最近一场对战
胜利排位赛
KE
DEKE更新于1天前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%sldve
Let's Do This
MR 1,647#48,669最近 10 场4–6-18最近 20 场13–7+43
胜率
50%
83 胜 · 82 负 · 已存 165 场
排位赛对战
165
已选模式
胜场
83
排位赛
负场
82
排位赛
最高 MR
1,671
Ken
排位 MR · Ken
本地 165 · 导入 0 · 图表显示 165 · 已存 165 场对战
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KEDEKE按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | sldve | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 5.5% | 25.9% | -20.4% | |
| SA1 | 38.4% | 27.3% | +11.1% | |
| 斗气前冲（取消） | 47.3% | 38.2% | +9.1% | |
| SA3 | 43.8% | 35.8% | +8.1% | |
| 斗气技 | 7.8% | 14.9% | -7.2% | |
| 被困版边时间 | 11.50 | 8.95 | +2.55 | |
| CA | 12.3% | 11.0% | +1.3% | |
| 投技 | 3.50 | 2.57 | +0.93 | |
| 版边压制 | 12.20 | 13.12 | -0.92 | |
| 斗气前冲（招架） | 6.0% | 6.8% | -0.8% | |
| 斗气招架 | 2.40 | 1.89 | +0.51 | |
| 斗气反攻 | 0.50 | 0.23 | +0.27 | |
| 拆投 | 0.70 | 0.44 | +0.26 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.6% | 1.4% | +0.2% | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| 斗气防御 | 12.6% | 12.7% | -0.1% | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 精准招架 | 0.80 | 0.84 | -0.04 | |
| 受到投技 | 2.30 | 2.26 | +0.04 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.19 | +0.01 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
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。
Ken · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
精准招架：档案 0.4 · 参考 0.79
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
- 精准招架：档案 0.4 · 参考 0.79
- 斗气反攻：档案 0.5 · 参考 0.21
- 拆投：档案 0.9 · 参考 0.46
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 12.4 · 参考 12.08
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 12.4 · 参考 12.08
- 被困版边时间：档案 11.7 · 参考 9.04
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4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Luke：71场中获胜43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Luke：71场中获胜43场
- 对阵Akuma：70场中获胜36场
- 对阵Alex：69场中获胜36场
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52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52场
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4日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free