最近一场对战
胜利排位赛
M.
MA
KE更新于20小时前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Kojin
Let's Do This
LP 13,500最近 10 场5–5最近 20 场9–11
胜率
48%
42 胜 · 46 负 · 已存 88 场
排位赛对战
88
已选模式
胜场
42
排位赛
负场
46
排位赛
最高 LP
13,751
Ken
排位 LP · Ken
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
M.MAKE按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Kojin | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气技 | 65.6% | 14.9% | +50.7% | |
| 斗气前冲（取消） | 2.2% | 38.2% | -36.0% | |
| SA2 | 48.6% | 25.9% | +22.7% | |
| SA1 | 14.3% | 27.3% | -13.0% | |
| SA3 | 25.7% | 35.8% | -10.1% | |
| 版边压制 | 3.30 | 13.12 | -9.82 | |
| 斗气防御 | 3.9% | 12.7% | -8.8% | |
| 斗气前冲（招架） | 2.2% | 6.8% | -4.6% | |
| 斗气招架 | 0.50 | 1.89 | -1.39 | |
| 被困版边时间 | 8.10 | 8.95 | -0.85 | |
| 斗气迸放消耗 | 0.6% | 1.4% | -0.8% | |
| 精准招架 | 0.10 | 0.84 | -0.74 | |
| 受到惩罚反击 | 0.70 | 0.08 | +0.62 | |
| CA | 11.4% | 11.0% | +0.4% | |
| 受到投技 | 2.00 | 2.26 | -0.26 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.23 | -0.23 | |
| 斗气迸放 | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 惩罚反击命中 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 拆投 | 0.50 | 0.44 | +0.06 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 投技 | 2.60 | 2.57 | +0.03 |
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
复盘防守决策
斗气招架：档案 0.4 · 参考 1.93
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
- 斗气招架：档案 0.4 · 参考 1.93
- 精准招架：档案 0 · 参考 0.8
明确每次量表消耗的目的
斗气前冲（取消）：档案 2.2% · 参考 38.4%
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
- 斗气前冲（取消）：档案 2.2% · 参考 38.4%
- SA3：档案 26.9% · 参考 36.3%
检查近距离选择
投技：档案 1.5 · 参考 2.62
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 1.5 · 参考 2.62
- 受到投技：档案 2.3 · 参考 2.26
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0.6 · 参考 0.08
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 0.6 · 参考 0.08
保持压力但不过度冒进
版边压制：档案 3.8 · 参考 12.91
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
- 版边压制：档案 3.8 · 参考 12.91
- 被困版边时间：档案 6.2 · 参考 8.75
根据当前量表调整
斗气技：档案 65.2% · 参考 14.6%
对战时关注实际斗气和超必杀量表。档案中的消耗倾向只是待验证的线索，不能预测燃尽或保证反击机会。
试试这样做对方大幅消耗后，接近前先重新评估双方可用选择。如果其资源决策与统计不同，就以当前场面为准。
数据依据
- 斗气技：档案 65.2% · 参考 14.6%
- SA2：档案 42.3% · 参考 23.7%
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free
M. Bison · 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 0.6 · 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 0.6 · 参考 0.07
- 惩罚反击命中：档案 0 · 参考 0.1
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.1 · 参考 0.2
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 0.1 · 参考 0.2
复盘防守决策
斗气反攻：档案 0 · 参考 0.27
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 · 参考 0.27
- 斗气招架：档案 0.4 · 参考 1.64
- 精准招架：档案 0 · 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9日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.1 · 参考 0.2
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 0.1 · 参考 0.2
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0.6 · 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 0.6 · 参考 0.07
试探近距离模式
拆投：档案 0.2 · 参考 0.52
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
- 拆投：档案 0.2 · 参考 0.52
- 受到投技：档案 2.1 · 参考 2.34
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