最近一场对战
失败排位赛
AL
C.AL更新于14分钟前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%あざらし
Age of Power
MR 1,580#112,110最近 10 场6–4+18最近 20 场12–8+38
胜率
53%
29 胜 · 26 负 · 已存 55 场
排位赛对战
55
已选模式
胜场
29
排位赛
负场
26
排位赛
最高 MR
1,593
Alex
排位 MR · Alex
本地 55 · 导入 50 · 图表显示 99 · 已存 62 场对战
尚未请求回放
ALC.AL按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | あざらし | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲（取消） | 19.0% | 33.2% | -14.1% | |
| SA3 | 12.1% | 25.2% | -13.1% | |
| SA1 | 48.3% | 38.9% | +9.4% | |
| 版边压制 | 5.30 | 10.07 | -4.77 | |
| 斗气前冲（招架） | 12.7% | 8.2% | +4.5% | |
| CA | 10.3% | 8.3% | +2.0% | |
| SA2 | 29.3% | 27.6% | +1.7% | |
| 斗气招架 | 0.10 | 1.62 | -1.52 | |
| 斗气迸放消耗 | 0.5% | 2.0% | -1.5% | |
| 被困版边时间 | 8.70 | 9.50 | -0.80 | |
| 精准招架 | 0.00 | 0.64 | -0.64 | |
| 斗气反攻 | 1.00 | 0.43 | +0.57 | |
| 斗气技 | 13.6% | 13.2% | +0.3% | |
| 受到投技 | 1.90 | 2.18 | -0.28 | |
| 斗气防御 | 13.8% | 14.0% | -0.2% | |
| 受到惩罚反击 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| 斗气迸放 | 0.10 | 0.23 | -0.13 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.51 | -0.11 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| 投技 | 2.20 | 2.24 | -0.04 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.04 | -0.04 |
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。
Alex · 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 0.4 · 参考 0.12
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 0.4 · 参考 0.12
- 惩罚反击命中：档案 0 · 参考 0.12
复盘防守决策
斗气招架：档案 0.7 · 参考 1.63
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 0.7 · 参考 1.63
- 精准招架：档案 0.1 · 参考 0.7
- 斗气反攻：档案 1.1 · 参考 0.47
明确每次量表消耗的目的
SA1：档案 11.1% · 参考 43%
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
- SA1：档案 11.1% · 参考 43%
- SA2：档案 44.4% · 参考 28.4%
- SA3：档案 26.7% · 参考 22.1%
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
如何应对这位玩家
把对局战绩当作观察线索
对阵Ryu：53场中获胜24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Ryu：53场中获胜24场
- 对阵Cammy：31场中获胜16场
- 对阵Luke：62场中获胜31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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free