E. Honda
更新于1周前SteamSteamJapanJapan俱乐部 · hotahotaclubM100%

さつきだよん@稽古中

It's coming! My unluck!
段位 36MR 1,803#9,455
最近 10 场2–8-46最近 20 场10–10-4
胜率
50%
11 胜 · 11 负 · 已存 22 场
排位赛对战
22
已选模式
胜场
11
排位赛
负场
11
排位赛
最高 MR
1,803
E. Honda

排位 MR · E. Honda

本地 22 · 导入 0 · 图表显示 22 · 已存 128 场对战

最近一场对战

失败排位赛

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Elena
さつきだよん@稽古中 · Elena
A.K.I.
对手 · A.K.I.undake210

打法参考

与前30名E. Honda玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 01:18

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

E. Honda
さつきだよん@稽古中的E. Honda基准

与抽样的前30名E. Honda玩家的平均习惯对比。

あーるえいち 2261 · 3S|しっくすびっと 2211 · enigma 2182 · Rikemansbarnet 2172 · ランガサミ/rangasamy 2149 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯さつきだよん@稽古中顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA125.8%38.1%-12.3%
SA345.2%36.7%+8.5%
斗气前冲(取消)26.3%22.8%+3.6%
CA14.5%11.5%+3.0%
斗气技23.0%22.0%+1.0%
SA214.5%13.6%+0.9%
斗气防御13.7%14.5%-0.8%
斗气前冲(招架)7.1%7.8%-0.8%
投技2.301.81+0.49
斗气反攻0.000.39-0.39
受到投技2.702.37+0.33
被困版边时间9.509.78-0.28
精准招架0.400.60-0.20
斗气迸放消耗1.7%1.9%-0.2%
受到惩罚反击0.200.10+0.10
惩罚反击命中0.200.13+0.07
受到昏厥0.100.05+0.05
招架时被投0.300.26+0.04
造成昏厥0.100.07+0.03
斗气招架1.901.87+0.03
斗气迸放0.200.22-0.02
版边压制9.009.02-0.02
拆投0.600.59+0.01
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。

E. Honda · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.12

    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
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.12
    • 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 · 参考 0.29

    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 · 参考 0.29
    • 精准招架:档案 0.4 · 参考 0.68
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA3:档案 45.2% · 参考 36.4%

    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
    • SA3:档案 45.2% · 参考 36.4%
    • SA1:档案 25.8% · 参考 38.4%

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

  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
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.12
  2. 先试探实际防守反应

    斗气反攻:档案 0 · 参考 0.29

    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 · 参考 0.29
    • 精准招架:档案 0.4 · 参考 0.68
  3. 根据当前量表调整

    SA3:档案 45.2% · 参考 36.4%

    对战时关注实际斗气和超必杀量表。档案中的消耗倾向只是待验证的线索,不能预测燃尽或保证反击机会。

    试试这样做

    对方大幅消耗后,接近前先重新评估双方可用选择。如果其资源决策与统计不同,就以当前场面为准。

    数据依据
    • SA3:档案 45.2% · 参考 36.4%
    • SA1:档案 25.8% · 参考 38.4%

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

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