最近一场对战
胜利排位赛
JA
RY
RA更新于1小时前
Steam
Other俱乐部 · ButMiuClubC100%
SteamOther俱乐部 · ButMiuClubC100%Errrrrrrrrrrrr
Let's Do This
MR 1,527#178,489最近 10 场6–4+16最近 20 场10–100
胜率
52%
41 胜 · 38 负 · 已存 79 场
排位赛对战
79
已选模式
胜场
41
排位赛
负场
38
排位赛
最高 MR
1,527
Rashid
排位 MR · Rashid
本地 79 · 导入 0 · 图表显示 79 · 已存 104 场对战
此时间范围内的排位 MR 数据不足。
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JARY打法参考
与前—名Rashid玩家的习惯对比
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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。
Rashid · 最近100场
需要改进的地方
检查近距离选择
投技：档案 2.1 · 参考 2.64
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 2.64
- 受到投技：档案 3.9 · 参考 2.05
- 拆投：档案 1.9 · 参考 0.37
明确每次量表消耗的目的
斗气前冲（取消）：档案 38.4% · 参考 32.1%
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
- 斗气前冲（取消）：档案 38.4% · 参考 32.1%
- 斗气前冲（招架）：档案 1.7% · 参考 7.4%
- 斗气技：档案 12.9% · 参考 20.1%
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.13
- 受到惩罚反击：档案 0.1 · 参考 0.11
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14日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 5.7 · 参考 1.77
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 5.7 · 参考 1.77
- 拆投：档案 1.9 · 参考 0.37
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.25
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 0.25
- 斗气迸放消耗：档案 2.7% · 参考 2%
保持压力但不过度冒进
版边压制：档案 8.7 · 参考 15.02
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 8.7 · 参考 15.02
- 被困版边时间：档案 7.5 · 参考 9.52
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14日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
Jamie · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
斗气招架：档案 5.7 · 参考 1.78
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 5.7 · 参考 1.78
- 拆投：档案 1.9 · 参考 0.4
检查近距离选择
投技：档案 2.1 · 参考 2.4
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 2.4
- 受到投技：档案 3.9 · 参考 2.15
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.07
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 0.07
- 受到惩罚反击：档案 0.1 · 参考 0.06
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14日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
把对局战绩当作观察线索
对阵Ryu：94场中获胜48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Ryu：94场中获胜48场
- 对阵Zangief：24场中获胜10场
- 对阵Ken：66场中获胜30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14日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free