最近一场对战
胜利排位赛
AK
JUJU更新于6天前
Steam
Japan俱乐部 · FilthyCallusesC100%
SteamJapan俱乐部 · FilthyCallusesC100%じょーかー
Motorcycle Lover
MR 1,519#182,618最近 10 场5–5+1最近 20 场9–11-11
胜率
51%
28 胜 · 27 负 · 已存 55 场
排位赛对战
55
已选模式
胜场
28
排位赛
负场
27
排位赛
最高 MR
1,519
Juri
排位 MR · Juri
本地 55 · 导入 0 · 图表显示 55 · 已存 72 场对战
此时间范围内的排位 MR 数据不足。
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AKJU打法参考
与前—名Juri玩家的习惯对比
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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
检查近距离选择
拆投：档案 1.2 · 参考 0.4
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
- 拆投：档案 1.2 · 参考 0.4
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
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.2 · 参考 0.24
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 0.2 · 参考 0.24
- 斗气迸放消耗：档案 2.2% · 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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
试探近距离模式
拆投：档案 1.2 · 参考 0.4
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
- 拆投：档案 1.2 · 参考 0.4
寻找可重复利用的反击机会
惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.11
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
- 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
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.2 · 参考 0.24
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 0.2 · 参考 0.24
- 斗气迸放消耗：档案 2.2% · 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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
Akuma · 最近100场
需要改进的地方
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.2 · 参考 0.21
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 0.2 · 参考 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 2.2% · 参考 1.6%
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 8.8 · 参考 12.38
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 8.8 · 参考 12.38
- 被困版边时间：档案 7.8 · 参考 8.05
明确每次量表消耗的目的
SA1：档案 45.9% · 参考 29.6%
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
- SA1：档案 45.9% · 参考 29.6%
- SA2：档案 2.7% · 参考 24.2%
- SA3：档案 35.1% · 参考 35.7%
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
先试探实际防守反应
拆投：档案 1.2 · 参考 0.38
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
- 拆投：档案 1.2 · 参考 0.38
- 精准招架：档案 0.3 · 参考 0.85
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.22
试探近距离模式
投技：档案 2.1 · 参考 2.66
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
- 投技：档案 2.1 · 参考 2.66
- 受到投技：档案 2.5 · 参考 2.04
把对局战绩当作观察线索
对阵Ryu：62场中获胜29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Ryu：62场中获胜29场
- 对阵Akuma：49场中获胜30场
- 对阵Yasmine：30场中获胜18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