最近一场对战
失败排位赛
C.
CHC.更新于7天前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%千装千束
Only Need Three Minutes
MR 1,732#17,483最近 10 场6–4+29最近 20 场8–12-18
胜率
54%
21 胜 · 18 负 · 已存 39 场
排位赛对战
39
已选模式
胜场
21
排位赛
负场
18
排位赛
最高 MR
1,775
C. Viper
排位 MR · C. Viper
本地 39 · 导入 0 · 图表显示 39 · 已存 39 场对战
尚未请求回放
C.CHC.按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | 千装千束 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 51.1% | 29.7% | +21.4% | |
| SA1 | 21.3% | 40.4% | -19.1% | |
| 斗气前冲（取消） | 0.0% | 18.1% | -18.1% | |
| SA2 | 12.8% | 22.2% | -9.5% | |
| CA | 14.9% | 7.7% | +7.1% | |
| 斗气防御 | 9.6% | 14.7% | -5.1% | |
| 斗气技 | 17.6% | 22.2% | -4.6% | |
| 斗气迸放消耗 | 5.1% | 1.7% | +3.4% | |
| 版边压制 | 8.80 | 10.80 | -2.00 | |
| 斗气前冲（招架） | 5.9% | 7.3% | -1.4% | |
| 斗气反攻 | 1.40 | 0.24 | +1.16 | |
| 斗气招架 | 0.70 | 1.55 | -0.85 | |
| 精准招架 | 0.10 | 0.71 | -0.61 | |
| 受到投技 | 1.80 | 2.20 | -0.40 | |
| 被困版边时间 | 8.40 | 8.60 | -0.20 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.17 | +0.03 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 拆投 | 0.50 | 0.49 | +0.01 | |
| 投技 | 2.30 | 2.29 | +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。
C. Viper · 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 0.2 · 参考 0.07
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 0.07
复盘防守决策
斗气反攻：档案 1.4 · 参考 0.28
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
- 斗气反攻：档案 1.4 · 参考 0.28
- 斗气招架：档案 0.8 · 参考 1.52
明确每次量表消耗的目的
SA1：档案 19.6% · 参考 45%
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 19.6% · 参考 45%
- SA3：档案 52.2% · 参考 26.8%
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
先试探实际防守反应
斗气反攻：档案 1.4 · 参考 0.28
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
- 斗气反攻：档案 1.4 · 参考 0.28
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.2 · 参考 0.16
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 0.16
- 斗气迸放消耗：档案 5.1% · 参考 1.8%
把对局战绩当作观察线索
对阵Luke：141场中获胜71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：141场中获胜71场
- 对阵Yasmine：115场中获胜69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