Dee Jay
更新于1周前SteamSteamJapanJapanC100%

momiage_hammers

Rival Prosecutor
段位 36MR 1,806#8,170
最近 10 场7–3+30最近 20 场11–9+22
胜率
55%
28 胜 · 23 负 · 已存 51 场
排位赛对战
51
已选模式
胜场
28
排位赛
负场
23
排位赛
最高 MR
1,806
Dee Jay

排位 MR · Dee Jay

本地 51 · 导入 0 · 图表显示 51 · 已存 105 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Dee Jay
momiage_hammers · Dee Jay
Sagat
对手 · Sagatうにょうにょ(16さい)

打法参考

与前30名Dee Jay玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月11日 22:15

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

Dee Jay
momiage_hammers的Dee Jay基准

与抽样的前30名Dee Jay玩家的平均习惯对比。

tomorock21 2244 · @Sycom|zabutonn 2228 · Naza 2221 · ネコ派です_ 2214 · Asuka 2162 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯momiage_hammers顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA376.6%33.8%+42.8%
SA12.1%36.2%-34.1%
SA26.4%21.3%-14.9%
斗气技17.9%24.7%-6.8%
CA14.9%8.7%+6.2%
斗气前冲(取消)26.5%23.0%+3.5%
版边压制15.3012.23+3.07
被困版边时间7.609.11-1.51
斗气迸放消耗3.2%1.8%+1.4%
斗气防御14.3%15.1%-0.7%
斗气前冲(招架)9.4%8.9%+0.5%
斗气招架1.301.76-0.46
投技2.802.38+0.42
受到投技2.502.20+0.30
拆投0.600.43+0.17
斗气反攻0.300.19+0.11
受到惩罚反击0.200.09+0.11
受到昏厥0.000.07-0.07
惩罚反击命中0.200.13+0.07
精准招架0.500.57-0.07
斗气迸放0.300.24+0.06
招架时被投0.200.25-0.05
造成昏厥0.100.07+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。

Dee Jay · 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 0.12

    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 0.12
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.12
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.3 · 参考 0.22

    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 0.3 · 参考 0.22
    • 斗气迸放消耗:档案 3.2% · 参考 1.8%
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA3:档案 76.6% · 参考 33.7%

    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
    • SA3:档案 76.6% · 参考 33.7%
    • SA1:档案 2.1% · 参考 35.1%
    • SA2:档案 6.4% · 参考 22%

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. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.3 · 参考 0.22

    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 0.3 · 参考 0.22
    • 斗气迸放消耗:档案 3.2% · 参考 1.8%
  2. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 1.3 · 参考 1.54

    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
    • 斗气招架:档案 1.3 · 参考 1.54
    • 精准招架:档案 0.5 · 参考 0.55
    • 斗气反攻:档案 0.3 · 参考 0.19
  3. 保持压力但不过度冒进

    版边压制:档案 15.3 · 参考 12.84

    寻找用熟悉选择获取空间的机会。把对手逼到角落后,先观察实际脱身方式,再决定如何调整。

    试试这样做

    试一次熟悉的压制。如果同一种脱身反复出现,就练习针对该动作的应对;如果对方变化防守,就不要押注单一判断。

    数据依据
    • 版边压制:档案 15.3 · 参考 12.84
    • 被困版边时间:档案 7.6 · 参考 8.3

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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