最近一场对战
胜利排位赛
A.
LUA.更新于1天前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%nyassle
Let's Do This
MR 1,740#18,470最近 10 场7–3+22最近 20 场13–7+36
胜率
50%
217 胜 · 214 负 · 已存 431 场
排位赛对战
431
已选模式
胜场
217
排位赛
负场
214
排位赛
最高 MR
1,926
A.K.I.
排位 MR · A.K.I.
本地 431 · 导入 203 · 图表显示 571 · 已存 431 场对战
尚未请求回放
A.LUA.按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | nyassle | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 34.5% | 22.0% | +12.6% | |
| SA3 | 22.7% | 30.6% | -7.9% | |
| 斗气前冲（取消） | 28.6% | 23.3% | +5.2% | |
| 被困版边时间 | 13.70 | 9.83 | +3.87 | |
| 斗气防御 | 14.4% | 17.0% | -2.6% | |
| SA1 | 35.5% | 37.8% | -2.4% | |
| CA | 7.3% | 9.6% | -2.3% | |
| 版边压制 | 9.70 | 11.29 | -1.59 | |
| 斗气前冲（招架） | 9.7% | 11.0% | -1.3% | |
| 斗气招架 | 1.20 | 1.93 | -0.73 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.0% | 1.8% | -0.7% | |
| 投技 | 1.90 | 2.34 | -0.44 | |
| 拆投 | 0.20 | 0.52 | -0.32 | |
| 精准招架 | 0.30 | 0.60 | -0.30 | |
| 斗气技 | 20.9% | 21.0% | -0.1% | |
| 斗气反攻 | 0.30 | 0.40 | -0.10 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.12 | -0.02 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| 受到投技 | 2.30 | 2.30 | 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。
A.K.I. · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0 · 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 · 参考 0.1
- 受到惩罚反击：档案 0.1 · 参考 0.1
检查近距离选择
拆投：档案 0.1 · 参考 0.53
回看五次近距离交锋，区分投技机会、投技尝试和防守选择。仅靠汇总次数无法判断当时的正确答案。
试试这样做在重复场景中记录打击和投技，练习选定的应对，再检查自己能否在实战中有意识地做出判断。
数据依据
- 拆投：档案 0.1 · 参考 0.53
- 投技：档案 2.1 · 参考 2.31
- 受到投技：档案 2 · 参考 2.33
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.1 · 参考 0.21
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 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 1% · 参考 1.6%
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
寻找可重复利用的反击机会
惩罚反击命中：档案 0 · 参考 0.1
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
- 惩罚反击命中：档案 0 · 参考 0.1
- 受到惩罚反击：档案 0.1 · 参考 0.1
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.1 · 参考 0.21
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 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 1% · 参考 1.6%
试探近距离模式
拆投：档案 0.1 · 参考 0.53
观察实际的打击、投技和防守选择。出现倾向后，再改变熟悉攻防中的一个部分。
试试这样做同样的反应连续出现两次后，尝试不同选择。如果对方改变反应，就重新混合选项，不要认定这个模式永远有效。
数据依据
- 拆投：档案 0.1 · 参考 0.53
- 投技：档案 2.1 · 参考 2.31
- 受到投技：档案 2 · 参考 2.33
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