最近一场对战
失败排位赛
C.
ALC.更新于5天前
Steam
Japan俱乐部 · NekobeamC100%
SteamJapan俱乐部 · NekobeamC100%Quickness3
Codename: Crimson Viper
MR 1,902#3,202最近 10 场4–6-11最近 20 场9–11-14
胜率
47%
42 胜 · 48 负 · 已存 90 场
排位赛对战
90
已选模式
胜场
42
排位赛
负场
48
排位赛
最高 MR
1,930
C. Viper
排位 MR · C. Viper
本地 90 · 导入 0 · 图表显示 90 · 已存 111 场对战
尚未请求回放
C.ALC.按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Quickness3 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 51.1% | 40.4% | +10.7% | |
| 斗气前冲（取消） | 10.0% | 18.1% | -8.1% | |
| SA3 | 22.3% | 29.7% | -7.3% | |
| 版边压制 | 8.30 | 10.80 | -2.50 | |
| 斗气防御 | 17.0% | 14.7% | +2.3% | |
| SA2 | 20.2% | 22.2% | -2.0% | |
| 斗气技 | 20.2% | 22.2% | -2.0% | |
| CA | 6.4% | 7.7% | -1.4% | |
| 投技 | 1.30 | 2.29 | -0.99 | |
| 斗气迸放消耗 | 0.9% | 1.7% | -0.8% | |
| 斗气前冲（招架） | 7.9% | 7.3% | +0.7% | |
| 精准招架 | 0.40 | 0.71 | -0.31 | |
| 拆投 | 0.20 | 0.49 | -0.29 | |
| 受到投技 | 2.00 | 2.20 | -0.20 | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 惩罚反击命中 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| 被困版边时间 | 8.50 | 8.60 | -0.10 | |
| 斗气迸放 | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 斗气招架 | 1.60 | 1.55 | +0.05 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.08 | +0.02 |
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。
C. Viper · 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 0.1 · 参考 0.16
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 0.1 · 参考 0.16
- 斗气迸放消耗：档案 0.7% · 参考 1.8%
复盘防守决策
斗气招架：档案 2.2 · 参考 1.52
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 2.2 · 参考 1.52
- 精准招架：档案 0.6 · 参考 0.63
- 斗气反攻：档案 0.1 · 参考 0.28
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 8.3 · 参考 11.07
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 8.3 · 参考 11.07
- 被困版边时间：档案 8.9 · 参考 8.66
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5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Char 253：621场中获胜337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Char 253：621场中获胜337场
- 对阵Luke：58场中获胜37场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：71场中获胜34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：71场中获胜34场
先试探实际防守反应
拆投：档案 0.2 · 参考 0.47
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
- 拆投：档案 0.2 · 参考 0.47
- 斗气招架：档案 2.2 · 参考 1.52
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5日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free