最近一场对战
胜利排位赛
TE
CA
KE更新于10小时前
Steam
Japan俱乐部 · Team0KDC100%
SteamJapan俱乐部 · Team0KDC100%Samurai_Soul
Three Warriors
MR 1,487#356,554最近 10 场7–3+26最近 20 场12–8+21
胜率
49%
42 胜 · 44 负 · 已存 86 场
排位赛对战
86
已选模式
胜场
42
排位赛
负场
44
排位赛
最高 MR
1,512
Ken
排位 MR · Ken
本地 84 · 导入 0 · 图表显示 84 · 已存 138 场对战
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TECA打法参考
与前—名Ken玩家的习惯对比
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已保存的对战计划
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Ken · 最近100场
需要改进的地方
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0 · 参考 0.18
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 · 参考 0.18
复盘防守决策
斗气招架：档案 1.8 · 参考 1.97
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 1.8 · 参考 1.97
- 精准招架：档案 0.4 · 参考 0.79
- 拆投：档案 0.1 · 参考 0.46
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 9.6 · 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 9.6 · 参考 12.08
- 被困版边时间：档案 8.3 · 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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0 · 参考 0.18
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 · 参考 0.18
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 1.8 · 参考 1.97
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 1.8 · 参考 1.97
- 精准招架：档案 0.4 · 参考 0.79
- 拆投：档案 0.1 · 参考 0.46
根据当前量表调整
斗气技：档案 4.5% · 参考 16.6%
对战时关注实际斗气和超必杀量表。档案中的消耗倾向只是待验证的线索，不能预测燃尽或保证反击机会。
试试这样做对方大幅消耗后，接近前先重新评估双方可用选择。如果其资源决策与统计不同，就以当前场面为准。
数据依据
- 斗气技：档案 4.5% · 参考 16.6%
- SA3：档案 38% · 参考 37.5%
- CA：档案 18% · 参考 11%
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
Terry · 最近100场
需要改进的地方
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0 · 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 · 参考 0.22
- 斗气迸放消耗：档案 0.7% · 参考 1.6%
复盘防守决策
斗气招架：档案 1.8 · 参考 1.84
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 1.8 · 参考 1.84
- 精准招架：档案 0.4 · 参考 0.73
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.23
明确每次量表消耗的目的
SA1：档案 22% · 参考 34.2%
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
- SA1：档案 22% · 参考 34.2%
- SA2：档案 22% · 参考 27.2%
- SA3：档案 38% · 参考 29.9%
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6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Akuma：210场中获胜52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Akuma：210场中获胜52场
- 对阵JP：52场中获胜21场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：36场中获胜16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：36场中获胜16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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free