最近一场对战
胜利排位赛
IN
LUIN更新于7天前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%猫型のアレ
Let's Do This
MR 1,686#33,417最近 10 场7–3+27最近 20 场11–9+13
胜率
46%
21 胜 · 25 负 · 已存 46 场
排位赛对战
46
已选模式
胜场
21
排位赛
负场
25
排位赛
最高 MR
1,714
Ingrid
排位 MR · Ingrid
本地 46 · 导入 0 · 图表显示 46 · 已存 46 场对战
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INLUIN按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | 猫型のアレ | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 29.8% | 52.1% | -22.3% | |
| SA1 | 43.0% | 26.9% | +16.1% | |
| SA3 | 21.9% | 15.9% | +6.0% | |
| 斗气技 | 33.1% | 27.3% | +5.8% | |
| 斗气前冲（取消） | 21.0% | 25.1% | -4.1% | |
| 版边压制 | 8.00 | 11.52 | -3.52 | |
| 斗气迸放消耗 | 4.2% | 2.0% | +2.2% | |
| 斗气前冲（招架） | 6.0% | 7.4% | -1.4% | |
| 投技 | 1.40 | 2.26 | -0.86 | |
| 受到投技 | 1.40 | 2.18 | -0.78 | |
| 斗气反攻 | 0.90 | 0.31 | +0.59 | |
| 斗气招架 | 2.10 | 1.54 | +0.56 | |
| 斗气防御 | 12.7% | 12.3% | +0.4% | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.50 | -0.30 | |
| 拆投 | 0.10 | 0.36 | -0.26 | |
| 被困版边时间 | 10.60 | 10.40 | +0.20 | |
| CA | 5.3% | 5.1% | +0.2% | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.29 | -0.19 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 造成昏厥 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
Ingrid · 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 0.08
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 0.08
- 惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.13
检查近距离选择
拆投：档案 0.1 · 参考 0.41
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
- 拆投：档案 0.1 · 参考 0.41
- 投技：档案 1.4 · 参考 2.31
- 受到投技：档案 1.4 · 参考 2.13
复盘防守决策
斗气招架：档案 2.1 · 参考 1.51
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 2.1 · 参考 1.51
- 斗气反攻：档案 0.8 · 参考 0.3
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.5
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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
把对局战绩当作观察线索
对阵Luke：133场中获胜65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Luke：133场中获胜65场
- 对阵Yasmine：131场中获胜59场
- 对阵Alex：111场中获胜64场
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.27
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 0.3 · 参考 0.27
- 斗气迸放消耗：档案 4.2% · 参考 2.1%
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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free