最近一场对战
胜利排位赛
RA
AK
YA更新于2小时前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%アケボシ
It's a Pweasure to Meet You
MR 1,626#60,157最近 10 场7–3+28最近 20 场14–6+49
胜率
67%
52 胜 · 26 负 · 已存 78 场
排位赛对战
78
已选模式
胜场
52
排位赛
负场
26
排位赛
最高 MR
1,644
Yasmine
排位 MR · Yasmine
本地 78 · 导入 0 · 图表显示 78 · 已存 78 场对战
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RAAKYA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | アケボシ | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 80.2% | 24.2% | +56.0% | |
| SA3 | 9.4% | 35.7% | -26.3% | |
| SA1 | 5.2% | 30.9% | -25.7% | |
| 斗气技 | 11.7% | 17.5% | -5.8% | |
| CA | 5.2% | 9.2% | -4.0% | |
| 斗气前冲（取消） | 26.8% | 29.7% | -2.9% | |
| 被困版边时间 | 11.50 | 9.07 | +2.43 | |
| 斗气迸放消耗 | 2.9% | 1.4% | +1.5% | |
| 投技 | 3.80 | 2.52 | +1.28 | |
| 受到投技 | 3.40 | 2.34 | +1.06 | |
| 斗气防御 | 13.6% | 14.5% | -0.9% | |
| 斗气前冲（招架） | 9.4% | 8.4% | +0.9% | |
| 版边压制 | 13.80 | 13.01 | +0.79 | |
| 拆投 | 1.20 | 0.48 | +0.72 | |
| 斗气招架 | 1.20 | 1.90 | -0.70 | |
| 精准招架 | 0.40 | 0.70 | -0.30 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.17 | +0.23 | |
| 斗气反攻 | 0.40 | 0.23 | +0.17 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.23 | +0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.08 | +0.02 |
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。
Yasmine · 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 0.06
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 0.06
检查近距离选择
拆投：档案 1.2 · 参考 0.49
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
- 拆投：档案 1.2 · 参考 0.49
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 6.3 · 参考 13.62
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 6.3 · 参考 13.62
- 被困版边时间：档案 12.2 · 参考 9.38
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8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：86场中获胜38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：86场中获胜38场
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.06
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 0.2 · 参考 0.06
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8日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free