最近一场对战
失败排位赛
JAJAJA更新于1周前
Steam
JapanC98%
SteamJapanC98%Ruto_47
Conqueror: Drunken Fist
LP 13,019最近 10 场2–8最近 20 场10–10
胜率
41%
25 胜 · 36 负 · 已存 61 场
排位赛对战
61
已选模式
胜场
25
排位赛
负场
36
排位赛
最高 LP
13,200
Jamie
排位 LP · Jamie
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
JAJAJA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Ruto_47 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲（取消） | 9.0% | 33.8% | -24.9% | |
| SA2 | 0.0% | 21.4% | -21.4% | |
| CA | 25.0% | 9.8% | +15.2% | |
| SA3 | 50.0% | 39.7% | +10.3% | |
| 版边压制 | 5.50 | 14.89 | -9.39 | |
| 斗气防御 | 15.3% | 11.0% | +4.4% | |
| SA1 | 25.0% | 29.0% | -4.0% | |
| 斗气技 | 19.6% | 23.2% | -3.6% | |
| 斗气前冲（招架） | 8.7% | 5.7% | +2.9% | |
| 被困版边时间 | 11.30 | 8.56 | +2.74 | |
| 受到投技 | 3.90 | 2.15 | +1.75 | |
| 斗气迸放消耗 | 0.3% | 1.4% | -1.1% | |
| 投技 | 2.80 | 2.40 | +0.40 | |
| 拆投 | 0.80 | 0.40 | +0.40 | |
| 精准招架 | 0.30 | 0.67 | -0.37 | |
| 斗气招架 | 1.50 | 1.78 | -0.28 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.26 | -0.26 | |
| 受到惩罚反击 | 0.30 | 0.06 | +0.24 | |
| 斗气迸放 | 0.00 | 0.21 | -0.21 | |
| 招架时被投 | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 惩罚反击命中 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 |
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。
Jamie · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.3 · 参考 0.08
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 0.3 · 参考 0.08
- 惩罚反击命中：档案 0 · 参考 0.07
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 5.5 · 参考 14.71
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 5.5 · 参考 14.71
- 被困版边时间：档案 11.3 · 参考 7.67
明确每次量表消耗的目的
SA2：档案 0% · 参考 21.4%
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
- SA2：档案 0% · 参考 21.4%
- SA3：档案 50% · 参考 38.6%
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
受到投技：档案 3.9 · 参考 1.97
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
- 受到投技：档案 3.9 · 参考 1.97
- 拆投：档案 0.8 · 参考 0.42
把对局战绩当作观察线索
对阵Akuma：31场中获胜17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Akuma：31场中获胜17场
- 对阵M. Bison：23场中获胜6场
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25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25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