最近一场对战
胜利排位赛
YA
MAYA更新于1周前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%raysuke
Conqueror: Awakened Fighter
MR 1,603#80,837最近 10 场8–2+54最近 20 场15–5+83
胜率
55%
65 胜 · 53 负 · 已存 118 场
排位赛对战
118
已选模式
胜场
65
排位赛
负场
53
排位赛
最高 MR
1,610
Yasmine
排位 MR · Yasmine
本地 118 · 导入 0 · 图表显示 118 · 已存 118 场对战
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YAMAYA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | raysuke | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 66.7% | 35.7% | +31.0% | |
| SA2 | 1.6% | 24.2% | -22.6% | |
| SA1 | 17.5% | 30.9% | -13.4% | |
| 斗气技 | 6.9% | 17.5% | -10.6% | |
| CA | 14.3% | 9.2% | +5.1% | |
| 斗气防御 | 19.3% | 14.5% | +4.8% | |
| 斗气前冲（取消） | 32.8% | 29.7% | +3.1% | |
| 斗气前冲（招架） | 10.9% | 8.4% | +2.5% | |
| 投技 | 3.70 | 2.52 | +1.18 | |
| 斗气招架 | 2.60 | 1.90 | +0.70 | |
| 斗气迸放消耗 | 2.0% | 1.4% | +0.6% | |
| 被困版边时间 | 8.70 | 9.07 | -0.37 | |
| 精准招架 | 0.40 | 0.70 | -0.30 | |
| 受到投技 | 2.50 | 2.34 | +0.16 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.17 | +0.13 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.23 | -0.03 | |
| 斗气反攻 | 0.20 | 0.23 | -0.03 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 拆投 | 0.50 | 0.48 | +0.02 | |
| 版边压制 | 13.00 | 13.01 | -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
惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.09
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 0.09
- 受到惩罚反击：档案 0.1 · 参考 0.06
复盘防守决策
斗气招架：档案 2.6 · 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 2.6 · 参考 1.96
- 精准招架：档案 0.4 · 参考 0.74
- 斗气反攻：档案 0.2 · 参考 0.24
明确每次量表消耗的目的
SA3：档案 66.7% · 参考 36.9%
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
- SA3：档案 66.7% · 参考 36.9%
- SA1：档案 17.5% · 参考 32.1%
- SA2：档案 1.6% · 参考 21%
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8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 0.19
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 0.3 · 参考 0.19
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 2.6 · 参考 1.96
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 2.6 · 参考 1.96
- 精准招架：档案 0.4 · 参考 0.74
- 斗气反攻：档案 0.2 · 参考 0.24
根据当前量表调整
SA3：档案 66.7% · 参考 36.9%
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
- SA3：档案 66.7% · 参考 36.9%
- SA1：档案 17.5% · 参考 32.1%
- SA2：档案 1.6% · 参考 21%
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8日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free