Luke
更新于43分钟前CrossPlatformCrossPlatformJapanJapanM100%

Esu_esU

BANG! BANG! BANG!
段位 36MR 1,387#551,892
最近 10 场8–2+45最近 20 场15–5+75
胜率
52%
183 胜 · 171 负 · 已存 354 场
排位赛对战
354
已选模式
胜场
183
排位赛
负场
171
排位赛
最高 MR
1,460
Luke

排位 MR · Luke

本地 354 · 导入 2778 · 图表显示 2796 · 已存 354 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

可用
Luke
Esu_esU · Luke
Ken
对手 · Kenbeeeekon

打法参考

与前30名Luke玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月6日 22:21

最近100场比赛的已报告趋势,并非生涯习惯平均值。 · 数据详情

Luke
Esu_esU的Luke基准

与抽样的前30名Luke玩家的平均习惯对比。

watyawacha 2242 · noahtheprodigy 2242 · Modern hater 2207 · ChrisWong 2207 · kuromame 2205 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯Esu_esU顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA161.1%30.6%+30.4%
SA319.1%34.2%-15.1%
SA213.0%26.0%-13.0%
斗气防御17.1%13.2%+3.9%
版边压制10.9013.55-2.65
斗气前冲(取消)34.7%37.3%-2.6%
CA6.9%9.2%-2.3%
斗气招架3.801.80+2.00
斗气迸放消耗3.0%1.4%+1.6%
被困版边时间9.708.74+0.96
受到投技2.702.01+0.69
投技3.002.43+0.57
斗气前冲(招架)8.2%7.6%+0.6%
斗气技17.2%16.7%+0.5%
精准招架0.400.69-0.29
拆投0.200.37-0.17
受到昏厥0.200.06+0.14
受到惩罚反击0.200.06+0.14
斗气反攻0.100.20-0.10
造成昏厥0.000.07-0.07
招架时被投0.200.22-0.02
惩罚反击命中0.100.08+0.02
斗气迸放0.200.19+0.01
从数据到练习

对战计划

最近100场

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。

Luke · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.06

    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 0.06
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.2 · 参考 0.19

    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 0.2 · 参考 0.19
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA1:档案 56.9% · 参考 30.6%

    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
    • SA1:档案 56.9% · 参考 30.6%
    • SA3:档案 19% · 参考 34.2%

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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 寻找可重复利用的反击机会

    受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.06

    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 0.06
  2. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.2 · 参考 0.19

    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 0.2 · 参考 0.19
  3. 先试探实际防守反应

    精准招架:档案 0.2 · 参考 0.69

    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
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.69
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.2

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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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