Akuma
更新于3小时前SteamSteamParaguayParaguay俱乐部 · GoukiMasterC100%

xSnakeMan

Momma's Boy
段位 36MR 1,706#27,261
最近 10 场6–4+15最近 20 场10–10+38
胜率
47%
21 胜 · 24 负 · 已存 45 场
排位赛对战
45
已选模式
胜场
21
排位赛
负场
24
排位赛
最高 MR
1,706
Akuma

排位 MR · Akuma

本地 45 · 导入 0 · 图表显示 45 · 已存 45 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Akuma
xSnakeMan · Akuma
Ingrid
对手 · IngridTDF I Neru

打法参考

与前30名Akuma玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 07:27

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

Akuma
xSnakeMan的Akuma基准

与抽样的前30名Akuma玩家的平均习惯对比。

Naooonn 2213 · DaigoTheBeasTV 2204 · 一瞬一瞬 2158 · touwa 2114 · ドスバギイ 2113 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯xSnakeMan顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
斗气技46.2%19.2%+26.9%
斗气前冲(取消)8.1%32.7%-24.6%
SA116.7%28.6%-12.0%
斗气迸放消耗13.2%1.5%+11.7%
CA19.7%9.9%+9.8%
SA230.3%22.8%+7.5%
SA333.3%38.7%-5.3%
斗气前冲(招架)2.6%7.4%-4.8%
被困版边时间5.408.55-3.15
斗气防御11.0%13.1%-2.2%
斗气迸放1.300.20+1.10
版边压制12.2011.47+0.73
受到投技1.502.09-0.59
惩罚反击命中0.700.13+0.57
斗气招架2.201.65+0.55
受到惩罚反击0.500.09+0.41
精准招架0.500.77-0.27
投技3.002.74+0.26
招架时被投0.500.27+0.23
斗气反攻0.000.20-0.20
造成昏厥0.200.03+0.17
拆投0.300.45-0.15
受到昏厥0.100.04+0.06
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。

Akuma · 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 1.3 · 参考 0.2

    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 1.3 · 参考 0.2
  2. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 2.2 · 参考 1.65

    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 2.2 · 参考 1.65
    • 精准招架:档案 0.5 · 参考 0.77
  3. 找出惩罚反击的原因

    惩罚反击命中:档案 0.7 · 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 0.7 · 参考 0.13

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13日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

如何应对这位玩家

  1. 区分持续倾向与偶发失误

    已保存的近期排位赛样本:45场中获胜21场

    研究多场近期比赛,对照胜局与败局。围绕重复场景准备,不要只记住一次显眼失误。

    试试这样做

    用第一回合验证一个观察假设。若重复出现,就应用准备好的调整;若没有,就放弃假设并观察新模式。

    数据依据
    • 已保存的近期排位赛样本:45场中获胜21场
  2. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 1.3 · 参考 0.2

    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 1.3 · 参考 0.2
  3. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 2.2 · 参考 1.65

    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 2.2 · 参考 1.65
    • 精准招架:档案 0.5 · 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13日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free