最近一场对战
胜利排位赛
KI
ALKI更新于14小时前
Steam
Japan俱乐部 · KimberlyCCC100%
SteamJapan俱乐部 · KimberlyCCC100%Zones
A-ISM
MR 1,520#193,980最近 10 场9–1+64最近 20 场14–6+67
胜率
48%
21 胜 · 23 负 · 已存 44 场
排位赛对战
44
已选模式
胜场
21
排位赛
负场
23
排位赛
最高 MR
1,531
Kimberly
排位 MR · Kimberly
本地 44 · 导入 0 · 图表显示 44 · 已存 80 场对战
尚未请求回放
KIALKI按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Zones | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲（取消） | 9.0% | 28.7% | -19.7% | |
| CA | 22.7% | 8.7% | +14.1% | |
| 斗气技 | 36.3% | 23.3% | +13.1% | |
| SA1 | 21.6% | 34.1% | -12.5% | |
| SA2 | 6.8% | 15.5% | -8.7% | |
| SA3 | 48.9% | 41.7% | +7.1% | |
| 斗气迸放消耗 | 4.5% | 2.1% | +2.4% | |
| 被困版边时间 | 7.20 | 8.87 | -1.67 | |
| 投技 | 4.50 | 3.66 | +0.84 | |
| 斗气前冲（招架） | 8.6% | 7.7% | +0.8% | |
| 受到投技 | 3.00 | 2.31 | +0.69 | |
| 斗气防御 | 14.0% | 13.5% | +0.4% | |
| 拆投 | 0.30 | 0.52 | -0.22 | |
| 精准招架 | 0.30 | 0.49 | -0.19 | |
| 受到惩罚反击 | 0.30 | 0.12 | +0.18 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.23 | +0.17 | |
| 招架时被投 | 0.50 | 0.35 | +0.15 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 造成昏厥 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 斗气反攻 | 0.40 | 0.32 | +0.08 | |
| 斗气招架 | 1.60 | 1.68 | -0.08 | |
| 版边压制 | 15.90 | 15.86 | +0.04 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.03 | -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。
Kimberly · 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 0.3 · 参考 0.12
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 0.3 · 参考 0.12
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.23
回看五次斗气迸放，记录使用场景和结果。保留有效用法，研究反复失败的原因，而不是追求参考平均次数。
试试这样做在不同训练人偶槽位记录斗气迸放与普通攻击，混合播放，练习辨别并选择当前量表状态下可用的应对。
数据依据
- 斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.23
- 斗气迸放消耗：档案 4.5% · 参考 2.1%
明确每次量表消耗的目的
SA2：档案 6.8% · 参考 15.5%
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 6.8% · 参考 15.5%
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15日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0.3 · 参考 0.12
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 0.3 · 参考 0.12
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.23
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 0.23
- 斗气迸放消耗：档案 4.5% · 参考 2.1%
根据当前量表调整
SA2：档案 6.8% · 参考 15.5%
对战时关注实际斗气和超必杀量表。档案中的消耗倾向只是待验证的线索，不能预测燃尽或保证反击机会。
试试这样做对方大幅消耗后，接近前先重新评估双方可用选择。如果其资源决策与统计不同，就以当前场面为准。
数据依据
- SA2：档案 6.8% · 参考 15.5%
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15日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free