最近一场对战
胜利排位赛
LI
YAYA更新于1周前
Steam
JapanM75%
SteamJapanM75%キャミィ合わない苦行
Let's Do This
MR 1,505#220,530最近 10 场6–4最近 20 场13–7
胜率
62%
29 胜 · 18 负 · 已存 47 场
排位赛对战
47
已选模式
胜场
29
排位赛
负场
18
排位赛
最高 MR
1,505
Yasmine
排位 MR · Yasmine
本地 5 · 导入 0 · 图表显示 5 · 已存 57 场对战
尚未请求回放
LIYAYA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | キャミィ合わない苦行 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 54.9% | 30.9% | +24.0% | |
| SA2 | 3.8% | 24.2% | -20.5% | |
| 斗气前冲（取消） | 46.0% | 29.7% | +16.3% | |
| 斗气防御 | 7.1% | 14.5% | -7.4% | |
| 斗气技 | 24.7% | 17.5% | +7.2% | |
| 被困版边时间 | 4.30 | 9.07 | -4.77 | |
| 斗气前冲（招架） | 4.4% | 8.4% | -4.0% | |
| SA3 | 32.3% | 35.7% | -3.3% | |
| 版边压制 | 10.40 | 13.01 | -2.61 | |
| 斗气迸放消耗 | 2.7% | 1.4% | +1.3% | |
| 斗气招架 | 1.00 | 1.90 | -0.90 | |
| 受到投技 | 1.70 | 2.34 | -0.64 | |
| 精准招架 | 0.10 | 0.70 | -0.60 | |
| 拆投 | 0.10 | 0.48 | -0.38 | |
| 受到惩罚反击 | 0.30 | 0.06 | +0.24 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.23 | -0.23 | |
| CA | 9.0% | 9.2% | -0.2% | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.17 | +0.13 | |
| 造成昏厥 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| 投技 | 2.40 | 2.52 | -0.12 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.23 | -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。
Cammy · 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 0.3 · 参考 0.06
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 0.3 · 参考 0.06
- 惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.09
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.16
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 0.16
- 斗气迸放消耗：档案 2.7% · 参考 1.3%
检查近距离选择
拆投：档案 0.1 · 参考 0.35
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
- 拆投：档案 0.1 · 参考 0.35
- 投技：档案 2.4 · 参考 2.43
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Char 253：246场中获胜151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Char 253：246场中获胜151场
- 对阵Ryu：28场中获胜21场
- 对阵Akuma：28场中获胜19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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free