C. Viper
更新于3小时前SteamSteamJapanJapan俱乐部 · impactkidsC55%

sodo

Let's Do This
段位 36MR 1,706#27,351
最近 10 场6–4+15最近 20 场11–9+13
胜率
51%
34 胜 · 33 负 · 已存 67 场
排位赛对战
67
已选模式
胜场
34
排位赛
负场
33
排位赛
最高 MR
1,708
C. Viper

排位 MR · C. Viper

本地 67 · 导入 0 · 图表显示 67 · 已存 100 场对战

最近一场对战

失败自定义房间

尚未请求回放
Akuma
sodo · Akuma
Ryu
对手 · Ryuインパクトで飯食ってます。

打法参考

与前30名C. Viper玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月2日 10:16

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

C. Viper
sodo的C. Viper基准

与抽样的前30名C. Viper玩家的平均习惯对比。

Fujimura 2238 · Kazunoko 2228 · inaba 2203 · CRTachikawa 2157 · Yoske 2144 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯sodo顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA211.6%21.5%-9.9%
斗气技15.2%23.2%-8.0%
斗气前冲(取消)23.9%16.4%+7.5%
SA330.4%26.8%+3.7%
CA10.1%6.8%+3.4%
SA147.8%45.0%+2.8%
斗气前冲(招架)9.6%7.3%+2.3%
斗气防御16.2%14.2%+1.9%
斗气迸放消耗2.8%1.8%+1.1%
被困版边时间9.508.66+0.84
版边压制10.3011.07-0.77
受到投技2.802.19+0.61
投技1.802.28-0.48
斗气招架1.801.52+0.28
斗气迸放0.300.16+0.14
惩罚反击命中0.200.09+0.11
招架时被投0.300.21+0.09
受到昏厥0.100.02+0.08
拆投0.400.47-0.07
受到惩罚反击0.100.07+0.03
精准招架0.600.63-0.03
造成昏厥0.100.07+0.03
斗气反攻0.300.28+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。

C. Viper · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.1 · 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 0.1 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.09
  2. 检查近距离选择

    受到投技:档案 2.8 · 参考 2.19

    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
    • 受到投技:档案 2.8 · 参考 2.19
    • 投技:档案 1.8 · 参考 2.28
    • 拆投:档案 0.4 · 参考 0.47
  3. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.16
    • 斗气迸放消耗:档案 2.8% · 参考 1.8%

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13日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro: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 0.1 · 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 0.1 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.2 · 参考 0.09
  2. 试探近距离模式

    受到投技:档案 2.8 · 参考 2.19

    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
    • 受到投技:档案 2.8 · 参考 2.19
    • 投技:档案 1.8 · 参考 2.28
    • 拆投:档案 0.4 · 参考 0.47
  3. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.3 · 参考 0.16

    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 0.3 · 参考 0.16
    • 斗气迸放消耗:档案 2.8% · 参考 1.8%

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13日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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