最近一场对战
胜利自定义房间
ED
A.更新于4天前
CrossPlatform
Japan俱乐部 · PassionSIXC100%
CrossPlatformJapan俱乐部 · PassionSIXC100%sp_fumon
Perfect Victory胜率
—
0 胜 · 0 负 · 已存 0 场
排位赛对战
0
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胜场
0
排位赛
负场
0
排位赛
最高 MR
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排位 MR
本地 0 · 导入 0 · 图表显示 0 · 已存 183 场对战
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EDA.ED按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | sp_fumon | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 28.6% | 33.3% | -4.8% | |
| SA2 | 26.0% | 23.2% | +2.8% | |
| 斗气技 | 20.7% | 18.1% | +2.6% | |
| CA | 11.7% | 9.8% | +1.8% | |
| 斗气前冲（招架） | 8.4% | 6.8% | +1.6% | |
| 斗气前冲（取消） | 33.8% | 35.3% | -1.6% | |
| 被困版边时间 | 7.40 | 8.93 | -1.53 | |
| 斗气防御 | 13.7% | 12.9% | +0.8% | |
| 受到投技 | 2.70 | 2.20 | +0.50 | |
| 版边压制 | 11.30 | 11.75 | -0.45 | |
| 投技 | 2.30 | 2.53 | -0.23 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.22 | -0.22 | |
| 斗气招架 | 1.70 | 1.92 | -0.22 | |
| 精准招架 | 0.60 | 0.79 | -0.19 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.53 | -0.13 | |
| SA3 | 33.8% | 33.7% | +0.1% | |
| 斗气迸放消耗 | 1.6% | 1.7% | -0.1% | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
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。
Ed · 最近100场
需要改进的地方
检查近距离选择
受到投技：档案 2.7 · 参考 2.18
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
- 受到投技：档案 2.7 · 参考 2.18
复盘防守决策
斗气反攻：档案 0 · 参考 0.2
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 0.2
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12日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.2
- 斗气迸放消耗：档案 1.6% · 参考 1.5%
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12日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free