A.K.I.
更新于22小时前SteamSteamJapanJapan俱乐部 · toriaezunamaC100%

たまちゃん

So Cool!
段位 36MR 1,807#9,205
最近 10 场7–3+25最近 20 场15–5+71
胜率
54%
141 胜 · 121 负 · 已存 262 场
排位赛对战
262
已选模式
胜场
141
排位赛
负场
121
排位赛
最高 MR
1,807
A.K.I.

排位 MR · A.K.I.

本地 262 · 导入 0 · 图表显示 262 · 已存 273 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

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A.K.I.
たまちゃん · A.K.I.
Luke
对手 · LukeArksn

打法参考

与前30名A.K.I.玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月12日 04:20

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

A.K.I.
たまちゃん的A.K.I.基准

与抽样的前30名A.K.I.玩家的平均习惯对比。

hikaru_shiftne 2249 · ネコと和解せよ 2211 · マーノ/ギコギコはしません 2205 · Motchan 2204 · M.M. 2181 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯たまちゃん顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA169.4%37.8%+31.6%
SA28.3%22.0%-13.7%
SA317.4%30.6%-13.2%
CA5.0%9.6%-4.7%
版边压制7.6011.29-3.69
斗气前冲(招架)8.3%11.0%-2.7%
斗气技23.4%21.0%+2.3%
斗气防御14.7%17.0%-2.3%
被困版边时间8.409.83-1.43
斗气前冲(取消)24.6%23.3%+1.3%
投技1.402.34-0.94
受到投技1.602.30-0.70
拆投0.100.52-0.42
斗气反攻0.800.40+0.40
精准招架0.300.60-0.30
斗气招架2.201.93+0.27
斗气迸放消耗1.5%1.8%-0.2%
斗气迸放0.200.24-0.04
受到昏厥0.000.04-0.04
招架时被投0.200.22-0.02
造成昏厥0.100.08+0.02
惩罚反击命中0.100.12-0.02
受到惩罚反击0.100.11-0.01
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。

A.K.I. · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.2 · 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
    • 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.1
    • 惩罚反击命中:档案 0.1 · 参考 0.1
  2. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 7.8 · 参考 12.18

    回看五次被逼到角落的过程。除了最后的脱身尝试,也要找出更早交出空间的决策,并对照成功压制角落的场景。

    试试这样做

    在训练中重现反复出现的位置,比较常用应对与较少露出破绽的替代选择,再观察下一组对战中进入角落的频率。

    数据依据
    • 版边压制:档案 7.8 · 参考 12.18
    • 被困版边时间:档案 8.2 · 参考 9.75
  3. 复盘防守决策

    斗气反攻:档案 0.9 · 参考 0.4

    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
    • 斗气反攻:档案 0.9 · 参考 0.4
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.54
    • 斗气招架:档案 2 · 参考 1.77

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7日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

如何应对这位玩家

  1. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Jamie:47场中获胜19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Jamie:47场中获胜19场
    • 对阵Alex:32场中获胜20场
    • 对阵M. Bison:37场中获胜20场
  2. 区分持续倾向与偶发失误

    已保存的近期排位赛样本:100场中获胜59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:100场中获胜59场
  3. 先试探实际防守反应

    斗气反攻:档案 0.9 · 参考 0.4

    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
    • 斗气反攻:档案 0.9 · 参考 0.4
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.54
    • 斗气招架:档案 2 · 参考 1.77

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7日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

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