Sagat
更新于13小时前SteamSteamJapanJapan俱乐部 · seizofactoryC100%

solomon6328

Lonely At The Top
段位 36MR 1,506#232,149
最近 10 场7–3+31最近 20 场12–8+33
胜率
50%
49 胜 · 49 负 · 已存 98 场
排位赛对战
98
已选模式
胜场
49
排位赛
负场
49
排位赛
最高 MR
1,506
Sagat

排位 MR · Sagat

本地 98 · 导入 108 · 图表显示 155 · 已存 98 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

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Sagat
solomon6328 · Sagat
Jamie
对手 · Jamiepgsston_dust

打法参考

与前—名Sagat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。

Sagat · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.09

    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 0.09
  2. 复盘防守决策

    斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.23

    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
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.23
    • 受到投技:档案 2.5 · 参考 2.15
  3. 检查近距离选择

    投技:档案 1.5 · 参考 2.27

    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 1.5 · 参考 2.27
    • 拆投:档案 0.5 · 参考 0.43

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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 寻找可重复利用的反击机会

    受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.09

    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 0.2 · 参考 0.09
  2. 先试探实际防守反应

    斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.23

    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
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.23
    • 受到投技:档案 2.5 · 参考 2.15
  3. 试探近距离模式

    投技:档案 1.5 · 参考 2.27

    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 1.5 · 参考 2.27
    • 拆投:档案 0.5 · 参考 0.43

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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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