最近一场对战
胜利排位赛
RA
CHRA更新于12小时前
CrossPlatform
Japan俱乐部 · NeoZEONC93%
CrossPlatformJapan俱乐部 · NeoZEONC93%AREA NU #506
Whirlwind Striker
MR 1,703#30,558最近 10 场8–2+45最近 20 场14–6+56
胜率
59%
111 胜 · 78 负 · 已存 189 场
排位赛对战
189
已选模式
胜场
111
排位赛
负场
78
排位赛
最高 MR
1,703
Rashid
排位 MR · Rashid
本地 188 · 导入 106 · 图表显示 200 · 已存 236 场对战
可用
RACHRA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | AREA NU #506 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 74.3% | 56.0% | +18.3% | |
| SA1 | 10.1% | 22.7% | -12.6% | |
| 斗气技 | 14.7% | 20.1% | -5.3% | |
| SA3 | 11.9% | 16.6% | -4.7% | |
| 斗气前冲（取消） | 29.5% | 32.1% | -2.6% | |
| 版边压制 | 17.10 | 15.02 | +2.08 | |
| 斗气前冲（招架） | 9.0% | 7.4% | +1.5% | |
| CA | 3.7% | 4.7% | -1.0% | |
| 被困版边时间 | 8.60 | 9.52 | -0.92 | |
| 斗气防御 | 12.1% | 13.0% | -0.9% | |
| 斗气迸放消耗 | 2.8% | 2.0% | +0.9% | |
| 斗气招架 | 0.90 | 1.77 | -0.87 | |
| 投技 | 2.00 | 2.64 | -0.64 | |
| 受到投技 | 1.70 | 2.05 | -0.35 | |
| 精准招架 | 0.30 | 0.61 | -0.31 | |
| 斗气反攻 | 0.60 | 0.31 | +0.29 | |
| 造成昏厥 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| 拆投 | 0.30 | 0.37 | -0.07 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| 招架时被投 | 0.30 | 0.28 | +0.02 | |
| 受到惩罚反击 | 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。
Rashid · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
斗气招架：档案 0.9 · 参考 1.77
比较五个防守场景：对手做了什么、你选了什么、结果如何。招架或拆投次数少，并不直接说明防守有弱点。
试试这样做从一个棘手场景记录两种不同选择，练习辨别和应对，再检查下一组对战中的判断是否改善。
数据依据
- 斗气招架：档案 0.9 · 参考 1.77
- 精准招架：档案 0.3 · 参考 0.61
- 斗气反攻：档案 0.6 · 参考 0.31
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.25
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 0.25
- 斗气迸放消耗：档案 2.8% · 参考 2%
检查近距离选择
投技：档案 2 · 参考 2.64
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
- 投技：档案 2 · 参考 2.64
- 拆投：档案 0.3 · 参考 0.37
- 受到投技：档案 1.7 · 参考 2.05
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12日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
如何应对这位玩家
把对局战绩当作观察线索
对阵Char 253：448场中获胜244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Char 253：448场中获胜244场
- 对阵Ryu：36场中获胜19场
- 对阵Luke：32场中获胜20场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：100场中获胜62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：100场中获胜62场
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 0.9 · 参考 1.77
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
- 斗气招架：档案 0.9 · 参考 1.77
- 精准招架：档案 0.3 · 参考 0.61
- 斗气反攻：档案 0.6 · 参考 0.31
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12日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free