最近一场对战
胜利排位赛
LU
GULU更新于3天前
CrossPlatform
JapanM100%
CrossPlatformJapanM100%shikyou
We're Always Connected
LP 22,065最近 10 场4–6最近 20 场8–12
胜率
41%
20 胜 · 29 负 · 已存 49 场
排位赛对战
49
已选模式
胜场
20
排位赛
负场
29
排位赛
最高 LP
22,288
Luke
排位 LP · Luke
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
LUGULU按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | shikyou | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 63.9% | 33.7% | +30.2% | |
| SA2 | 0.0% | 26.9% | -26.9% | |
| 斗气前冲（取消） | 57.4% | 37.0% | +20.4% | |
| SA1 | 13.9% | 30.0% | -16.1% | |
| CA | 22.2% | 9.4% | +12.8% | |
| 斗气技 | 4.5% | 16.3% | -11.9% | |
| 斗气防御 | 5.1% | 13.7% | -8.6% | |
| 版边压制 | 9.10 | 13.81 | -4.71 | |
| 斗气前冲（招架） | 3.7% | 7.7% | -4.0% | |
| 斗气招架 | 0.30 | 1.87 | -1.57 | |
| 被困版边时间 | 10.40 | 8.85 | +1.55 | |
| 投技 | 1.50 | 2.35 | -0.85 | |
| 精准招架 | 0.00 | 0.77 | -0.77 | |
| 斗气迸放消耗 | 0.7% | 1.4% | -0.7% | |
| 受到投技 | 2.50 | 2.11 | +0.39 | |
| 拆投 | 0.10 | 0.46 | -0.36 | |
| 受到惩罚反击 | 0.40 | 0.09 | +0.31 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.22 | -0.22 | |
| 招架时被投 | 0.00 | 0.21 | -0.21 | |
| 斗气迸放 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
从数据到练习
最近100场对战计划
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。
Luke · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.5 · 参考 0.06
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 0.5 · 参考 0.06
- 惩罚反击命中：档案 0.1 · 参考 0.08
追踪位置得失的过程
被困版边时间：档案 10.7 · 参考 8.74
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
- 被困版边时间：档案 10.7 · 参考 8.74
- 版边压制：档案 10 · 参考 13.55
复盘防守决策
斗气招架：档案 0.3 · 参考 1.8
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 0.3 · 参考 1.8
- 精准招架：档案 0 · 参考 0.69
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9日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
如何应对这位玩家
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 0.3 · 参考 1.8
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 0.3 · 参考 1.8
- 精准招架：档案 0 · 参考 0.69
把对局战绩当作观察线索
对阵Ken：138场中获胜46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Ken：138场中获胜46场
- 对阵Akuma：68场中获胜23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9日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free