最近一场对战
失败排位赛
DE
TEDE更新于7天前
Steam
OtherM100%
SteamOtherM100%QQQ_039
The Tropical Comet
MR 1,683#34,368最近 10 场3–7-35最近 20 场7–13-32
胜率
37%
11 胜 · 19 负 · 已存 30 场
排位赛对战
30
已选模式
胜场
11
排位赛
负场
19
排位赛
最高 MR
1,720
Dee Jay
排位 MR · Dee Jay
本地 30 · 导入 0 · 图表显示 30 · 已存 30 场对战
尚未请求回放
DETEDE按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | QQQ_039 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 3.2% | 21.3% | -18.1% | |
| SA3 | 48.4% | 33.8% | +14.6% | |
| 斗气前冲（取消） | 9.0% | 23.0% | -13.9% | |
| 斗气技 | 32.4% | 24.7% | +7.7% | |
| CA | 12.9% | 8.7% | +4.2% | |
| 斗气前冲（招架） | 11.7% | 8.9% | +2.8% | |
| 投技 | 3.50 | 2.38 | +1.12 | |
| 斗气招架 | 1.00 | 1.76 | -0.76 | |
| SA1 | 35.5% | 36.2% | -0.7% | |
| 斗气迸放消耗 | 1.1% | 1.8% | -0.6% | |
| 斗气防御 | 15.7% | 15.1% | +0.6% | |
| 被困版边时间 | 9.70 | 9.11 | +0.59 | |
| 拆投 | 0.80 | 0.43 | +0.37 | |
| 精准招架 | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| 版边压制 | 12.00 | 12.23 | -0.23 | |
| 受到投技 | 2.00 | 2.20 | -0.20 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.25 | -0.05 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.09 | +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。
Dee Jay · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
斗气反攻：档案 0 · 参考 0.19
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 0 · 参考 0.19
- 精准招架：档案 0.3 · 参考 0.55
明确每次量表消耗的目的
SA2：档案 2.6% · 参考 22%
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
- SA2：档案 2.6% · 参考 22%
- 斗气前冲（取消）：档案 10% · 参考 23.9%
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 12.3 · 参考 12.84
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 12.3 · 参考 12.84
- 被困版边时间：档案 8.9 · 参考 8.3
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
先试探实际防守反应
拆投：档案 0.9 · 参考 0.44
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
- 拆投：档案 0.9 · 参考 0.44
- 斗气招架：档案 0.9 · 参考 1.54
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.2 · 参考 0.22
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 0.22
把对局战绩当作观察线索
对阵Luke：113场中获胜59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：113场中获胜59场
- 对阵Yasmine：83场中获胜47场
- 对阵Alex：68场中获胜37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