Marisa
更新于2天前SteamSteamChinaChina俱乐部 · Rashid6SchoolC100%

后发先至

I Don't Crack Under Pressure.
段位 36MR 1,701#32,293
最近 10 场8–2+39最近 20 场15–5+66
胜率
57%
108 胜 · 82 负 · 已存 190 场
排位赛对战
190
已选模式
胜场
108
排位赛
负场
82
排位赛
最高 MR
1,701
Marisa

排位 MR · Marisa

本地 190 · 导入 0 · 图表显示 190 · 已存 237 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Marisa
后发先至 · Marisa
Luke
对手 · Luke卢卢很爽

打法参考

与前30名Marisa玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月12日 16:25

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

Marisa
后发先至的Marisa基准

与抽样的前30名Marisa玩家的平均习惯对比。

Tucker Ducker 2225 · karura 2205 · jjnj 2164 · kurobuchi_b09 2158 · 紺外郎/Kon_Uiro 2129 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯后发先至顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA121.9%41.8%-19.9%
SA346.9%32.8%+14.1%
斗气前冲(取消)15.7%29.3%-13.6%
CA18.8%7.3%+11.4%
斗气技29.2%19.0%+10.2%
SA212.5%18.1%-5.6%
被困版边时间10.007.86+2.14
版边压制8.2010.02-1.82
斗气迸放消耗2.7%1.8%+0.8%
斗气前冲(招架)9.6%8.9%+0.7%
斗气防御14.0%14.5%-0.5%
精准招架0.200.59-0.39
斗气招架1.201.56-0.36
拆投0.800.54+0.26
斗气反攻0.100.33-0.23
投技1.802.03-0.23
受到投技2.402.20+0.20
受到昏厥0.000.03-0.03
招架时被投0.300.28+0.02
受到惩罚反击0.100.11-0.01
惩罚反击命中0.100.11-0.01
造成昏厥0.100.09+0.01
斗气迸放0.200.20+0.00
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。

Marisa · 最近100场

需要改进的地方

  1. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 1.2 · 参考 1.59

    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 1.2 · 参考 1.59
    • 精准招架:档案 0.1 · 参考 0.6
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.32
  2. 比较胜负中的决策

    已保存的近期排位赛样本:100场中获胜56场

    从已保存的近期样本中选两场胜利与两场失败,找出变化的决策。战绩本身无法解释结果变化的原因。

    试试这样做

    写下接下来五场要测试的一项具体判断。复盘是否执行及发生了什么,不要只用胜负评价练习。

    数据依据
    • 已保存的近期排位赛样本:100场中获胜56场
  3. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.2 · 参考 0.2

    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 0.2
    • 斗气迸放消耗:档案 3.3% · 参考 1.9%

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8日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

如何应对这位玩家

  1. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 1.2 · 参考 1.59

    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 1.2 · 参考 1.59
    • 精准招架:档案 0.1 · 参考 0.6
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.32
  2. 区分持续倾向与偶发失误

    已保存的近期排位赛样本:100场中获胜56场

    研究多场近期比赛,对照胜局与败局。围绕重复场景准备,不要只记住一次显眼失误。

    试试这样做

    用第一回合验证一个观察假设。若重复出现,就应用准备好的调整;若没有,就放弃假设并观察新模式。

    数据依据
    • 已保存的近期排位赛样本:100场中获胜56场
  3. 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 3.3% · 参考 1.9%

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8日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

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