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RY凹时想过小时候梦想是当宇航员吗
排位 MR · Ryu
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此时间范围内的排位 MR 数据不足。
| 习惯 | 凹时想过小时候梦想是当宇航员吗 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 55.5% | 34.9% | +20.6% | |
| 斗气前冲(取消) | 16.6% | 36.4% | -19.9% | |
| SA2 | 5.5% | 20.3% | -14.8% | |
| SA3 | 26.4% | 35.4% | -9.1% | |
| 斗气防御 | 19.3% | 11.9% | +7.4% | |
| 斗气技 | 25.7% | 18.9% | +6.8% | |
| 版边压制 | 7.00 | 10.94 | -3.94 | |
| CA | 12.7% | 9.4% | +3.3% | |
| 斗气迸放消耗 | 4.4% | 1.1% | +3.2% | |
| 斗气招架 | 4.00 | 1.69 | +2.31 | |
| 斗气前冲(招架) | 8.4% | 6.4% | +1.9% | |
| 被困版边时间 | 7.90 | 8.58 | -0.68 | |
| 投技 | 1.80 | 2.20 | -0.40 | |
| 斗气迸放 | 0.50 | 0.16 | +0.34 | |
| 惩罚反击命中 | 0.40 | 0.08 | +0.32 | |
| 斗气反攻 | 0.30 | 0.15 | +0.15 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| 精准招架 | 0.60 | 0.71 | -0.11 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 受到投技 | 2.00 | 2.06 | -0.06 | |
| 拆投 | 0.50 | 0.44 | +0.06 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.05 | -0.05 |
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。
Ryu · 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 0.16
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 0.5 · 参考 0.16
- 斗气迸放消耗:档案 4.4% · 参考 1.1%
复盘防守决策
斗气招架:档案 4 · 参考 1.69
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 4 · 参考 1.69
- 精准招架:档案 0.6 · 参考 0.71
- 斗气反攻:档案 0.3 · 参考 0.15
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中:档案 0.4 · 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
- 惩罚反击命中:档案 0.4 · 参考 0.08
- 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.07
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
验证斗气迸放倾向
斗气迸放:档案 0.5 · 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 0.5 · 参考 0.16
- 斗气迸放消耗:档案 4.4% · 参考 1.1%
先试探实际防守反应
斗气招架:档案 4 · 参考 1.69
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 4 · 参考 1.69
- 精准招架:档案 0.6 · 参考 0.71
把对局战绩当作观察线索
对阵Jamie:123场中获胜76场
较低胜率提示可以研究哪些录像,但不保证选角优势。确认同一种困难场景是否出现在多场比赛中。
试试这样做如果你使用引用的角色,就试一次录像中熟悉的场景。对方应对良好时,放弃原假设,按实际表现调整。
数据依据
- 对阵Jamie:123场中获胜76场
- 对阵Char 253:1,013场中获胜535场
- 对阵Ryu:119场中获胜67场
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

