Lily
SteamSteamJapanJapanC100%

もってぃーもっちぃー

Let's Do This
段位 36MR 1,479#352,330
最近 10 场2–0+17最近 20 场2–0+17
胜率
100%
2 胜 · 0 负 · 已存 2 场
排位赛对战
2
已选模式
胜场
2
排位赛
负场
0
排位赛
最高 MR
1,480
Lily

排位 MR · Lily

本地 2 · 导入 0 · 图表显示 2 · 已存 60 场对战

最近一场对战

胜利休闲赛

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Jamie
もってぃーもっちぃー · Jamie
Guile
对手 · GuileBaristar_GL

打法参考

与前—名Lily玩家的习惯对比

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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。

Jamie · 最近100场

需要改进的地方

  1. 检查近距离选择

    受到投技:档案 3.5 · 参考 1.97

    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 3.5 · 参考 1.97
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.2 · 参考 0.2

    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 0.2 · 参考 0.2
    • 斗气迸放消耗:档案 1% · 参考 1.5%
  3. 找出惩罚反击的原因

    惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.07

    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 0.07
    • 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.08

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

  1. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Yasmine:21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:21场中获胜10场
  2. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 3.6 · 参考 1.7

    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
    • 斗气招架:档案 3.6 · 参考 1.7
    • 拆投:档案 0.9 · 参考 0.42
  3. 保持压力但不过度冒进

    版边压制:档案 7.1 · 参考 14.71

    寻找用熟悉选择获取空间的机会。把对手逼到角落后,先观察实际脱身方式,再决定如何调整。

    试试这样做

    试一次熟悉的压制。如果同一种脱身反复出现,就练习针对该动作的应对;如果对方变化防守,就不要押注单一判断。

    数据依据
    • 版边压制:档案 7.1 · 参考 14.71
    • 被困版边时间:档案 12.6 · 参考 7.67

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

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