最近一场对战
胜利排位赛
MA
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MA更新于20小时前
CrossPlatform
Japan俱乐部 · SakuraAlienC100%
CrossPlatformJapan俱乐部 · SakuraAlienC100%タターヤン
Let's Do This
MR 1,744#18,600最近 10 场9–1最近 20 场15–5+16
胜率
52%
51 胜 · 47 负 · 已存 98 场
排位赛对战
98
已选模式
胜场
51
排位赛
负场
47
排位赛
最高 MR
1,753
Manon
排位 MR · Manon
本地 88 · 导入 44 · 图表显示 130 · 已存 358 场对战
尚未请求回放
MAMAMA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | タターヤン | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲（取消） | 57.9% | 42.9% | +15.0% | |
| SA2 | 20.2% | 30.7% | -10.5% | |
| SA1 | 40.4% | 31.1% | +9.3% | |
| 斗气技 | 6.4% | 11.5% | -5.1% | |
| 斗气前冲（招架） | 2.3% | 4.8% | -2.5% | |
| 斗气防御 | 8.6% | 11.0% | -2.4% | |
| 版边压制 | 5.10 | 6.80 | -1.70 | |
| 被困版边时间 | 10.80 | 9.32 | +1.48 | |
| 受到投技 | 3.10 | 2.34 | +0.76 | |
| 投技 | 3.20 | 2.45 | +0.75 | |
| SA3 | 30.8% | 30.0% | +0.7% | |
| 斗气迸放消耗 | 1.0% | 1.6% | -0.6% | |
| 拆投 | 1.10 | 0.54 | +0.56 | |
| CA | 8.7% | 8.2% | +0.4% | |
| 斗气招架 | 2.00 | 1.77 | +0.23 | |
| 受到昏厥 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| 精准招架 | 0.70 | 0.57 | +0.13 | |
| 斗气迸放 | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 斗气反攻 | 0.30 | 0.32 | -0.02 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.09 | +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。
Manon · 最近100场
需要改进的地方
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 5.5 · 参考 8
回看五次被逼到角落的过程。除了最后的脱身尝试，也要找出更早交出空间的决策，并对照成功压制角落的场景。
试试这样做在训练中重现反复出现的位置，比较常用应对与较少露出破绽的替代选择，再观察下一组对战中进入角落的频率。
数据依据
- 版边压制：档案 5.5 · 参考 8
- 被困版边时间：档案 7.7 · 参考 8.88
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.21
检查近距离选择
投技：档案 2.9 · 参考 2.47
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 2.9 · 参考 2.47
- 受到投技：档案 2.4 · 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
如何应对这位玩家
把对局战绩当作观察线索
对阵Yasmine：150场中获胜87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Yasmine：150场中获胜87场
- 对阵Mai：83场中获胜71场
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.21
先试探实际防守反应
斗气反攻：档案 0.4 · 参考 0.29
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 0.4 · 参考 0.29
- 拆投：档案 0.7 · 参考 0.5
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