Ken
更新于2小时前SteamSteamJapanJapanC100%

riuno

Let's Do This
段位 36MR 1,595#103,873
最近 10 场4–6-17最近 20 场10–10-1
胜率
53%
78 胜 · 70 负 · 已存 148 场
排位赛对战
148
已选模式
胜场
78
排位赛
负场
70
排位赛
最高 MR
1,619
Ken

排位 MR · Ken

本地 148 · 导入 46 · 图表显示 174 · 已存 148 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Ryu
riuno · Ryu
Ryu
对手 · Ryuヒイラギ

打法参考

与前—名Ken玩家的习惯对比

正在加载Ken…

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。

Ken · 最近100场

需要改进的地方

  1. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 0.6 · 参考 1.97

    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 1.97
    • 精准招架:档案 0.1 · 参考 0.79
  2. 检查近距离选择

    投技:档案 3.4 · 参考 2.59

    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
    • 投技:档案 3.4 · 参考 2.59
    • 拆投:档案 0.3 · 参考 0.46
    • 受到投技:档案 2.2 · 参考 2.28
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA1:档案 6.8% · 参考 26.5%

    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
    • SA1:档案 6.8% · 参考 26.5%
    • SA2:档案 16.9% · 参考 25%
    • SA3:档案 55.9% · 参考 37.5%

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5日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Yasmine:20场中获胜10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Yasmine:20场中获胜10场
    • 对阵Char 253:181场中获胜93场
    • 对阵Luke:18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5日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

Terry · 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 0.1 · 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 0.1 · 参考 0.09
  2. 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
    • 拆投:档案 0.3 · 参考 0.37
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA1:档案 6.8% · 参考 34.2%

    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
    • SA1:档案 6.8% · 参考 34.2%
    • SA3:档案 55.9% · 参考 29.9%

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5日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.1 · 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 0.1 · 参考 0.22
  2. 先试探实际防守反应

    精准招架:档案 0.1 · 参考 0.73

    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
    • 精准招架:档案 0.1 · 参考 0.73
    • 斗气反攻:档案 0 · 参考 0.23
  3. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Luke:59场中获胜34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Luke:59场中获胜34场
    • 对阵Yasmine:49场中获胜25场
    • 对阵Ryu:34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5日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

隐私设置

允许 YouTube/Twitch 媒体、使用分析和记录保存吗?选择有效期为 180 天,可随时在此撤回。

更多选项与详情

可选功能默认关闭,只有您选择后才会启用。您可以随时在此更改或撤回选择。

您主动使用的功能所需的存储与安全措施仍然可用,包括收藏选手、请求回放和反馈。

选择会在此设备保存 180 天。关闭分析会重新加载页面,以停止已加载的分析脚本。

隐私与存储