Ken
更新于4小时前SteamSteamMaldivesMaldives俱乐部 · niCHINKObinC100%

Rushi

Let's Do This
段位 36MR 1,705#28,414
最近 10 场4–6-14最近 20 场9–11-15
胜率
51%
43 胜 · 42 负 · 已存 85 场
排位赛对战
85
已选模式
胜场
43
排位赛
负场
42
排位赛
最高 MR
1,746
Ken

排位 MR · Ken

本地 85 · 导入 0 · 图表显示 85 · 已存 121 场对战

最近一场对战

失败排位赛

尚未请求回放
Ryu
Rushi · Ryu
Akuma
对手 · Akuma狛荷屋の配達員

打法参考

与前30名Ken玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月11日 19:22

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

Ken
Rushi的Ken基准

与抽样的前30名Ken玩家的平均习惯对比。

shion 2255 · orarin 2235 · ゴトーー 2215 · naruo 2185 · 一瞬一瞬 2177 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯Rushi顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA20.0%25.9%-25.9%
SA353.8%35.8%+18.1%
CA21.2%11.0%+10.1%
版边压制5.9013.12-7.22
斗气技18.9%14.9%+4.0%
斗气前冲(招架)3.1%6.8%-3.7%
斗气迸放消耗4.4%1.4%+3.0%
斗气前冲(取消)41.0%38.2%+2.8%
SA125.0%27.3%-2.3%
斗气防御10.7%12.7%-2.1%
投技1.602.57-0.97
被困版边时间9.708.95+0.75
斗气招架2.601.89+0.71
拆投0.900.44+0.46
斗气迸放0.600.19+0.41
受到投技2.602.26+0.34
惩罚反击命中0.400.10+0.30
斗气反攻0.100.23-0.13
受到惩罚反击0.200.08+0.12
受到昏厥0.000.05-0.05
精准招架0.800.84-0.04
造成昏厥0.100.07+0.03
招架时被投0.200.21-0.01
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。

Ken · 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 0.3 · 参考 0.08

    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 0.08
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.1
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.4 · 参考 0.17

    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 0.4 · 参考 0.17
    • 斗气迸放消耗:档案 3.9% · 参考 1.3%
  3. 复盘防守决策

    斗气反攻:档案 0.5 · 参考 0.19

    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 0.5 · 参考 0.19
    • 斗气招架:档案 2.6 · 参考 1.93
    • 精准招架:档案 0.9 · 参考 0.8

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9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 0.3 · 参考 0.08

    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 0.3 · 参考 0.08
  2. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.4 · 参考 0.17

    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 0.4 · 参考 0.17
    • 斗气迸放消耗:档案 3.9% · 参考 1.3%
  3. 先试探实际防守反应

    斗气反攻:档案 0.5 · 参考 0.19

    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 0.5 · 参考 0.19
    • 斗气招架:档案 2.6 · 参考 1.93
    • 精准招架:档案 0.9 · 参考 0.8

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9日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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