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胜利排位赛
M.
ZAZA更新于6天前
Steam
China俱乐部 · Mengxin6M100%
SteamChina俱乐部 · Mengxin6M100%西行寺a543a
Let's Do This
MR 1,505#226,949最近 10 场9–1最近 20 场15–5
胜率
61%
115 胜 · 72 负 · 已存 187 场
排位赛对战
187
已选模式
胜场
115
排位赛
负场
72
排位赛
最高 MR
1,581
Zangief
排位 MR · Zangief
本地 51 · 导入 0 · 图表显示 51 · 已存 222 场对战
尚未请求回放
M.ZAZA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | 西行寺a543a | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲（取消） | 14.4% | 34.2% | -19.8% | |
| 斗气技 | 27.2% | 13.0% | +14.2% | |
| CA | 20.5% | 10.1% | +10.4% | |
| 斗气迸放消耗 | 8.3% | 2.1% | +6.3% | |
| 版边压制 | 12.00 | 6.47 | +5.53 | |
| 被困版边时间 | 5.30 | 10.73 | -5.43 | |
| SA1 | 20.5% | 25.3% | -4.9% | |
| SA2 | 30.7% | 35.4% | -4.7% | |
| 斗气防御 | 12.5% | 14.4% | -1.9% | |
| 斗气前冲（招架） | 9.7% | 7.9% | +1.9% | |
| 斗气招架 | 0.70 | 2.03 | -1.33 | |
| SA3 | 28.4% | 29.2% | -0.8% | |
| 斗气迸放 | 1.00 | 0.25 | +0.75 | |
| 精准招架 | 0.10 | 0.75 | -0.65 | |
| 投技 | 3.30 | 2.71 | +0.59 | |
| 惩罚反击命中 | 0.70 | 0.18 | +0.52 | |
| 造成昏厥 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| 斗气反攻 | 0.60 | 0.50 | +0.10 | |
| 拆投 | 0.70 | 0.61 | +0.09 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.14 | +0.06 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| 受到投技 | 2.40 | 2.43 | -0.03 |
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。
Zangief · 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 0.5 · 参考 0.19
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 0.5 · 参考 0.19
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.8 · 参考 0.27
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 0.8 · 参考 0.27
- 斗气迸放消耗：档案 5.8% · 参考 2.1%
复盘防守决策
精准招架：档案 0.2 · 参考 0.77
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
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.77
- 斗气招架：档案 2.4 · 参考 2.09
- 斗气反攻：档案 0.6 · 参考 0.42
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
把对局战绩当作观察线索
对阵Char 253：1,150场中获胜579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Char 253：1,150场中获胜579场
- 对阵Luke：107场中获胜52场
- 对阵Dee Jay：97场中获胜60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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free