Sagat
更新于1周前SteamSteamJapanJapanC100%

kakikukekou

Let's Do This
段位 36MR 1,512#199,682
最近 10 场4–6-16最近 20 场9–11-16
胜率
52%
52 胜 · 48 负 · 已存 100 场
排位赛对战
100
已选模式
胜场
52
排位赛
负场
48
排位赛
最高 MR
1,543
Sagat

排位 MR · Sagat

本地 100 · 导入 0 · 图表显示 100 · 已存 100 场对战

最近一场对战

失败排位赛

尚未请求回放
Sagat
kakikukekou · Sagat
Marisa
对手 · Marisadiegomax

打法参考

与前30名Sagat玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 10:18

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

Sagat
kakikukekou的Sagat基准

与抽样的前30名Sagat玩家的平均习惯对比。

Hand Me Downs 2230 · BonchanRB 2209 · Kushina 2201 · hinao 2199 · Yanai 2142 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯kakikukekou顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA211.6%26.4%-14.8%
SA348.8%39.9%+8.9%
斗气技11.0%16.0%-5.0%
CA14.0%9.1%+4.9%
斗气前冲(取消)29.6%34.0%-4.4%
斗气防御16.5%14.2%+2.4%
SA125.6%24.6%+1.0%
投技1.502.23-0.73
斗气前冲(招架)9.1%8.4%+0.7%
拆投0.900.46+0.44
精准招架0.400.74-0.34
被困版边时间9.208.88+0.32
受到投技2.502.21+0.29
斗气迸放消耗1.6%1.3%+0.2%
版边压制12.6012.43+0.17
斗气反攻0.100.24-0.14
斗气招架1.901.81+0.09
惩罚反击命中0.200.11+0.09
受到昏厥0.000.05-0.05
招架时被投0.200.25-0.05
斗气迸放0.200.18+0.02
造成昏厥0.100.08+0.02
受到惩罚反击0.100.09+0.01
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。

Sagat · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.1

    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
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.1
    • 受到惩罚反击:档案 0.1 · 参考 0.09
  2. 复盘防守决策

    精准招架:档案 0.4 · 参考 0.68

    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
    • 精准招架:档案 0.4 · 参考 0.68
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.23
    • 拆投:档案 0.9 · 参考 0.43
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA2:档案 11.6% · 参考 25.1%

    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
    • SA2:档案 11.6% · 参考 25.1%
    • SA3:档案 48.8% · 参考 41.5%
    • CA:档案 14% · 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7日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 先试探实际防守反应

    斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.23

    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 0.1 · 参考 0.23
    • 受到投技:档案 2.5 · 参考 2.15
  2. 根据当前量表调整

    SA2:档案 11.6% · 参考 25.1%

    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
    • SA2:档案 11.6% · 参考 25.1%
    • SA3:档案 48.8% · 参考 41.5%

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

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