Luke
更新于1周前SteamSteamOtherOther俱乐部 · AKIRAchildrenC100%

Virthday

Steady and Relentless
段位 36MR 1,664#38,512
最近 10 场6–4+9最近 20 场13–7+38
胜率
69%
27 胜 · 12 负 · 已存 39 场
排位赛对战
39
已选模式
胜场
27
排位赛
负场
12
排位赛
最高 MR
1,677
Luke

排位 MR · Luke

本地 39 · 导入 0 · 图表显示 39 · 已存 39 场对战

最近一场对战

失败排位赛

尚未请求回放
Luke
Virthday · Luke
Yasmine
对手 · Yasminecabotya2546

打法参考

与前30名Luke玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月14日 16:27

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

Luke
Virthday的Luke基准

与抽样的前30名Luke玩家的平均习惯对比。

jazzzzy 2275 · kuromame 2251 · ChrisWong 2223 · watyawacha 2212 · コウキ_ルーク使いの人 2206 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯Virthday顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
CA27.0%9.4%+17.6%
SA210.8%26.9%-16.1%
SA116.2%30.0%-13.8%
SA345.9%33.7%+12.2%
斗气前冲(取消)25.9%37.0%-11.1%
斗气防御17.7%13.7%+4.0%
斗气前冲(招架)11.1%7.7%+3.3%
斗气技19.1%16.3%+2.8%
版边压制11.4013.81-2.41
被困版边时间8.108.85-0.75
投技1.902.35-0.45
拆投0.100.46-0.36
斗气招架2.201.87+0.33
斗气迸放消耗1.6%1.4%+0.2%
精准招架0.600.77-0.17
斗气反攻0.100.22-0.12
受到投技2.002.11-0.11
惩罚反击命中0.200.10+0.10
招架时被投0.300.21+0.09
造成昏厥0.000.08-0.08
受到昏厥0.100.07+0.03
受到惩罚反击0.100.09+0.01
斗气迸放0.200.20+0.00
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。

Luke · 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 0.1 · 参考 0.06

    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 0.1 · 参考 0.06
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.08
  2. 检查近距离选择

    拆投:档案 0.1 · 参考 0.37

    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 0.1 · 参考 0.37
    • 投技:档案 1.9 · 参考 2.43
    • 受到投技:档案 2 · 参考 2.01
  3. 明确每次量表消耗的目的

    CA:档案 27% · 参考 9.2%

    看着实际量表回顾五次资源决策,记录换来了什么以及还剩哪些选择。使用占比本身不能衡量效率。

    试试这样做

    练习熟悉连段的资源消耗版本与节省版本,比较结果和剩余量表,再决定各自适用的场景。

    数据依据
    • CA:档案 27% · 参考 9.2%
    • SA3:档案 45.9% · 参考 34.2%
    • SA1:档案 16.2% · 参考 30.6%

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-pro:free

如何应对这位玩家

  1. 先试探实际防守反应

    精准招架:档案 0.6 · 参考 0.69

    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 0.6 · 参考 0.69
    • 斗气招架:档案 2.2 · 参考 1.8
  2. 寻找可重复利用的反击机会

    受到惩罚反击:档案 0.1 · 参考 0.06

    把统计作为观察线索。寻找你已验证在该距离能反击的动作,不要仅凭观感认定它有破绽。

    试试这样做

    该动作出现时,尝试已确认的反击。如果对方不再使用,就恢复平常的距离控制,不必强行寻找机会。

    数据依据
    • 受到惩罚反击:档案 0.1 · 参考 0.06
  3. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放消耗:档案 1.6% · 参考 1.4%

    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
    • 斗气迸放消耗:档案 1.6% · 参考 1.4%

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-pro:free

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