最近一场对战
胜利排位赛
LU
M.LU
Steam
JapanC100%karinto
Let's Do This
MR 1,634#48,473最近 10 场3–7-29最近 20 场8–8+3
胜率
50%
8 胜 · 8 负 · 已存 16 场
排位赛对战
16
已选模式
胜场
8
排位赛
负场
8
排位赛
最高 MR
1,646
Luke
排位 MR · Luke
本地 16 · 导入 0 · 图表显示 16 · 已存 102 场对战
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LUM.LU按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | karinto | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 46.8% | 34.2% | +12.6% | |
| SA2 | 14.5% | 26.0% | -11.5% | |
| SA1 | 19.4% | 30.6% | -11.3% | |
| CA | 19.4% | 9.2% | +10.2% | |
| 斗气技 | 8.8% | 16.7% | -7.9% | |
| 版边压制 | 11.30 | 13.55 | -2.25 | |
| 斗气防御 | 11.7% | 13.2% | -1.5% | |
| 斗气前冲（招架） | 8.9% | 7.6% | +1.3% | |
| 受到投技 | 3.20 | 2.01 | +1.19 | |
| 斗气招架 | 0.70 | 1.80 | -1.10 | |
| 斗气前冲（取消） | 38.3% | 37.3% | +1.0% | |
| 斗气迸放消耗 | 2.2% | 1.4% | +0.8% | |
| 投技 | 3.10 | 2.43 | +0.67 | |
| 被困版边时间 | 8.10 | 8.74 | -0.64 | |
| 精准招架 | 0.30 | 0.69 | -0.39 | |
| 斗气反攻 | 0.40 | 0.20 | +0.20 | |
| 拆投 | 0.20 | 0.37 | -0.17 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.08 | +0.02 |
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。
Luke · 最近100场
需要改进的地方
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.19
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 0.3 · 参考 0.19
- 斗气迸放消耗：档案 2.2% · 参考 1.4%
检查近距离选择
投技：档案 3.1 · 参考 2.43
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
- 投技：档案 3.1 · 参考 2.43
- 拆投：档案 0.2 · 参考 0.37
- 受到投技：档案 3.2 · 参考 2.01
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 11.3 · 参考 13.55
回看五次被逼到角落的过程。除了最后的脱身尝试，也要找出更早交出空间的决策，并对照成功压制角落的场景。
试试这样做在训练中重现反复出现的位置，比较常用应对与较少露出破绽的替代选择，再观察下一组对战中进入角落的频率。
数据依据
- 版边压制：档案 11.3 · 参考 13.55
- 被困版边时间：档案 8.1 · 参考 8.74
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
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.19
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 0.19
- 斗气迸放消耗：档案 2.2% · 参考 1.4%
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 0.7 · 参考 1.8
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 0.7 · 参考 1.8
- 精准招架：档案 0.3 · 参考 0.69
- 斗气反攻：档案 0.4 · 参考 0.2
试探近距离模式
投技：档案 3.1 · 参考 2.43
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
- 投技：档案 3.1 · 参考 2.43
- 拆投：档案 0.2 · 参考 0.37
- 受到投技：档案 3.2 · 参考 2.01
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