最近一场对战
胜利排位赛
AK
LU
MA
Steam
Japan俱乐部 · NaumanAntiClubC100%niichan
MY WINTER
MR 1,836#5,559最近 10 场8–2+50最近 20 场12–8+45
胜率
48%
51 胜 · 55 负 · 已存 106 场
排位赛对战
106
已选模式
胜场
51
排位赛
负场
55
排位赛
最高 MR
1,884
Mai
排位 MR · Mai
本地 106 · 导入 0 · 图表显示 106 · 已存 108 场对战
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AKLUMA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | niichan | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 69.6% | 54.6% | +15.0% | |
| SA3 | 5.3% | 18.6% | -13.4% | |
| 斗气前冲（取消） | 35.0% | 29.4% | +5.7% | |
| 斗气技 | 18.7% | 22.7% | -4.0% | |
| CA | 2.9% | 6.6% | -3.7% | |
| 斗气前冲（招架） | 4.8% | 7.5% | -2.7% | |
| SA2 | 22.2% | 20.2% | +2.1% | |
| 斗气防御 | 11.4% | 13.4% | -2.0% | |
| 版边压制 | 12.00 | 12.99 | -0.99 | |
| 受到投技 | 2.80 | 2.23 | +0.57 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.9% | 1.3% | +0.5% | |
| 斗气招架 | 2.40 | 1.87 | +0.53 | |
| 被困版边时间 | 8.80 | 9.32 | -0.52 | |
| 投技 | 3.00 | 2.49 | +0.51 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 拆投 | 0.50 | 0.46 | +0.04 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 斗气反攻 | 0.20 | 0.19 | +0.01 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.10 | -0.00 | |
| 精准招架 | 0.70 | 0.70 | +0.00 |
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。
Mai · 最近100场
需要改进的地方
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.16
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 0.3 · 参考 0.16
- 斗气迸放消耗：档案 1.9% · 参考 1.2%
复盘防守决策
斗气招架：档案 2.4 · 参考 1.69
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 2.4 · 参考 1.69
- 精准招架：档案 0.7 · 参考 0.67
- 斗气反攻：档案 0.2 · 参考 0.15
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 12 · 参考 13.38
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 12 · 参考 13.38
- 被困版边时间：档案 8.8 · 参考 8.39
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
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.16
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 0.3 · 参考 0.16
- 斗气迸放消耗：档案 1.9% · 参考 1.2%
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 2.4 · 参考 1.69
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 2.4 · 参考 1.69
- 精准招架：档案 0.7 · 参考 0.67
- 斗气反攻：档案 0.2 · 参考 0.15
把对局战绩当作观察线索
对阵Akuma：49场中获胜26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Akuma：49场中获胜26场
- 对阵Marisa：44场中获胜24场
- 对阵JP：71场中获胜39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：dots-studio/dots-3-note-preview:free