Akuma
更新于4天前SteamSteamJapanJapan俱乐部 · 893impactC100%

Xeno@エオ杯代表(本物)

Fighting God
段位 36MR 1,800#11,590
最近 10 场5–5-3最近 20 场12–8+28
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
1,800
Akuma

排位 MR · Akuma

本地 125 · 导入 0 · 图表显示 125 · 已存 278 场对战

最近一场对战

失败休闲赛

尚未请求回放
Akuma
Xeno@エオ杯代表(本物) · Akuma
Cammy
对手 · Cammycoolhot

打法参考

与前30名Akuma玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 07:27

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

Akuma
Xeno@エオ杯代表(本物)的Akuma基准

与抽样的前30名Akuma玩家的平均习惯对比。

Naooonn 2213 · DaigoTheBeasTV 2204 · 一瞬一瞬 2158 · touwa 2114 · ドスバギイ 2113 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯Xeno@エオ杯代表(本物)顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA234.4%22.8%+11.7%
CA1.6%9.9%-8.3%
SA124.6%28.6%-4.1%
版边压制15.5011.47+4.03
被困版边时间5.308.55-3.25
斗气前冲(取消)29.7%32.7%-3.1%
斗气技21.9%19.2%+2.7%
斗气前冲(招架)9.0%7.4%+1.6%
斗气迸放消耗3.1%1.5%+1.6%
斗气防御13.9%13.1%+0.7%
SA339.3%38.7%+0.7%
受到投技1.502.09-0.59
精准招架0.400.77-0.37
投技3.102.74+0.36
斗气招架1.301.65-0.35
造成昏厥0.200.03+0.17
斗气迸放0.300.20+0.10
惩罚反击命中0.200.13+0.07
拆投0.400.45-0.05
受到昏厥0.000.04-0.04
招架时被投0.300.27+0.03
受到惩罚反击0.100.09+0.01
斗气反攻0.200.20+0.00
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。

Akuma · 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 0.1 · 参考 0.07

    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 0.1 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.11
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.21
    • 斗气迸放消耗:档案 3.1% · 参考 1.4%
  3. 检查近距离选择

    投技:档案 3.1 · 参考 2.8

    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 3.1 · 参考 2.8
    • 拆投:档案 0.4 · 参考 0.4
    • 受到投技:档案 1.5 · 参考 1.99

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9日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

如何应对这位玩家

  1. 寻找可重复利用的反击机会

    受到惩罚反击:档案 0.1 · 参考 0.07

    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
    • 受到惩罚反击:档案 0.1 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.11
  2. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.21
    • 斗气迸放消耗:档案 3.1% · 参考 1.4%
  3. 试探近距离模式

    投技:档案 3.1 · 参考 2.8

    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 3.1 · 参考 2.8
    • 拆投:档案 0.4 · 参考 0.4
    • 受到投技:档案 1.5 · 参考 1.99

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9日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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