Mai
更新于1周前SteamSteamJapanJapan俱乐部 · MoriToshimichiC100%

京極万太郎

Hmm hm hm...
段位 36MR 1,606#71,451
最近 10 场4–6-21最近 20 场9–11-22
胜率
41%
11 胜 · 16 负 · 已存 27 场
排位赛对战
27
已选模式
胜场
11
排位赛
负场
16
排位赛
最高 MR
1,638
Mai

排位 MR · Mai

本地 27 · 导入 0 · 图表显示 27 · 已存 27 场对战

最近一场对战

失败排位赛

尚未请求回放
Mai
京極万太郎 · Mai
JP
对手 · JPみずがめ座

打法参考

与前30名Mai玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 19:18

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

Mai
京極万太郎的Mai基准

与抽样的前30名Mai玩家的平均习惯对比。

世界無二Ryukichi 2222 · ll Moke ll 2183 · Askey 2153 · sngv 2145 · 【ざぶ】 2136 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯京極万太郎顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA172.2%54.6%+17.6%
SA210.6%20.2%-9.6%
SA39.9%18.6%-8.7%
斗气技15.9%22.7%-6.8%
被困版边时间13.309.32+3.98
斗气防御15.1%13.4%+1.7%
版边压制11.5012.99-1.49
斗气前冲(招架)6.1%7.5%-1.4%
斗气招架2.801.87+0.93
CA7.3%6.6%+0.7%
斗气迸放消耗1.9%1.3%+0.5%
受到投技2.702.23+0.47
斗气前冲(取消)28.9%29.4%-0.5%
精准招架0.900.70+0.20
拆投0.600.46+0.14
斗气反攻0.300.19+0.11
惩罚反击命中0.200.10+0.10
投技2.402.49-0.09
受到昏厥0.000.05-0.05
造成昏厥0.100.06+0.04
招架时被投0.300.26+0.04
受到惩罚反击0.100.07+0.03
斗气迸放0.200.19+0.01
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。

Mai · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.11

    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 0.2 · 参考 0.11
    • 受到惩罚反击:档案 0.1 · 参考 0.08
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.16
    • 斗气迸放消耗:档案 1.9% · 参考 1.2%
  3. 复盘防守决策

    斗气反攻:档案 0.3 · 参考 0.15

    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 0.3 · 参考 0.15
    • 斗气招架:档案 2.8 · 参考 1.69
    • 精准招架:档案 0.9 · 参考 0.67

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

  1. 先试探实际防守反应

    斗气反攻:档案 0.3 · 参考 0.15

    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 0.3 · 参考 0.15
    • 斗气招架:档案 2.8 · 参考 1.69
    • 精准招架:档案 0.9 · 参考 0.67
  2. 保持压力但不过度冒进

    被困版边时间:档案 13.3 · 参考 8.39

    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
    • 被困版边时间:档案 13.3 · 参考 8.39
    • 版边压制:档案 11.5 · 参考 13.38
  3. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Ryu:26场中获胜13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:26场中获胜13场
    • 对阵JP:25场中获胜7场
    • 对阵Elena:22场中获胜13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7日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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