最近一场对战
胜利排位赛
MA
ZAMA更新于19小时前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Kou_
Angel Devil Kingdom
MR 1,545#148,026最近 10 场4–6-24最近 20 场8–12-39
胜率
44%
66 胜 · 83 负 · 已存 149 场
排位赛对战
149
已选模式
胜场
66
排位赛
负场
83
排位赛
最高 MR
1,607
Marisa
排位 MR · Marisa
本地 149 · 导入 125 · 图表显示 244 · 已存 149 场对战
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MAZAMA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Kou_ | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲（取消） | 9.7% | 29.3% | -19.6% | |
| CA | 21.6% | 7.3% | +14.2% | |
| SA2 | 3.9% | 18.1% | -14.2% | |
| 斗气技 | 26.2% | 19.0% | +7.2% | |
| 版边压制 | 6.50 | 10.02 | -3.52 | |
| 斗气前冲（招架） | 12.2% | 8.9% | +3.3% | |
| 斗气防御 | 16.7% | 14.5% | +2.1% | |
| 被困版边时间 | 8.60 | 7.86 | +0.74 | |
| SA1 | 41.2% | 41.8% | -0.6% | |
| SA3 | 33.3% | 32.8% | +0.6% | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.59 | -0.39 | |
| 拆投 | 0.90 | 0.54 | +0.36 | |
| 斗气反攻 | 0.60 | 0.33 | +0.27 | |
| 斗气招架 | 1.30 | 1.56 | -0.26 | |
| 受到投技 | 2.40 | 2.20 | +0.20 | |
| 投技 | 2.20 | 2.03 | +0.17 | |
| 斗气迸放 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.8% | 1.8% | -0.1% | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.28 | +0.02 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.09 | +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。
Marisa · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
斗气反攻：档案 0.9 · 参考 0.32
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 0.9 · 参考 0.32
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.6
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
- 惩罚反击命中：档案 0.1 · 参考 0.12
明确每次量表消耗的目的
SA2：档案 6% · 参考 20.9%
看着实际量表回顾五次资源决策，记录换来了什么以及还剩哪些选择。使用占比本身不能衡量效率。
试试这样做练习熟悉连段的资源消耗版本与节省版本，比较结果和剩余量表，再决定各自适用的场景。
数据依据
- SA2：档案 6% · 参考 20.9%
- CA：档案 14% · 参考 9%
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7日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
把对局战绩当作观察线索
对阵Ken：20场中获胜7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Ken：20场中获胜7场
- 对阵Akuma：20场中获胜9场
- 对阵Ryu：73场中获胜41场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：31场中获胜16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：31场中获胜16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7日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free