最近一场对战
失败排位赛
ZA
YA
RY更新于2天前
Steam
OtherC92%
SteamOtherC92%tori10
Let's Do This
LP 19,528最近 10 场1–9最近 20 场4–16
胜率
32%
21 胜 · 45 负 · 已存 66 场
排位赛对战
66
已选模式
胜场
21
排位赛
负场
45
排位赛
最高 LP
20,107
Ryu
排位 LP · Ryu
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
ZAYARY按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | tori10 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 61.5% | 34.2% | +27.3% | |
| SA3 | 15.4% | 37.6% | -22.2% | |
| 斗气前冲（取消） | 23.3% | 38.7% | -15.4% | |
| 斗气迸放消耗 | 11.6% | 1.1% | +10.5% | |
| 版边压制 | 4.60 | 11.48 | -6.88 | |
| SA2 | 14.4% | 19.3% | -4.9% | |
| 斗气技 | 23.0% | 18.8% | +4.2% | |
| 斗气防御 | 9.1% | 11.3% | -2.2% | |
| 斗气前冲（招架） | 4.4% | 5.8% | -1.4% | |
| 被困版边时间 | 9.70 | 8.74 | +0.96 | |
| 斗气迸放 | 0.90 | 0.16 | +0.74 | |
| 斗气招架 | 1.00 | 1.71 | -0.71 | |
| 受到投技 | 2.70 | 2.07 | +0.63 | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.75 | -0.55 | |
| 投技 | 2.80 | 2.29 | +0.51 | |
| 惩罚反击命中 | 0.40 | 0.07 | +0.33 | |
| 受到惩罚反击 | 0.40 | 0.07 | +0.33 | |
| CA | 8.7% | 8.9% | -0.3% | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.45 | -0.05 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.11 | -0.01 |
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。
Ryu · 最近100场
需要改进的地方
比较胜负中的决策
已保存的近期排位赛样本：61场中获胜21场
从已保存的近期样本中选两场胜利与两场失败，找出变化的决策。战绩本身无法解释结果变化的原因。
试试这样做写下接下来五场要测试的一项具体判断。复盘是否执行及发生了什么，不要只用胜负评价练习。
数据依据
- 已保存的近期排位赛样本：61场中获胜21场
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.9 · 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 0.9 · 参考 0.16
- 斗气迸放消耗：档案 11.6% · 参考 1.1%
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.4 · 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 0.4 · 参考 0.07
- 惩罚反击命中：档案 0.4 · 参考 0.08
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
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：61场中获胜21场
研究多场近期比赛，对照胜局与败局。围绕重复场景准备，不要只记住一次显眼失误。
试试这样做用第一回合验证一个观察假设。若重复出现，就应用准备好的调整；若没有，就放弃假设并观察新模式。
数据依据
- 已保存的近期排位赛样本：61场中获胜21场
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0.4 · 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 0.4 · 参考 0.07
保持压力但不过度冒进
版边压制：档案 4.6 · 参考 10.94
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 4.6 · 参考 10.94
- 被困版边时间：档案 9.7 · 参考 8.58
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