最近一场对战
失败排位赛
AK
LUAK
Steam
JapanC100%tmkm
Let's Do This
MR 1,543#139,816最近 10 场6–4+22最近 20 场9–11-9
胜率
50%
12 胜 · 12 负 · 已存 24 场
排位赛对战
24
已选模式
胜场
12
排位赛
负场
12
排位赛
最高 MR
1,571
Akuma
排位 MR · Akuma
本地 24 · 导入 0 · 图表显示 24 · 已存 24 场对战
尚未请求回放
AKLUAK按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | tmkm | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气技 | 55.4% | 19.2% | +36.2% | |
| 斗气前冲（取消） | 9.4% | 32.7% | -23.3% | |
| CA | 20.0% | 9.9% | +10.1% | |
| SA2 | 16.0% | 22.8% | -6.8% | |
| SA1 | 22.0% | 28.6% | -6.6% | |
| 斗气防御 | 9.3% | 13.1% | -3.8% | |
| SA3 | 42.0% | 38.7% | +3.3% | |
| 斗气迸放消耗 | 4.7% | 1.5% | +3.2% | |
| 版边压制 | 9.00 | 11.47 | -2.47 | |
| 斗气前冲（招架） | 5.3% | 7.4% | -2.2% | |
| 受到投技 | 1.30 | 2.09 | -0.79 | |
| 被困版边时间 | 9.20 | 8.55 | +0.65 | |
| 投技 | 2.10 | 2.74 | -0.64 | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.77 | -0.57 | |
| 斗气招架 | 1.10 | 1.65 | -0.55 | |
| 拆投 | 0.10 | 0.45 | -0.35 | |
| 斗气迸放 | 0.50 | 0.20 | +0.30 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| 惩罚反击命中 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| 受到昏厥 | 0.20 | 0.04 | +0.16 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.27 | +0.03 |
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。
Akuma · 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 0.5 · 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 0.5 · 参考 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 4.7% · 参考 1.6%
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.3 · 参考 0.13
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 0.3 · 参考 0.13
- 受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.08
检查近距离选择
投技：档案 2.1 · 参考 2.66
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
- 投技：档案 2.1 · 参考 2.66
- 受到投技：档案 1.3 · 参考 2.04
- 拆投：档案 0.1 · 参考 0.38
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 0.5 · 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 0.5 · 参考 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 4.7% · 参考 1.6%
先试探实际防守反应
斗气反攻：档案 0 · 参考 0.22
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 0 · 参考 0.22
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.85
- 斗气招架：档案 1.1 · 参考 1.8
保持压力但不过度冒进
版边压制：档案 9 · 参考 12.38
寻找用熟悉选择获取空间的机会。把对手逼到角落后，先观察实际脱身方式，再决定如何调整。
试试这样做试一次熟悉的压制。如果同一种脱身反复出现，就练习针对该动作的应对；如果对方变化防守，就不要押注单一判断。
数据依据
- 版边压制：档案 9 · 参考 12.38
- 被困版边时间：档案 9.2 · 参考 8.05
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