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胜利排位赛
TE
SATE更新于23小时前
CrossPlatform
Japan俱乐部 · MishikiTerrynC100%
CrossPlatformJapan俱乐部 · MishikiTerrynC100%やまーだ
Let's Do This
MR 1,427#495,964最近 10 场6–4+12最近 20 场8–12-38
胜率
50%
68 胜 · 67 负 · 已存 135 场
排位赛对战
135
已选模式
胜场
68
排位赛
负场
67
排位赛
最高 MR
1,471
Terry
排位 MR · Terry
本地 135 · 导入 76 · 图表显示 135 · 已存 155 场对战
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TESATE按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | やまーだ | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 51.5% | 32.8% | +18.7% | |
| SA2 | 7.6% | 24.5% | -17.0% | |
| 斗气前冲（取消） | 46.2% | 33.4% | +12.8% | |
| 斗气技 | 5.3% | 16.3% | -11.0% | |
| SA1 | 25.8% | 33.6% | -7.9% | |
| CA | 15.2% | 9.0% | +6.2% | |
| 斗气防御 | 10.1% | 14.3% | -4.2% | |
| 被困版边时间 | 13.30 | 9.65 | +3.65 | |
| 版边压制 | 9.50 | 12.45 | -2.95 | |
| 受到投技 | 4.20 | 2.21 | +1.99 | |
| 斗气前冲（招架） | 6.4% | 8.2% | -1.9% | |
| 拆投 | 1.60 | 0.43 | +1.17 | |
| 投技 | 3.40 | 2.49 | +0.91 | |
| 精准招架 | 0.10 | 0.80 | -0.70 | |
| 斗气招架 | 1.30 | 1.89 | -0.59 | |
| 受到昏厥 | 0.20 | 0.05 | +0.15 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.5% | 1.6% | -0.1% | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.12 | -0.02 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| 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。
Terry · 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 0.2 · 参考 0.09
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 0.2 · 参考 0.09
- 惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.13
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 9.8 · 参考 12.01
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 9.8 · 参考 12.01
- 被困版边时间：档案 12.8 · 参考 9.55
明确每次量表消耗的目的
SA2：档案 8.8% · 参考 27.2%
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 8.8% · 参考 27.2%
- SA3：档案 51.5% · 参考 29.9%
- CA：档案 10.3% · 参考 8.7%
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6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 0.2 · 参考 0.09
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 0.2 · 参考 0.09
试探近距离模式
拆投：档案 1.4 · 参考 0.37
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
- 拆投：档案 1.4 · 参考 0.37
- 投技：档案 3.6 · 参考 2.48
- 受到投技：档案 4.2 · 参考 2.18
先试探实际防守反应
精准招架：档案 0.2 · 参考 0.73
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
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.73
- 斗气招架：档案 1.5 · 参考 1.84
- 斗气反攻：档案 0.1 · 参考 0.23
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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free