最近一场对战
HAL9000
排位 MR
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此时间范围内的排位 MR 数据不足。
| 习惯 | HAL9000 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 26.1% | 9.7% | +16.4% | |
| 斗气前冲(取消) | 20.1% | 35.3% | -15.2% | |
| 版边压制 | 4.40 | 11.07 | -6.67 | |
| SA1 | 24.6% | 30.9% | -6.3% | |
| SA3 | 29.0% | 34.4% | -5.4% | |
| SA2 | 20.3% | 25.0% | -4.7% | |
| 斗气技 | 14.2% | 18.2% | -4.0% | |
| 斗气防御 | 15.9% | 12.5% | +3.4% | |
| 斗气迸放消耗 | 3.6% | 1.8% | +1.9% | |
| 斗气招架 | 3.30 | 1.68 | +1.62 | |
| 斗气前冲(招架) | 5.8% | 6.9% | -1.1% | |
| 被困版边时间 | 10.80 | 9.71 | +1.09 | |
| 受到投技 | 3.00 | 2.23 | +0.77 | |
| 投技 | 2.10 | 2.40 | -0.30 | |
| 受到惩罚反击 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.22 | +0.18 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.57 | -0.17 | |
| 惩罚反击命中 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| 斗气反攻 | 0.30 | 0.17 | +0.13 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 精准招架 | 0.70 | 0.72 | -0.02 |
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。
Ed · 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 0.1
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 0.1
- 惩罚反击命中:档案 0.3 · 参考 0.14
追踪位置得失的过程
版边压制:档案 4.2 · 参考 11.75
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 4.2 · 参考 11.75
- 被困版边时间:档案 11 · 参考 8.93
明确每次量表消耗的目的
CA:档案 23.9% · 参考 9.8%
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
- CA:档案 23.9% · 参考 9.8%
- SA3:档案 28.4% · 参考 33.7%
- SA2:档案 20.9% · 参考 23.2%
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16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 0.22
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 0.4 · 参考 0.22
- 斗气迸放消耗:档案 3.7% · 参考 1.7%
先试探实际防守反应
斗气招架:档案 3.3 · 参考 1.92
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 3.3 · 参考 1.92
- 精准招架:档案 0.6 · 参考 0.79
- 斗气反攻:档案 0.3 · 参考 0.22
试探近距离模式
投技:档案 2.2 · 参考 2.53
观察实际的打击、投技和防守选择。出现倾向后,再改变熟悉攻防中的一个部分。
试试这样做同样的反应连续出现两次后,尝试不同选择。如果对方改变反应,就重新混合选项,不要认定这个模式永远有效。
数据依据
- 投技:档案 2.2 · 参考 2.53
- 受到投技:档案 2.9 · 参考 2.2
- 拆投:档案 0.4 · 参考 0.53
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16日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

