M
CrossPlatformJapan俱乐部 · YAMASHIisDOUZYOC100%

imoizaa

Eager to Please

Good Luck, Have Fun

R34
LP 22,860
最近 10 场6–4最近 20 场10–10
胜率
42%
13 胜 · 18 负 · 已存 31 场
排位赛对战
31
已选模式
胜场
13
排位赛
负场
18
排位赛
最高 LP
22,950
Mai

排位 LP · Mai

此角色的 LP 走势

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Mこむぎっくす · Mai
Z对手 · Zangief皓翔翔翔

打法参考

与前30名Mai玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 19:18

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

M
imoizaa的Mai基准

与抽样的前30名Mai玩家的平均习惯对比。

世界無二Ryukichi 2222 · ll Moke ll 2183 · Askey 2153 · sngv 2145 · 【ざぶ】 2136 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯imoizaa顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
斗气技10.2%22.7%-12.6%
SA328.2%18.6%+9.5%
SA214.6%20.2%-5.6%
SA151.5%54.6%-3.1%
斗气迸放消耗3.6%1.3%+2.2%
斗气防御11.3%13.4%-2.1%
被困版边时间7.409.32-1.92
斗气招架0.601.87-1.27
斗气前冲(招架)8.7%7.5%+1.3%
投技3.602.49+1.11
斗气前冲(取消)30.3%29.4%+0.9%
斗气反攻1.100.19+0.91
CA5.8%6.6%-0.8%
版边压制12.2012.99-0.79
精准招架0.000.70-0.70
受到投技1.702.23-0.53
受到惩罚反击0.300.07+0.23
招架时被投0.100.26-0.16
拆投0.300.46-0.16
斗气迸放0.300.19+0.11
惩罚反击命中0.200.10+0.10
造成昏厥0.000.06-0.06
受到昏厥0.100.05+0.05
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。

Mai · 最近100场

需要改进的地方

  1. 复盘防守决策

    斗气反攻:档案 1.1 · 参考 0.18

    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 1.1 · 参考 0.18
    • 斗气招架:档案 0.6 · 参考 1.97
    • 精准招架:档案 0 · 参考 0.73
  2. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.11
  3. 明确每次量表消耗的目的

    斗气技:档案 10.2% · 参考 21.5%

    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
    • 斗气技:档案 10.2% · 参考 21.5%

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:nex-agi/nex-n2.5-mini: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 1.1 · 参考 0.18

    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 1.1 · 参考 0.18
    • 斗气招架:档案 0.6 · 参考 1.97
    • 精准招架:档案 0 · 参考 0.73
  2. 寻找可重复利用的反击机会

    受到惩罚反击:档案 0.3 · 参考 0.07

    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 0.3 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.11
  3. 区分持续倾向与偶发失误

    已保存的近期排位赛样本:24场中获胜10场

    研究多场近期比赛,对照胜局与败局。围绕重复场景准备,不要只记住一次显眼失误。

    试试这样做

    用第一回合验证一个观察假设。若重复出现,就应用准备好的调整;若没有,就放弃假设并观察新模式。

    数据依据
    • 已保存的近期排位赛样本:24场中获胜10场

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:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

Public data

Public statistics and datasets

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Results in stored match sample

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13games
Losses
18games
Draws
0games
Games
31games
Win rate (draw = half win)
41.94%
Field definitions 5 fields
Wins
Wins · games. wins
Losses
Losses · games. losses
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Draws · games. draws
Games
Games · games. total
Win rate (draw = half win)
Win rate (draw = half win) · percent. winRate Displayed to two decimal places; JSON retains full precision.

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CharacterMRMR pointsLPLP pointsDetails
Ryu0-1
Details for Current saved character ratings, row 1
Character ID
1
Luke015,400
Details for Current saved character ratings, row 2
Character ID
2
Cammy015,400
Details for Current saved character ratings, row 3
Character ID
9
Ken0-1
Details for Current saved character ratings, row 4
Character ID
10
Akuma0-1
Details for Current saved character ratings, row 5
Character ID
22
Terry0-1
Details for Current saved character ratings, row 6
Character ID
27
Mai022,860
Details for Current saved character ratings, row 7
Character ID
28
Field definitions 4 fields
Character ID
Character ID · identifier. characterId
Character
Character · text. character
MR
Master Rating · MR points. mr
LP
League Points · LP points. lp

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