 2.74

    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 2.4 · 参考 2.74
    • 拆投:档案 0.9 · 参考 0.38
    • 受到投技:档案 2.9 · 参考 2.12

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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