Jamie
更新于6天前SteamSteamJapanJapan俱乐部 · DirectScissorsC100%

TheGoodGrimace

Let's Do This
段位 36MR 1,762#14,151
最近 10 场6–4+12最近 20 场9–8+5
胜率
53%
9 胜 · 8 负 · 已存 17 场
排位赛对战
17
已选模式
胜场
9
排位赛
负场
8
排位赛
最高 MR
1,762
Jamie

排位 MR · Jamie

本地 17 · 导入 0 · 图表显示 17 · 已存 17 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Jamie
TheGoodGrimace · Jamie
E. Honda
对手 · E. Hondashowhippo

打法参考

与前30名Jamie玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 04:16

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

Jamie
TheGoodGrimace的Jamie基准

与抽样的前30名Jamie玩家的平均习惯对比。

blaz 2g 2279 · DFM竹内ジョン(新婚) 2170 · tsumugiZ 2160 · タンタンメン|LaVISION 2151 · Kazunoko 2143 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯TheGoodGrimace顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA20.0%21.4%-21.4%
SA357.1%39.7%+17.4%
斗气技13.4%23.2%-9.9%
斗气前冲(取消)43.2%33.8%+9.4%
版边压制10.3014.89-4.59
斗气防御8.2%11.0%-2.8%
SA131.4%29.0%+2.4%
CA11.4%9.8%+1.6%
斗气招架0.901.78-0.88
被困版边时间9.108.56+0.54
精准招架0.200.67-0.47
投技2.002.40-0.40
斗气迸放消耗1.0%1.4%-0.4%
拆投0.100.40-0.30
受到投技1.902.15-0.25
斗气反攻0.400.26+0.14
斗气前冲(招架)5.6%5.7%-0.1%
斗气迸放0.100.21-0.11
造成昏厥0.000.08-0.08
惩罚反击命中0.000.07-0.07
受到惩罚反击0.000.06-0.06
受到昏厥0.000.06-0.06
招架时被投0.200.200.00
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。

Jamie · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    惩罚反击命中:档案 0 · 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 · 参考 0.07
    • 受到惩罚反击:档案 0 · 参考 0.08
  2. 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
    • 拆投:档案 0.1 · 参考 0.42
    • 受到投技:档案 1.9 · 参考 1.97
  3. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 0.9 · 参考 1.7

    比较五个防守场景:对手做了什么、你选了什么、结果如何。招架或拆投次数少,并不直接说明防守有弱点。

    试试这样做

    从一个棘手场景记录两种不同选择,练习辨别和应对,再检查下一组对战中的判断是否改善。

    数据依据
    • 斗气招架:档案 0.9 · 参考 1.7
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.6
    • 斗气反攻:档案 0.4 · 参考 0.24

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9日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro: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 · 参考 0.08

    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 · 参考 0.08
  2. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 0.9 · 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 0.9 · 参考 1.7
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.6
    • 斗气反攻:档案 0.4 · 参考 0.24
  3. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.1 · 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 0.1 · 参考 0.2
    • 斗气迸放消耗:档案 1% · 参考 1.5%

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9日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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