最近一场对战
失败排位赛
JA
M.JA更新于7小时前
CrossPlatform
OtherM100%
CrossPlatformOtherM100%cotton
Medicine Monger
LP 20,449最近 10 场5–5最近 20 场10–10
胜率
49%
89 胜 · 92 负 · 已存 181 场
排位赛对战
181
已选模式
胜场
89
排位赛
负场
92
排位赛
最高 LP
20,569
Jamie
排位 LP · Jamie
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
JAM.JA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | cotton | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气技 | 53.1% | 23.2% | +29.9% | |
| 斗气前冲（取消） | 4.2% | 33.8% | -29.6% | |
| SA1 | 0.0% | 29.0% | -29.0% | |
| SA3 | 66.0% | 39.7% | +26.3% | |
| CA | 34.0% | 9.8% | +24.2% | |
| SA2 | 0.0% | 21.4% | -21.4% | |
| 斗气防御 | 5.0% | 11.0% | -6.0% | |
| 版边压制 | 9.70 | 14.89 | -5.19 | |
| 斗气前冲（招架） | 1.5% | 5.7% | -4.2% | |
| 被困版边时间 | 4.70 | 8.56 | -3.86 | |
| 斗气迸放消耗 | 3.1% | 1.4% | +1.8% | |
| 斗气招架 | 1.00 | 1.78 | -0.78 | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.67 | -0.47 | |
| 受到投技 | 2.60 | 2.15 | +0.45 | |
| 投技 | 2.00 | 2.40 | -0.40 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.26 | -0.26 | |
| 惩罚反击命中 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| 拆投 | 0.60 | 0.40 | +0.20 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.21 | +0.19 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.20 | 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。
Jamie · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.3 · 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
- 惩罚反击命中：档案 0.3 · 参考 0.07
- 受到惩罚反击：档案 0.3 · 参考 0.08
明确每次量表消耗的目的
斗气技：档案 55.1% · 参考 23.3%
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
- 斗气技：档案 55.1% · 参考 23.3%
- SA3：档案 77.1% · 参考 38.6%
- CA：档案 22.9% · 参考 10.1%
检查近距离选择
投技：档案 2 · 参考 2.38
回看五次近距离交锋，区分投技机会、投技尝试和防守选择。仅靠汇总次数无法判断当时的正确答案。
试试这样做在重复场景中记录打击和投技，练习选定的应对，再检查自己能否在实战中有意识地做出判断。
数据依据
- 投技：档案 2 · 参考 2.38
- 受到投技：档案 2.6 · 参考 1.97
- 拆投：档案 0.7 · 参考 0.42
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
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.2
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 0.4 · 参考 0.2
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 0.7 · 参考 1.7
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 0.7 · 参考 1.7
- 精准招架：档案 0.1 · 参考 0.6
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.24
保持压力但不过度冒进
版边压制：档案 12.8 · 参考 14.71
寻找用熟悉选择获取空间的机会。把对手逼到角落后，先观察实际脱身方式，再决定如何调整。
试试这样做试一次熟悉的压制。如果同一种脱身反复出现，就练习针对该动作的应对；如果对方变化防守，就不要押注单一判断。
数据依据
- 版边压制：档案 12.8 · 参考 14.71
- 被困版边时间：档案 3.6 · 参考 7.67
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