最近一场对战
Unbreak_Riot
Playing Solo
排位 LP · Alex
此角色的 LP 走势
| 习惯 | Unbreak_Riot | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲(取消) | 24.7% | 33.2% | -8.5% | |
| SA1 | 46.7% | 38.9% | +7.8% | |
| SA2 | 22.2% | 27.6% | -5.4% | |
| 版边压制 | 5.80 | 10.07 | -4.27 | |
| 被困版边时间 | 5.50 | 9.50 | -4.00 | |
| 斗气迸放消耗 | 5.4% | 2.0% | +3.4% | |
| CA | 5.6% | 8.3% | -2.8% | |
| 斗气前冲(招架) | 9.0% | 8.2% | +0.9% | |
| 斗气技 | 12.8% | 13.2% | -0.5% | |
| 斗气招架 | 1.20 | 1.62 | -0.42 | |
| 拆投 | 0.10 | 0.51 | -0.41 | |
| SA3 | 25.6% | 25.2% | +0.4% | |
| 斗气迸放 | 0.60 | 0.23 | +0.37 | |
| 精准招架 | 0.30 | 0.64 | -0.34 | |
| 受到投技 | 2.50 | 2.18 | +0.32 | |
| 惩罚反击命中 | 0.40 | 0.14 | +0.26 | |
| 投技 | 2.00 | 2.24 | -0.24 | |
| 斗气反攻 | 0.20 | 0.43 | -0.23 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| 斗气防御 | 14.1% | 14.0% | +0.1% | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.04 | -0.04 |
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。
Alex · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中:档案 0.4 · 参考 0.12
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 0.12
- 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.12
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放:档案 0.6 · 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 0.6 · 参考 0.2
- 斗气迸放消耗:档案 5.4% · 参考 1.7%
复盘防守决策
斗气招架:档案 1.2 · 参考 1.63
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 1.2 · 参考 1.63
- 精准招架:档案 0.3 · 参考 0.7
- 斗气反攻:档案 0.2 · 参考 0.47
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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放:档案 0.6 · 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 0.6 · 参考 0.2
- 斗气迸放消耗:档案 5.4% · 参考 1.7%
试探近距离模式
投技:档案 2 · 参考 2.32
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 2 · 参考 2.32
- 受到投技:档案 2.5 · 参考 2.12
保持压力但不过度冒进
版边压制:档案 5.8 · 参考 9.01
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 5.8 · 参考 9.01
- 被困版边时间:档案 5.5 · 参考 9.88
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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free
Public data
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Results in stored match sample
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Field definitions 5 fields
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- Wins · games.
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losses - Draws
- Draws · games.
draws - Games
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total - Win rate (draw = half win)
- Win rate (draw = half win) · percent.
winRateDisplayed to two decimal places; JSON retains full precision.
Current saved character ratings
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| Character | MRMR points | LPLP points | Details |
|---|---|---|---|
| Luke | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 1
|
| Zangief | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 2
|
| Dee Jay | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 3
|
| Blanka | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 4
|
| Marisa | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 5
|
| Guile | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 6
|
| Ed | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 7
|
| E. Honda | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 8
|
| M. Bison | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 9
|
| Alex | 0 | 17,577 | Details for Current saved character ratings, row 10
|
| Yasmine | 0 | 22,650 | Details for Current saved character ratings, row 11
|
Field definitions 4 fields
- Character ID
- Character ID · identifier.
characterId - Character
- Character · text.
character - MR
- Master Rating · MR points.
mr - LP
- League Points · LP points.
lp
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