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Japan俱乐部 · DATOUiyun1212C100%
SteamJapan俱乐部 · DATOUiyun1212C100%K(oichi)_PC
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MR 1,906#3,350最近 10 场2–8-49最近 20 场7–13-48
胜率
52%
139 胜 · 127 负 · 已存 266 场
排位赛对战
266
已选模式
胜场
139
排位赛
负场
127
排位赛
最高 MR
2,007
Jamie
排位 MR · Jamie
本地 264 · 导入 0 · 图表显示 264 · 已存 503 场对战
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MARYJA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | K(oichi)_PC | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 42.6% | 29.0% | +13.6% | |
| SA3 | 26.5% | 39.7% | -13.3% | |
| 斗气技 | 13.3% | 23.2% | -9.9% | |
| 版边压制 | 7.90 | 14.89 | -6.99 | |
| 斗气防御 | 15.8% | 11.0% | +4.8% | |
| SA2 | 19.1% | 21.4% | -2.3% | |
| CA | 11.8% | 9.8% | +1.9% | |
| 斗气招架 | 3.10 | 1.78 | +1.32 | |
| 被困版边时间 | 7.70 | 8.56 | -0.86 | |
| 斗气前冲（取消） | 34.6% | 33.8% | +0.7% | |
| 受到投技 | 2.70 | 2.15 | +0.55 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.9% | 1.4% | +0.5% | |
| 投技 | 2.10 | 2.40 | -0.30 | |
| 斗气反攻 | 0.40 | 0.26 | +0.14 | |
| 精准招架 | 0.80 | 0.67 | +0.13 | |
| 拆投 | 0.30 | 0.40 | -0.10 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 斗气前冲（招架） | 5.7% | 5.7% | -0.0% | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.21 | -0.01 |
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。
Jamie · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0 · 参考 0.08
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 · 参考 0.08
复盘防守决策
斗气招架：档案 2.2 · 参考 1.7
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 1.7
- 精准招架：档案 0.8 · 参考 0.6
- 斗气反攻：档案 0.3 · 参考 0.24
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 16.1 · 参考 14.71
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 16.1 · 参考 14.71
- 被困版边时间：档案 9 · 参考 7.67
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0 · 参考 0.08
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 · 参考 0.08
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 2.2 · 参考 1.7
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 2.2 · 参考 1.7
- 精准招架：档案 0.8 · 参考 0.6
- 斗气反攻：档案 0.3 · 参考 0.24
保持压力但不过度冒进
版边压制：档案 16.1 · 参考 14.71
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 16.1 · 参考 14.71
- 被困版边时间：档案 9 · 参考 7.67
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free
Manon · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0 · 参考 0.11
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 · 参考 0.11
- 惩罚反击命中：档案 0.1 · 参考 0.14
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.22
- 斗气迸放消耗：档案 1.6% · 参考 1.8%
明确每次量表消耗的目的
SA1：档案 57.3% · 参考 25.4%
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
- SA1：档案 57.3% · 参考 25.4%
- SA2：档案 10.5% · 参考 32.1%
- SA3：档案 20.2% · 参考 32.9%
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
保持压力但不过度冒进
版边压制：档案 16.1 · 参考 8.16
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 16.1 · 参考 8.16
- 被困版边时间：档案 9 · 参考 8.72
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 2.2 · 参考 1.8
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 2.2 · 参考 1.8
- 精准招架：档案 0.8 · 参考 0.64
- 斗气反攻：档案 0.3 · 参考 0.3
试探近距离模式
投技：档案 2.3 · 参考 2.53
观察实际的打击、投技和防守选择。出现倾向后，再改变熟悉攻防中的一个部分。
试试这样做同样的反应连续出现两次后，尝试不同选择。如果对方改变反应，就重新混合选项，不要认定这个模式永远有效。
数据依据
- 投技：档案 2.3 · 参考 2.53
- 拆投：档案 0.2 · 参考 0.56
- 受到投技：档案 2.3 · 参考 2.28
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free