Ingrid
更新于1周前SteamSteamJapanJapan俱乐部 · NanaiLoungeC100%

ソフィア

Here Comes The Reign
段位 36MR 1,771#12,420
最近 10 场6–4+13最近 20 场10–100
胜率
48%
20 胜 · 22 负 · 已存 42 场
排位赛对战
42
已选模式
胜场
20
排位赛
负场
22
排位赛
最高 MR
1,771
Ingrid

排位 MR · Ingrid

本地 42 · 导入 0 · 图表显示 42 · 已存 42 场对战

此时间范围内的排位 MR 数据不足。

最近一场对战

失败排位赛

尚未请求回放
Jamie
ソフィア · Jamie
Alex
对手 · Alex西在住@バ美肉V

打法参考

与前—名Ingrid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。

Yasmine · 最近100场

需要改进的地方

  1. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.5 · 参考 0.19

    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 0.5 · 参考 0.19
    • 斗气迸放消耗:档案 3.6% · 参考 1.4%
  2. 找出惩罚反击的原因

    惩罚反击命中:档案 0.4 · 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
    • 惩罚反击命中:档案 0.4 · 参考 0.09
    • 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.06
  3. 检查近距离选择

    投技:档案 1.7 · 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 1.7 · 参考 2.59
    • 拆投:档案 0.5 · 参考 0.49
    • 受到投技:档案 2.4 · 参考 2.31

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Luke:120场中获胜71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:120场中获胜71场
    • 对阵Yasmine:65场中获胜45场
    • 对阵Alex:51场中获胜28场
  2. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.5 · 参考 0.19

    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 0.5 · 参考 0.19

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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