Kimberly
更新于1周前SteamSteamJapanJapanC100%

Yanagi

Welcome to the World
段位 36MR 1,684#34,171
最近 10 场8–2+47最近 20 场11–9+17
胜率
39%
25 胜 · 39 负 · 已存 64 场
排位赛对战
64
已选模式
胜场
25
排位赛
负场
39
排位赛
最高 MR
1,684
Kimberly

排位 MR · Kimberly

本地 61 · 导入 0 · 图表显示 61 · 已存 124 场对战

最近一场对战

胜利斗技战场

尚未请求回放
Kimberly
Yanagi · Kimberly
Ryu
对手 · Ryubosque

打法参考

与前—名Kimberly玩家的习惯对比

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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。

Kimberly · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    惩罚反击命中:档案 0 · 参考 0.13

    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
    • 惩罚反击命中:档案 0 · 参考 0.13
  2. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 1.5 · 参考 1.54

    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 1.5 · 参考 1.54
    • 精准招架:档案 0.4 · 参考 0.44
    • 斗气反攻:档案 0.5 · 参考 0.36
  3. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 11.1 · 参考 15.07

    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 11.1 · 参考 15.07
    • 被困版边时间:档案 9.8 · 参考 8.89

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8日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Char 253:259场中获胜115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 253:259场中获胜115场
    • 对阵Juri:68场中获胜26场
    • 对阵Akuma:37场中获胜21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8日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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