最近一场对战
胜利排位赛
TE
M.TE更新于12小时前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%抹茶ご飯
Let's Do This
LP 24,370最近 10 场7–3最近 20 场14–6
胜率
48%
106 胜 · 114 负 · 已存 220 场
排位赛对战
220
已选模式
胜场
106
排位赛
负场
114
排位赛
最高 LP
24,370
Terry
排位 LP · Terry
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
TEM.TE按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | 抹茶ご飯 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 22.5% | 33.6% | -11.1% | |
| 斗气防御 | 4.5% | 14.3% | -9.8% | |
| 斗气技 | 10.0% | 16.3% | -6.3% | |
| 斗气迸放消耗 | 7.5% | 1.6% | +5.8% | |
| SA2 | 30.0% | 24.5% | +5.5% | |
| 斗气前冲（招架） | 2.8% | 8.2% | -5.4% | |
| CA | 12.5% | 9.0% | +3.5% | |
| 斗气前冲（取消） | 36.9% | 33.4% | +3.4% | |
| SA3 | 35.0% | 32.8% | +2.2% | |
| 被困版边时间 | 7.50 | 9.65 | -2.15 | |
| 斗气招架 | 0.50 | 1.89 | -1.39 | |
| 斗气反攻 | 1.10 | 0.17 | +0.93 | |
| 精准招架 | 0.10 | 0.80 | -0.70 | |
| 受到惩罚反击 | 0.60 | 0.09 | +0.51 | |
| 版边压制 | 12.90 | 12.45 | +0.45 | |
| 投技 | 2.90 | 2.49 | +0.41 | |
| 斗气迸放 | 0.60 | 0.21 | +0.39 | |
| 受到投技 | 2.50 | 2.21 | +0.29 | |
| 惩罚反击命中 | 0.40 | 0.12 | +0.28 | |
| 拆投 | 0.70 | 0.43 | +0.27 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
Terry · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.5 · 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 0.5 · 参考 0.09
- 惩罚反击命中：档案 0.4 · 参考 0.13
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.7 · 参考 0.22
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 0.7 · 参考 0.22
- 斗气迸放消耗：档案 7% · 参考 1.6%
复盘防守决策
斗气招架：档案 0.6 · 参考 1.84
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 0.6 · 参考 1.84
- 精准招架：档案 0.1 · 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4日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.7 · 参考 0.22
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 0.7 · 参考 0.22
- 斗气迸放消耗：档案 7% · 参考 1.6%
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 0.6 · 参考 1.84
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 0.6 · 参考 1.84
- 精准招架：档案 0.1 · 参考 0.73
- 斗气反攻：档案 0.8 · 参考 0.23
试探近距离模式
拆投：档案 0.8 · 参考 0.37
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
- 拆投：档案 0.8 · 参考 0.37
- 投技：档案 2.9 · 参考 2.48
- 受到投技：档案 3 · 参考 2.18
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4日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free