最近一场对战
胜利休闲赛
MA
AKMA
Steam
JapanM100%The ﾍﾖｰ
Sim Sim Crusher
LP 21,786最近 10 场4–6最近 20 场9–11
胜率
44%
11 胜 · 14 负 · 已存 25 场
排位赛对战
25
已选模式
胜场
11
排位赛
负场
14
排位赛
最高 LP
22,169
Marisa
排位 LP · Marisa
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
MAAKMA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | The ﾍﾖｰ | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 26.5% | 7.3% | +19.2% | |
| SA2 | 0.0% | 18.1% | -18.1% | |
| 斗气前冲（取消） | 14.1% | 29.3% | -15.2% | |
| 斗气技 | 30.8% | 19.0% | +11.8% | |
| 斗气前冲（招架） | 4.1% | 8.9% | -4.8% | |
| 斗气防御 | 10.3% | 14.5% | -4.2% | |
| 斗气迸放消耗 | 3.6% | 1.8% | +1.8% | |
| 投技 | 1.20 | 2.03 | -0.83 | |
| SA1 | 41.2% | 41.8% | -0.6% | |
| 受到投技 | 2.80 | 2.20 | +0.60 | |
| 精准招架 | 0.10 | 0.59 | -0.49 | |
| SA3 | 32.4% | 32.8% | -0.4% | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.33 | -0.33 | |
| 拆投 | 0.30 | 0.54 | -0.24 | |
| 被困版边时间 | 8.10 | 7.86 | +0.24 | |
| 版边压制 | 9.80 | 10.02 | -0.22 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.28 | -0.18 | |
| 斗气招架 | 1.40 | 1.56 | -0.16 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| 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
精准招架：档案 0.1 · 参考 0.6
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
- 精准招架：档案 0.1 · 参考 0.6
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.32
检查近距离选择
投技：档案 1.2 · 参考 2.13
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 1.2 · 参考 2.13
- 受到投技：档案 2.8 · 参考 2.3
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.2
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 0.2
- 斗气迸放消耗：档案 3.6% · 参考 1.9%
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6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Yasmine：58场中获胜18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Yasmine：58场中获胜18场
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.2
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 0.3 · 参考 0.2
- 斗气迸放消耗：档案 3.6% · 参考 1.9%
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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free