最近一场对战
失败排位赛
A.
JU
MA更新于2天前
Steam
Japan俱乐部 · RoadtoMaster5C100%
SteamJapan俱乐部 · RoadtoMaster5C100%tato
GG
LP 22,456最近 10 场3–7最近 20 场6–14
胜率
31%
84 胜 · 188 负 · 已存 272 场
排位赛对战
272
已选模式
胜场
84
排位赛
负场
188
排位赛
最高 LP
23,259
Manon
排位 LP · Manon
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
A.JUMA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | tato | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲（取消） | 8.0% | 43.0% | -35.0% | |
| SA3 | 9.1% | 32.9% | -23.8% | |
| SA1 | 45.5% | 25.4% | +20.0% | |
| 斗气防御 | 24.0% | 11.3% | +12.7% | |
| 斗气前冲（招架） | 15.8% | 5.0% | +10.8% | |
| CA | 18.2% | 9.7% | +8.5% | |
| SA2 | 27.3% | 32.1% | -4.8% | |
| 斗气技 | 14.5% | 11.3% | +3.2% | |
| 被困版边时间 | 6.60 | 8.72 | -2.12 | |
| 版边压制 | 6.40 | 8.16 | -1.76 | |
| 受到投技 | 3.30 | 2.28 | +1.02 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.2% | 1.8% | -0.6% | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.64 | -0.44 | |
| 斗气招架 | 1.50 | 1.80 | -0.30 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.30 | -0.30 | |
| 受到惩罚反击 | 0.40 | 0.11 | +0.29 | |
| 拆投 | 0.30 | 0.56 | -0.26 | |
| 招架时被投 | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| 投技 | 2.70 | 2.53 | +0.17 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.14 | +0.06 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.22 | -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。
A.K.I. · 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 0.3 · 参考 0.1
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 0.3 · 参考 0.1
- 惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.1
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.2 · 参考 0.21
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 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 1.3% · 参考 1.6%
复盘防守决策
斗气招架：档案 0.2 · 参考 1.77
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 0.2 · 参考 1.77
- 精准招架：档案 0 · 参考 0.54
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.4
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：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 253：373场中获胜101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 253：373场中获胜101场
- 对阵Akuma：53场中获胜21场
- 对阵Jamie：32场中获胜12场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：51场中获胜17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：51场中获胜17场
先试探实际防守反应
受到投技：档案 3.3 · 参考 2.33
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
- 受到投技：档案 3.3 · 参考 2.33
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 0.3 · 参考 0.1
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 0.3 · 参考 0.1
- 惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.16
检查近距离选择
投技：档案 1.5 · 参考 2.47
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
- 投技：档案 1.5 · 参考 2.47
- 受到投技：档案 3.3 · 参考 2.19
- 拆投：档案 0.2 · 参考 0.5
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 4.4 · 参考 8
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 4.4 · 参考 8
- 被困版边时间：档案 6.1 · 参考 8.88
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
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 0.2 · 参考 1.75
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 0.2 · 参考 1.75
- 精准招架：档案 0 · 参考 0.63
试探近距离模式
投技：档案 1.5 · 参考 2.47
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 1.5 · 参考 2.47
- 受到投技：档案 3.3 · 参考 2.19
- 拆投：档案 0.2 · 参考 0.5
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.2 · 参考 0.21
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 0.2 · 参考 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 1.3% · 参考 1.7%
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