Akuma
更新于6小时前CrossPlatformCrossPlatformJapanJapanC99%

ヴァーラ

Because I'm Cute, Obviously!
段位 30LP 18,837
最近 10 场8–2最近 20 场13–7
胜率
52%
80 胜 · 75 负 · 已存 155 场
排位赛对战
155
已选模式
胜场
80
排位赛
负场
75
排位赛
最高 LP
18,837
Akuma

排位 LP · Akuma

此角色的 LP 走势

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Akuma
ヴァーラ · Akuma
Mai
对手 · MaiNANOHAchan

打法参考

与前30名Akuma玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 07:27

最近100场比赛的已报告趋势,并非生涯习惯平均值。 · 数据详情

Akuma
ヴァーラ的Akuma基准

与抽样的前30名Akuma玩家的平均习惯对比。

Naooonn 2213 · DaigoTheBeasTV 2204 · 一瞬一瞬 2158 · touwa 2114 · ドスバギイ 2113 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯ヴァーラ顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA27.1%22.8%-15.6%
斗气前冲(取消)18.9%32.7%-13.8%
CA21.4%9.9%+11.5%
SA350.0%38.7%+11.3%
SA121.4%28.6%-7.2%
斗气防御10.0%13.1%-3.2%
斗气技22.2%19.2%+3.0%
斗气迸放消耗4.1%1.5%+2.6%
版边压制9.3011.47-2.17
被困版边时间10.408.55+1.85
受到投技3.802.09+1.71
斗气招架0.601.65-1.05
精准招架0.100.77-0.67
投技3.402.74+0.66
斗气前冲(招架)7.0%7.4%-0.5%
受到惩罚反击0.300.09+0.21
斗气反攻0.000.20-0.20
拆投0.600.45+0.15
斗气迸放0.300.20+0.10
惩罚反击命中0.200.13+0.07
招架时被投0.200.27-0.07
受到昏厥0.000.04-0.04
造成昏厥0.000.03-0.03
从数据到练习

对战计划

最近100场

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。

Akuma · 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 0.4 · 参考 0.07

    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 0.4 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.3 · 参考 0.11
  2. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 0.6 · 参考 1.79

    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 1.79
    • 精准招架:档案 0.1 · 参考 0.8
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.22
  3. 研究反复出现的角色对局场景

    对阵Alex:31场中获胜14场

    用引用的角色对战记录选择要看的录像,寻找多场败局中重复的决策,并与胜局比较后再下结论。

    试试这样做

    选择对阵该角色时反复出现的一个场景,在训练中验证替代应对,并记录接下来五场中的这一判断。

    数据依据
    • 对阵Alex:31场中获胜14场
    • 对阵Akuma:47场中获胜24场
    • 对阵Luke:29场中获胜11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:nex-agi/nex-n2.5-mini: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 0.4 · 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 0.4 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.3 · 参考 0.11
  2. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Alex:31场中获胜14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Alex:31场中获胜14场
    • 对阵Akuma:47场中获胜24场
    • 对阵Luke:29场中获胜11场
  3. 区分持续倾向与偶发失误

    已保存的近期排位赛样本:100场中获胜46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:100场中获胜46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:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

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