最近一场对战
失败休闲赛
JU
A.JU更新于4天前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%renge
You've Got This, Juri!
MR 1,600#92,611最近 10 场7–3+31最近 20 场11–9+18
胜率
57%
21 胜 · 16 负 · 已存 37 场
排位赛对战
37
已选模式
胜场
21
排位赛
负场
16
排位赛
最高 MR
1,600
Juri
排位 MR · Juri
本地 37 · 导入 0 · 图表显示 37 · 已存 122 场对战
尚未请求回放
JUA.JU按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | renge | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 0.0% | 19.5% | -19.5% | |
| SA3 | 50.6% | 34.8% | +15.8% | |
| 版边压制 | 8.20 | 12.24 | -4.04 | |
| 斗气前冲（招架） | 9.8% | 7.1% | +2.6% | |
| 斗气防御 | 15.9% | 13.4% | +2.5% | |
| 斗气技 | 17.0% | 19.4% | -2.4% | |
| SA1 | 38.8% | 36.7% | +2.1% | |
| CA | 10.6% | 8.9% | +1.7% | |
| 斗气前冲（取消） | 33.5% | 31.9% | +1.7% | |
| 投技 | 3.40 | 2.65 | +0.75 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.6% | 2.0% | -0.4% | |
| 精准招架 | 0.30 | 0.64 | -0.34 | |
| 受到投技 | 1.80 | 2.13 | -0.33 | |
| 被困版边时间 | 8.90 | 9.20 | -0.30 | |
| 斗气招架 | 2.20 | 2.07 | +0.13 | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.46 | -0.06 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.09 | +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。
Juri · 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 0.2 · 参考 0.11
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 0.2 · 参考 0.11
- 受到惩罚反击：档案 0.1 · 参考 0.08
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 8.2 · 参考 13.05
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
- 版边压制：档案 8.2 · 参考 13.05
- 被困版边时间：档案 8.9 · 参考 8.63
明确每次量表消耗的目的
SA3：档案 50.6% · 参考 33.5%
看着实际量表回顾五次资源决策，记录换来了什么以及还剩哪些选择。使用占比本身不能衡量效率。
试试这样做练习熟悉连段的资源消耗版本与节省版本，比较结果和剩余量表，再决定各自适用的场景。
数据依据
- SA3：档案 50.6% · 参考 33.5%
- SA2：档案 0% · 参考 20.4%
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：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Elena：23场中获胜10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Elena：23场中获胜10场
- 对阵Akuma：75场中获胜41场
- 对阵Ken：55场中获胜28场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：37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：37场中获胜21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：dots-studio/dots-3-note-preview:free