最近一场对战
胜利排位赛
A.
C.
JA更新于2天前
CrossPlatform
Japan俱乐部 · CLUBDCSSC100%
CrossPlatformJapan俱乐部 · CLUBDCSSC100%はむだいマン
Codename: Crimson Viper
MR 1,446#465,300最近 10 场4–6-15最近 20 场10–10+3
胜率
53%
21 胜 · 19 负 · 已存 40 场
排位赛对战
40
已选模式
胜场
21
排位赛
负场
19
排位赛
最高 MR
1,469
Jamie
排位 MR · Jamie
本地 34 · 导入 0 · 图表显示 34 · 已存 119 场对战
尚未请求回放
A.C.JA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | はむだいマン | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲（取消） | 20.1% | 33.8% | -13.7% | |
| SA3 | 28.9% | 39.7% | -10.9% | |
| SA1 | 39.2% | 29.0% | +10.1% | |
| CA | 16.5% | 9.8% | +6.6% | |
| SA2 | 15.5% | 21.4% | -5.9% | |
| 斗气前冲（招架） | 10.4% | 5.7% | +4.7% | |
| 被困版边时间 | 4.20 | 8.56 | -4.36 | |
| 斗气防御 | 15.2% | 11.0% | +4.2% | |
| 斗气迸放消耗 | 5.0% | 1.4% | +3.6% | |
| 斗气技 | 19.7% | 23.2% | -3.5% | |
| 版边压制 | 12.50 | 14.89 | -2.39 | |
| 受到投技 | 3.30 | 2.15 | +1.15 | |
| 投技 | 3.40 | 2.40 | +1.00 | |
| 拆投 | 1.00 | 0.40 | +0.60 | |
| 斗气招架 | 1.20 | 1.78 | -0.58 | |
| 精准招架 | 0.30 | 0.67 | -0.37 | |
| 受到惩罚反击 | 0.40 | 0.06 | +0.34 | |
| 惩罚反击命中 | 0.40 | 0.07 | +0.33 | |
| 斗气迸放 | 0.50 | 0.21 | +0.29 | |
| 斗气反攻 | 0.50 | 0.26 | +0.24 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.20 | 0.00 |
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。
Jamie · 最近100场
需要改进的地方
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 0.1 · 参考 0.6
检查近距离选择
投技：档案 3.1 · 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 3.1 · 参考 2.38
- 受到投技：档案 3.1 · 参考 1.97
- 拆投：档案 0.7 · 参考 0.42
明确每次量表消耗的目的
SA2：档案 6% · 参考 21.4%
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% · 参考 21.4%
- SA3：档案 31.3% · 参考 38.6%
- CA：档案 16.9% · 参考 10.1%
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7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 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.2
- 斗气迸放消耗：档案 2.8% · 参考 1.5%
把对局战绩当作观察线索
对阵Marisa：86场中获胜45场
较低胜率提示可以研究哪些录像，但不保证选角优势。确认同一种困难场景是否出现在多场比赛中。
试试这样做如果你使用引用的角色，就试一次录像中熟悉的场景。对方应对良好时，放弃原假设，按实际表现调整。
数据依据
- 对阵Marisa：86场中获胜45场
- 对阵Zangief：54场中获胜32场
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7日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free