最近一场对战
胜利排位赛
MA
AKMA更新于8小时前
CrossPlatform
Japan俱乐部 · FuhaiSirazunoHIM100%
CrossPlatformJapan俱乐部 · FuhaiSirazunoHIM100%fat_ping
Let's Do This
LP 8,236最近 10 场6–4最近 20 场12–8
胜率
50%
42 胜 · 42 负 · 已存 84 场
排位赛对战
84
已选模式
胜场
42
排位赛
负场
42
排位赛
最高 LP
8,236
Mai
排位 LP · Mai
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
MAAKMA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | fat_ping | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 5.1% | 54.6% | -49.4% | |
| 斗气技 | 60.5% | 22.7% | +37.7% | |
| 斗气前冲（取消） | 0.9% | 29.4% | -28.5% | |
| SA3 | 44.9% | 18.6% | +26.2% | |
| SA2 | 37.2% | 20.2% | +17.0% | |
| 斗气防御 | 4.5% | 13.4% | -8.9% | |
| CA | 12.8% | 6.6% | +6.2% | |
| 斗气迸放消耗 | 7.1% | 1.3% | +5.7% | |
| 被困版边时间 | 3.80 | 9.32 | -5.52 | |
| 斗气前冲（招架） | 2.4% | 7.5% | -5.1% | |
| 版边压制 | 10.00 | 12.99 | -2.99 | |
| 斗气招架 | 0.30 | 1.87 | -1.57 | |
| 投技 | 1.20 | 2.49 | -1.29 | |
| 精准招架 | 0.10 | 0.70 | -0.60 | |
| 受到惩罚反击 | 0.50 | 0.07 | +0.43 | |
| 拆投 | 0.10 | 0.46 | -0.36 | |
| 斗气迸放 | 0.50 | 0.19 | +0.31 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 受到投技 | 2.20 | 2.23 | -0.03 |
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。
Mai · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
斗气招架：档案 0.1 · 参考 1.69
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 0.1 · 参考 1.69
- 精准招架：档案 0 · 参考 0.67
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.15
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.5 · 参考 0.08
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 0.5 · 参考 0.08
比较胜负中的决策
已保存的近期排位赛样本：30场中获胜11场
从已保存的近期样本中选两场胜利与两场失败，找出变化的决策。战绩本身无法解释结果变化的原因。
试试这样做写下接下来五场要测试的一项具体判断。复盘是否执行及发生了什么，不要只用胜负评价练习。
数据依据
- 已保存的近期排位赛样本：30场中获胜11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9日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 1 · 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 1 · 参考 0.16
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 0.1 · 参考 1.69
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 0.1 · 参考 1.69
- 精准招架：档案 0 · 参考 0.67
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0.5 · 参考 0.08
把统计作为观察线索。寻找你已验证在该距离能反击的动作，不要仅凭观感认定它有破绽。
试试这样做该动作出现时，尝试已确认的反击。如果对方不再使用，就恢复平常的距离控制，不必强行寻找机会。
数据依据
- 受到惩罚反击：档案 0.5 · 参考 0.08
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9日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free