Luke
更新于21小时前SteamSteamJapanJapan俱乐部 · 8192C100%

BPM128

Let's Do This
段位 36MR 1,824#7,332
最近 10 场8–2+51最近 20 场14–6+64
胜率
61%
91 胜 · 58 负 · 已存 149 场
排位赛对战
149
已选模式
胜场
91
排位赛
负场
58
排位赛
最高 MR
1,824
Luke

排位 MR · Luke

本地 149 · 导入 0 · 图表显示 149 · 已存 183 场对战

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Luke
BPM128 · Luke
Terry
对手 · TerryPedro

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与前—名Luke玩家的习惯对比

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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。

Elena · 最近100场

需要改进的地方

  1. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 4.2 · 参考 1.81

    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 4.2 · 参考 1.81
    • 精准招架:档案 0.8 · 参考 0.72
  2. 检查近距离选择

    拆投:档案 1 · 参考 0.46

    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
    • 拆投:档案 1 · 参考 0.46
    • 投技:档案 1.5 · 参考 2.27
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA3:档案 61.3% · 参考 34.1%

    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
    • SA3:档案 61.3% · 参考 34.1%
    • SA2:档案 6.3% · 参考 25.9%

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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview: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 4.2 · 参考 1.81

    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 4.2 · 参考 1.81
    • 精准招架:档案 0.8 · 参考 0.72
  2. 试探近距离模式

    拆投:档案 1 · 参考 0.46

    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 1 · 参考 0.46
    • 投技:档案 1.5 · 参考 2.27
  3. 保持压力但不过度冒进

    版边压制:档案 7.7 · 参考 13.58

    寻找用熟悉选择获取空间的机会。把对手逼到角落后,先观察实际脱身方式,再决定如何调整。

    试试这样做

    试一次熟悉的压制。如果同一种脱身反复出现,就练习针对该动作的应对;如果对方变化防守,就不要押注单一判断。

    数据依据
    • 版边压制:档案 7.7 · 参考 13.58
    • 被困版边时间:档案 9.4 · 参考 8.42

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

Luke · 最近100场

需要改进的地方

  1. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.1 · 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 0.1 · 参考 0.19
    • 斗气迸放消耗:档案 0.9% · 参考 1.4%
  2. 检查近距离选择

    拆投:档案 1 · 参考 0.37

    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
    • 拆投:档案 1 · 参考 0.37
    • 受到投技:档案 2.8 · 参考 2.01
  3. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 7.7 · 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 7.7 · 参考 13.55
    • 被困版边时间:档案 9.4 · 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

  1. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.1 · 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 0.1 · 参考 0.19
    • 斗气迸放消耗:档案 0.9% · 参考 1.4%
  2. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 4.2 · 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 4.2 · 参考 1.8
    • 精准招架:档案 0.8 · 参考 0.69
    • 斗气反攻:档案 0.3 · 参考 0.2
  3. 试探近距离模式

    拆投:档案 1 · 参考 0.37

    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 1 · 参考 0.37
    • 受到投技:档案 2.8 · 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

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