A.K.I.
更新于3周前SteamSteamOtherOtherC100%

Super

Oni, grant me your power!
段位 36MR 1,735#11,682
最近 10 场5–5+4最近 20 场12–8+37
胜率
55%
69 胜 · 56 负 · 已存 125 场
排位赛对战
125
已选模式
胜场
69
排位赛
负场
56
排位赛
最高 MR
1,801
A.K.I.

排位 MR · A.K.I.

本地 125 · 导入 0 · 图表显示 125 · 已存 138 场对战

最近一场对战

失败排位赛

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A.K.I.
Super · A.K.I.
JP
对手 · JPタオザベラ

打法参考

与前30名A.K.I.玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月12日 04:20

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

A.K.I.
Super的A.K.I.基准

与抽样的前30名A.K.I.玩家的平均习惯对比。

hikaru_shiftne 2249 · ネコと和解せよ 2211 · マーノ/ギコギコはしません 2205 · Motchan 2204 · M.M. 2181 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯Super顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA346.3%30.6%+15.8%
斗气前冲(取消)11.1%23.3%-12.2%
SA129.3%37.8%-8.6%
SA218.3%22.0%-3.7%
CA6.1%9.6%-3.5%
斗气技24.5%21.0%+3.4%
斗气前冲(招架)14.0%11.0%+3.0%
斗气防御19.4%17.0%+2.4%
斗气迸放消耗3.1%1.8%+1.3%
受到投技1.802.30-0.50
版边压制10.9011.29-0.39
斗气反攻0.700.40+0.30
斗气迸放0.400.24+0.16
投技2.202.34-0.14
被困版边时间9.709.83-0.13
斗气招架1.801.93-0.13
拆投0.400.52-0.12
精准招架0.500.60-0.10
受到惩罚反击0.200.11+0.09
惩罚反击命中0.200.12+0.08
招架时被投0.300.22+0.08
受到昏厥0.000.04-0.04
造成昏厥0.100.08+0.02
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。

A.K.I. · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.1

    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 0.2 · 参考 0.1
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.1
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.4 · 参考 0.21

    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 0.4 · 参考 0.21
    • 斗气迸放消耗:档案 3.1% · 参考 1.6%
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA3:档案 46.3% · 参考 31.9%

    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 46.3% · 参考 31.9%
    • SA2:档案 18.3% · 参考 20.4%
    • SA1:档案 29.3% · 参考 38.2%

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8月25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 0.4 · 参考 0.21

    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 0.4 · 参考 0.21
    • 斗气迸放消耗:档案 3.1% · 参考 1.6%
  2. 先试探实际防守反应

    斗气反攻:档案 0.7 · 参考 0.4

    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
    • 斗气反攻:档案 0.7 · 参考 0.4
    • 斗气招架:档案 1.8 · 参考 1.77
    • 精准招架:档案 0.5 · 参考 0.54
  3. 保持压力但不过度冒进

    版边压制:档案 10.9 · 参考 12.18

    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 10.9 · 参考 12.18
    • 被困版边时间:档案 9.7 · 参考 9.75

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8月25日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free