最近一场对战
失败排位赛
KE
ZAKE更新于2周前
Steam
PhilippinesC100%
SteamPhilippinesC100%EveCShun5078
True Master
MR 1,549#129,553最近 10 场4–5-9最近 20 场4–5-9
胜率
44%
4 胜 · 5 负 · 已存 9 场
排位赛对战
9
已选模式
胜场
4
排位赛
负场
5
排位赛
最高 MR
1,588
Ken
排位 MR · Ken
本地 9 · 导入 0 · 图表显示 9 · 已存 9 场对战
尚未请求回放
KEZAKE按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | EveCShun5078 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 53.3% | 35.8% | +17.6% | |
| SA1 | 13.3% | 27.3% | -13.9% | |
| SA2 | 15.6% | 25.9% | -10.3% | |
| CA | 17.8% | 11.0% | +6.7% | |
| 斗气技 | 11.0% | 14.9% | -4.0% | |
| 斗气防御 | 9.6% | 12.7% | -3.1% | |
| 斗气前冲（取消） | 40.8% | 38.2% | +2.6% | |
| 斗气前冲（招架） | 4.7% | 6.8% | -2.1% | |
| 版边压制 | 11.10 | 13.12 | -2.02 | |
| 被困版边时间 | 7.90 | 8.95 | -1.05 | |
| 斗气迸放消耗 | 2.3% | 1.4% | +0.9% | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.84 | -0.64 | |
| 斗气招架 | 1.40 | 1.89 | -0.49 | |
| 斗气反攻 | 0.60 | 0.23 | +0.37 | |
| 投技 | 2.90 | 2.57 | +0.33 | |
| 受到投技 | 2.10 | 2.26 | -0.16 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 拆投 | 0.50 | 0.44 | +0.06 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.19 | +0.01 |
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。
Ken · 最近100场
需要改进的地方
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 0.2 · 参考 0.11
复盘防守决策
斗气反攻：档案 0.6 · 参考 0.21
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
- 斗气反攻：档案 0.6 · 参考 0.21
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.79
- 斗气招架：档案 1.4 · 参考 1.97
明确每次量表消耗的目的
SA3：档案 53.3% · 参考 37.5%
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 53.3% · 参考 37.5%
- SA1：档案 13.3% · 参考 26.5%
- CA：档案 17.8% · 参考 11%
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5日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
把对局战绩当作观察线索
对阵Ryu：30场中获胜19场
较低胜率提示可以研究哪些录像，但不保证选角优势。确认同一种困难场景是否出现在多场比赛中。
试试这样做如果你使用引用的角色，就试一次录像中熟悉的场景。对方应对良好时，放弃原假设，按实际表现调整。
数据依据
- 对阵Ryu：30场中获胜19场
- 对阵Luke：30场中获胜16场
- 对阵Ken：20场中获胜12场
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5日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free