最近一场对战
胜利排位赛
MA
CAMA更新于2周前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%nnnn
Let's Do This
MR 1,559#117,609最近 10 场4–6-17最近 20 场9–11-17
胜率
51%
19 胜 · 18 负 · 已存 37 场
排位赛对战
37
已选模式
胜场
19
排位赛
负场
18
排位赛
最高 MR
1,589
Mai
排位 MR · Mai
本地 37 · 导入 0 · 图表显示 37 · 已存 37 场对战
尚未请求回放
MACAMA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | nnnn | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气技 | 9.8% | 22.7% | -12.9% | |
| CA | 16.5% | 6.6% | +9.8% | |
| 斗气前冲（取消） | 37.1% | 29.4% | +7.8% | |
| 被困版边时间 | 15.50 | 9.32 | +6.18 | |
| SA2 | 15.2% | 20.2% | -5.0% | |
| 版边压制 | 8.80 | 12.99 | -4.19 | |
| 斗气前冲（招架） | 3.6% | 7.5% | -3.8% | |
| SA1 | 51.9% | 54.6% | -2.7% | |
| SA3 | 16.5% | 18.6% | -2.2% | |
| 斗气招架 | 3.20 | 1.87 | +1.33 | |
| 斗气迸放消耗 | 0.1% | 1.3% | -1.2% | |
| 受到投技 | 3.40 | 2.23 | +1.17 | |
| 斗气防御 | 13.1% | 13.4% | -0.3% | |
| 斗气迸放 | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| 精准招架 | 0.80 | 0.70 | +0.10 | |
| 惩罚反击命中 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| 投技 | 2.40 | 2.49 | -0.09 | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| 受到惩罚反击 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.46 | -0.06 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.05 | -0.05 |
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。
Mai · 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 · 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 · 参考 0.19
- 斗气迸放消耗：档案 0.1% · 参考 1.4%
检查近距离选择
投技：档案 2.4 · 参考 2.44
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
- 投技：档案 2.4 · 参考 2.44
- 受到投技：档案 3.4 · 参考 2.23
复盘防守决策
斗气招架：档案 3.2 · 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 3.2 · 参考 1.97
- 精准招架：档案 0.8 · 参考 0.73
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5日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0 · 参考 0.07
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
- 受到惩罚反击：档案 0 · 参考 0.07
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 3.2 · 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 3.2 · 参考 1.97
- 斗气反攻：档案 0.1 · 参考 0.18
保持压力但不过度冒进
版边压制：档案 8.8 · 参考 13.25
寻找用熟悉选择获取空间的机会。把对手逼到角落后，先观察实际脱身方式，再决定如何调整。
试试这样做试一次熟悉的压制。如果同一种脱身反复出现，就练习针对该动作的应对；如果对方变化防守，就不要押注单一判断。
数据依据
- 版边压制：档案 8.8 · 参考 13.25
- 被困版边时间：档案 15.5 · 参考 9.06
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5日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free