最近一场对战
失败排位赛
RA
MARA更新于11小时前
CrossPlatform
Japan俱乐部 · TurbulentWinsC100%
CrossPlatformJapan俱乐部 · TurbulentWinsC100%Xwlmn
æspa, We Love You
最近 10 场4–6-10最近 20 场9–11-12
胜率
42%
23 胜 · 32 负 · 已存 55 场
排位赛对战
55
已选模式
胜场
23
排位赛
负场
32
排位赛
最高 MR
1,596
Rashid
排位 MR · Rashid
本地 55 · 导入 0 · 图表显示 55 · 已存 55 场对战
尚未请求回放
RAMARA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Xwlmn | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 5.9% | 15.8% | -9.9% | |
| 斗气技 | 12.6% | 19.7% | -7.1% | |
| SA1 | 30.7% | 24.1% | +6.6% | |
| 斗气前冲（取消） | 35.2% | 32.3% | +3.0% | |
| 版边压制 | 12.90 | 15.05 | -2.15 | |
| 斗气前冲（招架） | 9.3% | 7.4% | +1.9% | |
| SA2 | 56.4% | 54.6% | +1.8% | |
| CA | 6.9% | 5.4% | +1.5% | |
| 斗气迸放消耗 | 3.1% | 2.0% | +1.1% | |
| 斗气防御 | 13.8% | 13.0% | +0.7% | |
| 斗气招架 | 1.20 | 1.77 | -0.57 | |
| 投技 | 2.10 | 2.60 | -0.50 | |
| 精准招架 | 0.30 | 0.63 | -0.33 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.32 | -0.32 | |
| 被困版边时间 | 9.40 | 9.10 | +0.30 | |
| 拆投 | 0.50 | 0.41 | +0.09 | |
| 造成昏厥 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 受到投技 | 2.10 | 2.16 | -0.06 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.27 | +0.03 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.12 | -0.02 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.10 | -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。
Rashid · 最近100场
需要改进的地方
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.24
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 0.24
- 斗气迸放消耗：档案 3.1% · 参考 2%
复盘防守决策
斗气招架：档案 1.2 · 参考 1.77
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 1.2 · 参考 1.77
- 精准招架：档案 0.3 · 参考 0.63
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.32
研究反复出现的角色对局场景
对阵Yasmine：70场中获胜28场
用引用的角色对战记录选择要看的录像，寻找多场败局中重复的决策，并与胜局比较后再下结论。
试试这样做选择对阵该角色时反复出现的一个场景，在训练中验证替代应对，并记录接下来五场中的这一判断。
数据依据
- 对阵Yasmine：70场中获胜28场
- 对阵Alex：66场中获胜39场
- 对阵Akuma：48场中获胜24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16日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.24
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 0.3 · 参考 0.24
- 斗气迸放消耗：档案 3.1% · 参考 2%
试探近距离模式
拆投：档案 0.5 · 参考 0.41
观察实际的打击、投技和防守选择。出现倾向后，再改变熟悉攻防中的一个部分。
试试这样做同样的反应连续出现两次后，尝试不同选择。如果对方改变反应，就重新混合选项，不要认定这个模式永远有效。
数据依据
- 拆投：档案 0.5 · 参考 0.41
- 受到投技：档案 2.1 · 参考 2.16
- 投技：档案 2.1 · 参考 2.6
把对局战绩当作观察线索
对阵Yasmine：70场中获胜28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：70场中获胜28场
- 对阵Alex：66场中获胜39场
- 对阵C. Viper：23场中获胜13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16日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free