Elena
更新于9小时前SteamSteamJapanJapanC100%

sawai

Fights for Love
段位 26LP 13,067
最近 10 场6–4最近 20 场10–10
胜率
46%
92 胜 · 108 负 · 已存 200 场
排位赛对战
200
已选模式
胜场
92
排位赛
负场
108
排位赛
最高 LP
13,067
Elena

排位 LP · Elena

此角色的 LP 走势

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Elena
sawai · Elena
Jamie
对手 · JamieXYKKCPM

打法参考

与前30名Elena玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 22:21

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

Elena
sawai的Elena基准

与抽样的前30名Elena玩家的平均习惯对比。

生駒デビル 2236 · kosaku 2212 · 今井 翔太 2209 · あくたがわ 2207 · @SycomのSeichi 2204 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯sawai顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
斗气前冲(取消)0.0%31.0%-31.0%
斗气迸放消耗25.8%1.2%+24.6%
SA245.5%26.3%+19.2%
斗气防御0.2%13.8%-13.7%
SA118.2%31.4%-13.3%
斗气前冲(招架)0.0%7.5%-7.5%
版边压制6.6013.06-6.46
SA327.3%32.8%-5.5%
斗气技12.9%18.1%-5.2%
被困版边时间4.509.26-4.76
斗气招架0.001.85-1.85
斗气迸放1.700.15+1.55
斗气反攻1.400.22+1.18
惩罚反击命中1.000.08+0.92
受到惩罚反击0.900.07+0.83
精准招架0.000.80-0.80
受到投技2.702.24+0.46
拆投0.100.54-0.44
CA9.1%9.5%-0.4%
投技1.902.14-0.24
招架时被投0.100.19-0.09
造成昏厥0.000.06-0.06
受到昏厥0.000.04-0.04
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。

Elena · 最近100场

需要改进的地方

  1. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 1.7 · 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 1.7 · 参考 0.16
    • 斗气迸放消耗:档案 25.8% · 参考 1.4%
  2. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.9 · 参考 0.08

    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 0.9 · 参考 0.08
    • 惩罚反击命中:档案 1 · 参考 0.08
  3. 复盘防守决策

    斗气反攻:档案 1.4 · 参考 0.25

    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 1.4 · 参考 0.25
    • 斗气招架:档案 0 · 参考 1.9
    • 精准招架:档案 0 · 参考 0.77

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12日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

如何应对这位玩家

  1. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 1.7 · 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 1.7 · 参考 0.16
    • 斗气迸放消耗:档案 25.8% · 参考 1.4%
  2. 先试探实际防守反应

    斗气反攻:档案 1.4 · 参考 0.25

    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 1.4 · 参考 0.25
  3. 寻找可重复利用的反击机会

    受到惩罚反击:档案 0.9 · 参考 0.08

    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 0.9 · 参考 0.08
    • 惩罚反击命中:档案 1 · 参考 0.08

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12日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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