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LU
ED
RY更新于2天前
Steam
China俱乐部 · ManchesterCityC100%
SteamChina俱乐部 · ManchesterCityC100%chocy
Let's Do This
MR 1,714#23,931最近 10 场6–4+4最近 20 场9–5+20
胜率
64%
9 胜 · 5 负 · 已存 14 场
排位赛对战
14
已选模式
胜场
9
排位赛
负场
5
排位赛
最高 MR
1,714
Ryu
排位 MR · Ryu
本地 14 · 导入 0 · 图表显示 14 · 已存 168 场对战
尚未请求回放
LUEDRY按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | chocy | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 54.1% | 37.6% | +16.5% | |
| SA1 | 23.0% | 34.2% | -11.3% | |
| 斗气前冲（取消） | 31.0% | 38.7% | -7.6% | |
| 斗气技 | 13.0% | 18.8% | -5.9% | |
| CA | 4.9% | 8.9% | -4.0% | |
| 斗气防御 | 15.1% | 11.3% | +3.9% | |
| 斗气前冲（招架） | 8.8% | 5.8% | +3.0% | |
| 版边压制 | 8.90 | 11.48 | -2.58 | |
| SA2 | 18.0% | 19.3% | -1.2% | |
| 被困版边时间 | 9.20 | 8.74 | +0.46 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.5% | 1.1% | +0.4% | |
| 精准招架 | 0.40 | 0.75 | -0.35 | |
| 受到投技 | 1.90 | 2.07 | -0.17 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| 投技 | 2.20 | 2.29 | -0.09 | |
| 斗气招架 | 1.80 | 1.71 | +0.09 | |
| 斗气反攻 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 斗气迸放 | 0.10 | 0.16 | -0.06 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 拆投 | 0.50 | 0.45 | +0.05 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.22 | -0.02 |
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。
Ryu · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
斗气反攻：档案 0.3 · 参考 0.15
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
- 斗气反攻：档案 0.3 · 参考 0.15
- 斗气招架：档案 2.2 · 参考 1.69
- 精准招架：档案 0.8 · 参考 0.71
检查近距离选择
投技：档案 1.8 · 参考 2.2
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 1.8 · 参考 2.2
- 拆投：档案 0.3 · 参考 0.44
- 受到投技：档案 2 · 参考 2.06
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 12.5 · 参考 10.94
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 12.5 · 参考 10.94
- 被困版边时间：档案 7.9 · 参考 8.58
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：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.1 · 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 0.1 · 参考 0.16
试探近距离模式
拆投：档案 0.3 · 参考 0.44
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 0.3 · 参考 0.44
- 投技：档案 1.8 · 参考 2.2
- 受到投技：档案 2 · 参考 2.06
先试探实际防守反应
斗气反攻：档案 0.3 · 参考 0.15
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
- 斗气反攻：档案 0.3 · 参考 0.15
- 斗气招架：档案 2.2 · 参考 1.69
- 精准招架：档案 0.8 · 参考 0.71
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：nex-agi/nex-n2.5-pro:free