Kimberly
更新于19小时前CrossPlatformCrossPlatformJapanJapanC100%

ちぃ .

It's a Pweasure to Meet You
段位 36MR 1,531#172,703
最近 10 场6–4+15最近 20 场12–8+32
胜率
56%
20 胜 · 16 负 · 已存 36 场
排位赛对战
36
已选模式
胜场
20
排位赛
负场
16
排位赛
最高 MR
1,540
Kimberly

排位 MR · Kimberly

本地 33 · 导入 33 · 图表显示 48 · 已存 36 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

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Kimberly
ちぃ . · Kimberly
Manon
对手 · Manon6666

打法参考

与前30名Kimberly玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月14日 19:25

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

Kimberly
ちぃ .的Kimberly基准

与抽样的前30名Kimberly玩家的平均习惯对比。

みすとめーる@iMstMaiL 2260 · tako956402 2187 · シティ・ポップ増山 2172 · LUGABO 2164 · RX-* 2135 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯ちぃ .顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA368.6%41.7%+26.8%
SA111.4%34.1%-22.7%
斗气技11.6%23.3%-11.6%
SA28.6%15.5%-6.9%
斗气迸放消耗6.3%2.1%+4.2%
版边压制12.1015.86-3.76
CA11.4%8.7%+2.8%
斗气防御10.8%13.5%-2.7%
斗气前冲(取消)26.1%28.7%-2.5%
斗气前冲(招架)6.0%7.7%-1.8%
受到投技3.602.31+1.29
斗气迸放0.600.23+0.37
被困版边时间8.508.87-0.37
精准招架0.200.49-0.29
拆投0.800.52+0.28
投技3.403.66-0.26
斗气反攻0.100.32-0.22
惩罚反击命中0.300.11+0.19
招架时被投0.200.35-0.15
造成昏厥0.000.11-0.11
受到惩罚反击0.200.12+0.08
斗气招架1.601.68-0.08
受到昏厥0.000.03-0.03
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。

Kimberly · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    惩罚反击命中:档案 0.3 · 参考 0.13

    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 0.13
    • 受到惩罚反击: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 0.6 · 参考 0.27

    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 0.6 · 参考 0.27
    • 斗气迸放消耗:档案 6.3% · 参考 2.2%
  3. 检查近距离选择

    拆投:档案 0.8 · 参考 0.38

    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 0.8 · 参考 0.38
    • 受到投技:档案 3.6 · 参考 2.14

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13日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

如何应对这位玩家

  1. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.6 · 参考 0.27

    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 0.6 · 参考 0.27
    • 斗气迸放消耗:档案 6.3% · 参考 2.2%
  2. 试探近距离模式

    拆投:档案 0.8 · 参考 0.38

    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 0.8 · 参考 0.38
    • 受到投技:档案 3.6 · 参考 2.14
  3. 先试探实际防守反应

    精准招架:档案 0.2 · 参考 0.44

    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
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.44
    • 拆投:档案 0.8 · 参考 0.38
    • 受到投技:档案 3.6 · 参考 2.14

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13日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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