Ryu
更新于3小时前SteamSteamJapanJapanC100%

TACOSUKE

On the Night Shift
段位 36MR 1,473#400,965
最近 10 场3–7-31最近 20 场5–10-46
胜率
33%
5 胜 · 10 负 · 已存 15 场
排位赛对战
15
已选模式
胜场
5
排位赛
负场
10
排位赛
最高 MR
1,489
Ryu

排位 MR · Ryu

本地 15 · 导入 0 · 图表显示 15 · 已存 15 场对战

此时间范围内的排位 MR 数据不足。

最近一场对战

胜利排位赛

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Jamie
TACOSUKE · Jamie
Dee Jay
对手 · Dee Jay風間 火月

打法参考

与前—名Ryu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。

Ryu · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击: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
    • 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.3 · 参考 0.07
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.4 · 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 0.4 · 参考 0.16
    • 斗气迸放消耗:档案 4% · 参考 1.1%
  3. 检查近距离选择

    投技:档案 3.2 · 参考 2.29

    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 3.2 · 参考 2.29
    • 受到投技:档案 2.4 · 参考 2.07
    • 拆投:档案 0.5 · 参考 0.45

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:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

如何应对这位玩家

  1. 试探近距离模式

    投技:档案 3.2 · 参考 2.29

    观察实际的打击、投技和防守选择。出现倾向后,再改变熟悉攻防中的一个部分。

    试试这样做

    同样的反应连续出现两次后,尝试不同选择。如果对方改变反应,就重新混合选项,不要认定这个模式永远有效。

    数据依据
    • 投技:档案 3.2 · 参考 2.29
    • 受到投技:档案 2.4 · 参考 2.07

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14日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

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