最近一场对战
胜利排位赛
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RY更新于1周前
Steam
United Kingdom俱乐部 · CammyAbsLickingC100%
SteamUnited Kingdom俱乐部 · CammyAbsLickingC100%DickTracyy
Meow
MR 1,365#538,510最近 10 场4–6-1最近 20 场8–12-11
胜率
45%
44 胜 · 53 负 · 已存 97 场
排位赛对战
97
已选模式
胜场
44
排位赛
负场
53
排位赛
最高 MR
1,494
Ryu
排位 MR · Ryu
本地 92 · 导入 0 · 图表显示 92 · 已存 97 场对战
尚未请求回放
CAMARY按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | DickTracyy | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 59.4% | 37.6% | +21.9% | |
| SA2 | 1.4% | 19.3% | -17.8% | |
| 斗气前冲（取消） | 52.2% | 38.7% | +13.5% | |
| 斗气技 | 8.8% | 18.8% | -10.0% | |
| SA1 | 24.6% | 34.2% | -9.6% | |
| CA | 14.5% | 8.9% | +5.6% | |
| 斗气防御 | 6.7% | 11.3% | -4.6% | |
| 版边压制 | 8.90 | 11.48 | -2.58 | |
| 斗气前冲（招架） | 4.2% | 5.8% | -1.6% | |
| 投技 | 1.40 | 2.29 | -0.89 | |
| 斗气迸放消耗 | 2.0% | 1.1% | +0.9% | |
| 被困版边时间 | 8.00 | 8.74 | -0.74 | |
| 斗气招架 | 1.00 | 1.71 | -0.71 | |
| 精准招架 | 0.10 | 0.75 | -0.65 | |
| 拆投 | 0.10 | 0.45 | -0.35 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.16 | +0.24 | |
| 受到投技 | 2.30 | 2.07 | +0.23 | |
| 受到昏厥 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| 斗气反攻 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 |
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。
Cammy · 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 0.4 · 参考 0.16
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 0.16
- 斗气迸放消耗：档案 2% · 参考 1.3%
复盘防守决策
精准招架：档案 0.1 · 参考 0.54
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
- 精准招架：档案 0.1 · 参考 0.54
- 斗气反攻：档案 0.2 · 参考 0.18
检查近距离选择
投技：档案 1.4 · 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 1.4 · 参考 2.43
- 拆投：档案 0.1 · 参考 0.35
- 受到投技：档案 2.3 · 参考 2.13
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8日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
寻找可重复利用的反击机会
惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.09
把统计作为观察线索。寻找你已验证在该距离能反击的动作，不要仅凭观感认定它有破绽。
试试这样做该动作出现时，尝试已确认的反击。如果对方不再使用，就恢复平常的距离控制，不必强行寻找机会。
数据依据
- 惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.09
- 受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.06
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.16
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 0.16
- 斗气迸放消耗：档案 2% · 参考 1.3%
先试探实际防守反应
精准招架：档案 0.1 · 参考 0.54
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
- 精准招架：档案 0.1 · 参考 0.54
- 斗气反攻：档案 0.2 · 参考 0.18
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8日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free