最近一场对战
胜利排位赛
KE
YA
MA更新于1周前
Steam
Japan俱乐部 · BattleHub0001M100%
SteamJapan俱乐部 · BattleHub0001M100%じぇいそん
GG
MR 1,399#503,914最近 10 场6–4+20最近 20 场12–8+35
胜率
46%
25 胜 · 29 负 · 已存 54 场
排位赛对战
54
已选模式
胜场
25
排位赛
负场
29
排位赛
最高 MR
1,399
Mai
排位 MR · Mai
本地 54 · 导入 0 · 图表显示 54 · 已存 54 场对战
此时间范围内的排位 MR 数据不足。
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与前—名Mai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。
Ken · 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 0.6 · 参考 0.18
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 0.6 · 参考 0.18
- 斗气迸放消耗：档案 5.9% · 参考 1.3%
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.09
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 0.09
- 惩罚反击命中：档案 0.3 · 参考 0.11
明确每次量表消耗的目的
斗气技：档案 38.1% · 参考 16.6%
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
- 斗气技：档案 38.1% · 参考 16.6%
- SA3：档案 34.4% · 参考 37.5%
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7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 0.6 · 参考 0.18
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 0.6 · 参考 0.18
- 斗气迸放消耗：档案 5.9% · 参考 1.3%
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 2.6 · 参考 1.97
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 2.6 · 参考 1.97
- 精准招架：档案 0.3 · 参考 0.79
- 斗气反攻：档案 0.1 · 参考 0.21
试探近距离模式
投技：档案 4.5 · 参考 2.59
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 4.5 · 参考 2.59
- 拆投：档案 0.2 · 参考 0.46
- 受到投技：档案 2.1 · 参考 2.28
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7日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
C. Viper · 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 0.6 · 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 0.6 · 参考 0.16
- 斗气迸放消耗：档案 5.9% · 参考 1.8%
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.3 · 参考 0.09
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
- 惩罚反击命中：档案 0.3 · 参考 0.09
- 受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.07
明确每次量表消耗的目的
SA1：档案 28.9% · 参考 45%
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 28.9% · 参考 45%
- SA2：档案 14.4% · 参考 21.5%
- SA3：档案 34.4% · 参考 26.8%
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7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 0.6 · 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 0.6 · 参考 0.16
- 斗气迸放消耗：档案 5.9% · 参考 1.8%
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 2.6 · 参考 1.52
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 2.6 · 参考 1.52
- 精准招架：档案 0.3 · 参考 0.63
- 斗气反攻：档案 0.1 · 参考 0.28
试探近距离模式
投技：档案 4.5 · 参考 2.28
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 4.5 · 参考 2.28
- 拆投：档案 0.2 · 参考 0.47
- 受到投技：档案 2.1 · 参考 2.19
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7日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free