最近一场对战
失败自定义房间
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JAJP更新于3天前
Steam
United States俱乐部 · ArcadeRatsC100%
SteamUnited States俱乐部 · ArcadeRatsC100%Nicko
King of Nothing
MR 1,622#61,429最近 10 场1–0最近 20 场1–0
胜率
100%
1 胜 · 0 负 · 已存 1 场
排位赛对战
1
已选模式
胜场
1
排位赛
负场
0
排位赛
最高 MR
1,622
JP
排位 MR · JP
本地 0 · 导入 2018 · 图表显示 2018 · 已存 87 场对战
尚未请求回放
JPJAJP按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Nicko | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 60.4% | 54.2% | +6.2% | |
| SA1 | 17.8% | 22.6% | -4.8% | |
| SA3 | 13.9% | 18.1% | -4.2% | |
| 斗气前冲（取消） | 26.1% | 22.1% | +4.0% | |
| CA | 7.9% | 5.2% | +2.8% | |
| 版边压制 | 8.60 | 10.70 | -2.10 | |
| 被困版边时间 | 13.30 | 12.00 | +1.30 | |
| 斗气技 | 30.1% | 31.4% | -1.3% | |
| 斗气迸放消耗 | 3.2% | 2.1% | +1.1% | |
| 斗气防御 | 12.2% | 13.0% | -0.9% | |
| 斗气前冲（招架） | 5.9% | 6.7% | -0.8% | |
| 拆投 | 0.10 | 0.41 | -0.31 | |
| 斗气招架 | 2.30 | 2.00 | +0.30 | |
| 受到投技 | 2.50 | 2.29 | +0.21 | |
| 投技 | 2.10 | 2.02 | +0.08 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.38 | -0.08 | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.33 | +0.07 | |
| 精准招架 | 0.80 | 0.76 | +0.04 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.10 | -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。
JP · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
拆投：档案 0.1 · 参考 0.39
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
- 拆投：档案 0.1 · 参考 0.39
- 受到投技：档案 2.5 · 参考 2.13
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.13
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 0.2 · 参考 0.13
- 受到惩罚反击：档案 0.1 · 参考 0.08
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
试探近距离模式
拆投：档案 0.1 · 参考 0.39
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 0.1 · 参考 0.39
- 受到投技：档案 2.5 · 参考 2.13
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.34
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 0.4 · 参考 0.34
- 斗气迸放消耗：档案 3.2% · 参考 2.1%
寻找可重复利用的反击机会
惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.13
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
- 惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.13
- 受到惩罚反击：档案 0.1 · 参考 0.08
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