Ryu
更新于2天前SteamSteamJapanJapanC100%

Tigger

Tiger Style
段位 36MR 2,230#30
最近 10 场8–2+38最近 20 场12–8+23
胜率
56%
198 胜 · 157 负 · 已存 355 场
排位赛对战
355
已选模式
胜场
198
排位赛
负场
157
排位赛
最高 MR
2,325
Ryu

排位 MR · Ryu

本地 383 · 导入 0 · 图表显示 383 · 已存 530 场对战

最近一场对战

失败自定义房间

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Ryu
Tigger · Ryu
Marisa
对手 · Marisakarura

打法参考

与前30名Ryu玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月6日 19:23

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

Ryu
Tigger的Ryu基准

与抽样的前30名Ryu玩家的平均习惯对比。

Shuto 2279 · Sahara 2204 · hinao 2167 · Tigger 2164 · sdfsdf 2136 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯Tigger顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA329.7%35.4%-5.8%
SA225.4%20.3%+5.2%
SA139.0%34.9%+4.1%
CA5.9%9.4%-3.5%
版边压制13.4010.94+2.46
斗气防御13.9%11.9%+2.0%
斗气技17.4%18.9%-1.5%
投技1.102.20-1.10
斗气前冲(取消)37.5%36.4%+1.0%
斗气招架2.401.69+0.71
精准招架1.400.71+0.69
斗气前冲(招架)6.9%6.4%+0.4%
受到投技2.402.06+0.34
招架时被投0.000.21-0.21
拆投0.300.44-0.14
斗气迸放消耗1.0%1.1%-0.1%
被困版边时间8.508.58-0.08
受到昏厥0.100.05+0.05
斗气反攻0.100.15-0.05
造成昏厥0.100.05+0.05
斗气迸放0.200.16+0.04
受到惩罚反击0.100.07+0.03
惩罚反击命中0.100.08+0.02
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。

Ryu · 最近100场

需要改进的地方

  1. 检查近距离选择

    投技:档案 1.3 · 参考 2.37

    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 1.3 · 参考 2.37
    • 拆投:档案 0.3 · 参考 0.45
  2. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 11.5 · 参考 10.81

    回看五次被逼到角落的过程。除了最后的脱身尝试,也要找出更早交出空间的决策,并对照成功压制角落的场景。

    试试这样做

    在训练中重现反复出现的位置,比较常用应对与较少露出破绽的替代选择,再观察下一组对战中进入角落的频率。

    数据依据
    • 版边压制:档案 11.5 · 参考 10.81
    • 被困版边时间:档案 11.1 · 参考 8.97
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA2:档案 24.1% · 参考 16.8%

    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
    • SA2:档案 24.1% · 参考 16.8%

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5日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 寻找可重复利用的反击机会

    受到惩罚反击:档案 0 · 参考 0.07

    把统计作为观察线索。寻找你已验证在该距离能反击的动作,不要仅凭观感认定它有破绽。

    试试这样做

    该动作出现时,尝试已确认的反击。如果对方不再使用,就恢复平常的距离控制,不必强行寻找机会。

    数据依据
    • 受到惩罚反击:档案 0 · 参考 0.07
  2. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.2 · 参考 0.19

    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 0.2 · 参考 0.19
  3. 试探近距离模式

    投技:档案 1.3 · 参考 2.37

    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 1.3 · 参考 2.37

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5日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free