最近一场对战
胜利排位赛
YA
DEYA更新于1天前
CrossPlatform
OtherM100%
CrossPlatformOtherM100%misogi
Kick Back and Relax
MR 1,405#525,734最近 10 场8–2+45最近 20 场15–5+75
胜率
49%
91 胜 · 96 负 · 已存 187 场
排位赛对战
187
已选模式
胜场
91
排位赛
负场
96
排位赛
最高 MR
1,452
Yasmine
排位 MR · Yasmine
本地 187 · 导入 0 · 图表显示 187 · 已存 224 场对战
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YADEYA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | misogi | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 58.3% | 36.9% | +21.4% | |
| SA2 | 5.6% | 21.0% | -15.4% | |
| SA1 | 22.2% | 32.1% | -9.8% | |
| 斗气前冲（取消） | 22.0% | 29.6% | -7.6% | |
| 斗气迸放消耗 | 8.0% | 1.4% | +6.5% | |
| CA | 13.9% | 10.0% | +3.9% | |
| 斗气技 | 22.0% | 19.0% | +3.0% | |
| 被困版边时间 | 7.00 | 9.38 | -2.38 | |
| 斗气前冲（招架） | 9.4% | 8.2% | +1.2% | |
| 斗气防御 | 13.3% | 14.5% | -1.2% | |
| 斗气招架 | 1.00 | 1.96 | -0.96 | |
| 精准招架 | 0.10 | 0.74 | -0.64 | |
| 斗气迸放 | 0.70 | 0.19 | +0.51 | |
| 拆投 | 0.10 | 0.49 | -0.39 | |
| 惩罚反击命中 | 0.40 | 0.09 | +0.31 | |
| 受到惩罚反击 | 0.30 | 0.06 | +0.24 | |
| 版边压制 | 13.40 | 13.62 | -0.22 | |
| 投技 | 2.50 | 2.59 | -0.09 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 斗气反攻 | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| 受到投技 | 2.30 | 2.31 | -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。
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
- 惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.09
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.19
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 0.4 · 参考 0.19
- 斗气迸放消耗：档案 6.6% · 参考 1.4%
复盘防守决策
斗气招架：档案 0.9 · 参考 1.96
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 0.9 · 参考 1.96
- 精准招架：档案 0.1 · 参考 0.74
- 斗气反攻：档案 0.1 · 参考 0.24
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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.19
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 0.4 · 参考 0.19
- 斗气迸放消耗：档案 6.6% · 参考 1.4%
把对局战绩当作观察线索
对阵Ryu：92场中获胜42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Ryu：92场中获胜42场
- 对阵Ken：30场中获胜15场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：80场中获胜40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：80场中获胜40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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free