最近一场对战
胜利自定义房间
KE
JA更新于1天前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%Crow
Rebellious Scion胜率
—
0 胜 · 0 负 · 已存 0 场
排位赛对战
0
已选模式
胜场
0
排位赛
负场
0
排位赛
最高 MR
—
排位 MR
本地 0 · 导入 3 · 图表显示 3 · 已存 96 场对战
此时间范围内的排位 MR 数据不足。
尚未请求回放
KEJAKE按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Crow | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲（取消） | 47.1% | 38.2% | +8.9% | |
| SA2 | 33.3% | 25.9% | +7.4% | |
| SA3 | 29.5% | 35.8% | -6.3% | |
| CA | 5.7% | 11.0% | -5.3% | |
| 被困版边时间 | 4.60 | 8.95 | -4.35 | |
| SA1 | 31.4% | 27.3% | +4.1% | |
| 斗气技 | 11.9% | 14.9% | -3.1% | |
| 版边压制 | 11.90 | 13.12 | -1.22 | |
| 斗气迸放消耗 | 2.3% | 1.4% | +0.9% | |
| 投技 | 1.80 | 2.57 | -0.77 | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.84 | -0.64 | |
| 斗气防御 | 12.2% | 12.7% | -0.6% | |
| 受到投技 | 1.70 | 2.26 | -0.56 | |
| 斗气招架 | 1.40 | 1.89 | -0.49 | |
| 斗气前冲（招架） | 7.1% | 6.8% | +0.3% | |
| 拆投 | 0.30 | 0.44 | -0.14 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 斗气反攻 | 0.20 | 0.23 | -0.03 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.21 | -0.01 |
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。
Ken · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
斗气招架：档案 1.4 · 参考 1.89
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 1.4 · 参考 1.89
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.84
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15日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
如何应对这位玩家
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 1.4 · 参考 1.89
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 1.4 · 参考 1.89
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.84
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15日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free