最近一场对战
胜利排位赛
SA
CASA更新于19小时前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%キヨスク
I'm a Fighter
MR 1,632#56,069最近 10 场8–2+50最近 20 场13–7+48
胜率
54%
117 胜 · 100 负 · 已存 217 场
排位赛对战
217
已选模式
胜场
117
排位赛
负场
100
排位赛
最高 MR
1,672
Sagat
排位 MR · Sagat
本地 217 · 导入 134 · 图表显示 277 · 已存 217 场对战
尚未请求回放
SACASA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | キヨスク | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 3.8% | 24.6% | -20.7% | |
| SA3 | 55.1% | 39.9% | +15.2% | |
| CA | 17.9% | 9.1% | +8.9% | |
| 斗气技 | 9.5% | 16.0% | -6.5% | |
| SA2 | 23.1% | 26.4% | -3.3% | |
| 斗气前冲（招架） | 5.6% | 8.4% | -2.9% | |
| 被困版边时间 | 10.30 | 8.88 | +1.42 | |
| 受到投技 | 2.90 | 2.21 | +0.69 | |
| 斗气招架 | 2.30 | 1.81 | +0.49 | |
| 拆投 | 0.80 | 0.46 | +0.34 | |
| 斗气防御 | 13.9% | 14.2% | -0.3% | |
| 版边压制 | 12.60 | 12.43 | +0.17 | |
| 招架时被投 | 0.40 | 0.25 | +0.15 | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.5% | 1.3% | +0.1% | |
| 斗气迸放 | 0.10 | 0.18 | -0.08 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 精准招架 | 0.70 | 0.74 | -0.04 | |
| 斗气前冲（取消） | 34.0% | 34.0% | -0.0% | |
| 投技 | 2.20 | 2.23 | -0.03 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.11 | -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。
Sagat · 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 0.3 · 参考 0.08
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 0.3 · 参考 0.08
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.1 · 参考 0.17
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 0.17
明确每次量表消耗的目的
SA1：档案 1.7% · 参考 23.1%
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
- SA1：档案 1.7% · 参考 23.1%
- SA3：档案 62.7% · 参考 39.9%
- CA：档案 18.6% · 参考 9.3%
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 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.08
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.1 · 参考 0.17
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 0.17
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 1.2 · 参考 1.78
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
- 斗气招架：档案 1.2 · 参考 1.78
- 精准招架：档案 0.3 · 参考 0.78
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