最近一场对战
胜利排位赛
A.
M.A.更新于6天前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%アホロートル
EM Wave Change! On the Air!!
MR 1,632#51,723最近 10 场8–2+56最近 20 场13–7+61
胜率
58%
54 胜 · 39 负 · 已存 93 场
排位赛对战
93
已选模式
胜场
54
排位赛
负场
39
排位赛
最高 MR
1,632
A.K.I.
排位 MR · A.K.I.
本地 93 · 导入 0 · 图表显示 93 · 已存 93 场对战
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A.M.A.按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | アホロートル | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 67.6% | 30.6% | +37.0% | |
| 斗气前冲（取消） | 1.2% | 23.3% | -22.1% | |
| SA1 | 16.2% | 37.8% | -21.6% | |
| SA2 | 8.1% | 22.0% | -13.9% | |
| 斗气技 | 33.4% | 21.0% | +12.4% | |
| 斗气防御 | 21.2% | 17.0% | +4.2% | |
| 版边压制 | 9.40 | 11.29 | -1.89 | |
| CA | 8.1% | 9.6% | -1.5% | |
| 斗气迸放消耗 | 3.2% | 1.8% | +1.5% | |
| 斗气前冲（招架） | 12.0% | 11.0% | +1.0% | |
| 投技 | 3.20 | 2.34 | +0.86 | |
| 斗气招架 | 2.70 | 1.93 | +0.77 | |
| 拆投 | 0.10 | 0.52 | -0.42 | |
| 受到投技 | 2.00 | 2.30 | -0.30 | |
| 被困版边时间 | 10.10 | 9.83 | +0.27 | |
| 精准招架 | 0.40 | 0.60 | -0.20 | |
| 惩罚反击命中 | 0.30 | 0.12 | +0.18 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.24 | +0.16 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 斗气反攻 | 0.40 | 0.40 | 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。
A.K.I. · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.3 · 参考 0.1
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 0.3 · 参考 0.1
- 受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.1
检查近距离选择
拆投：档案 0.2 · 参考 0.53
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 0.2 · 参考 0.53
- 受到投技：档案 2.6 · 参考 2.33
- 投技：档案 2.4 · 参考 2.31
明确每次量表消耗的目的
斗气技：档案 36.1% · 参考 20.5%
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
- 斗气技：档案 36.1% · 参考 20.5%
- SA3：档案 41.2% · 参考 31.9%
- 斗气前冲（取消）：档案 1.8% · 参考 23%
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8月30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Ryu：53场中获胜26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Ryu：53场中获胜26场
- 对阵Ken：29场中获胜18场
- 对阵Luke：23场中获胜13场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：24场中获胜14场
研究多场近期比赛，对照胜局与败局。围绕重复场景准备，不要只记住一次显眼失误。
试试这样做用第一回合验证一个观察假设。若重复出现，就应用准备好的调整；若没有，就放弃假设并观察新模式。
数据依据
- 已保存的近期排位赛样本：24场中获胜14场
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.21
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 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 4.9% · 参考 1.6%
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8月30日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free