最近一场对战
胜利排位赛
CH
RYCH更新于1周前
Steam
BangladeshM100%
SteamBangladeshM100%もちもちきなこもち
Let's Do This
MR 1,592#92,640最近 10 场4–6-13最近 20 场10–100
胜率
49%
82 胜 · 85 负 · 已存 167 场
排位赛对战
167
已选模式
胜场
82
排位赛
负场
85
排位赛
最高 MR
1,687
Chun-Li
排位 MR · Chun-Li
本地 167 · 导入 0 · 图表显示 167 · 已存 167 场对战
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CHRYCH按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | もちもちきなこもち | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 38.9% | 31.7% | +7.1% | |
| SA3 | 22.2% | 26.2% | -4.0% | |
| SA1 | 31.5% | 34.5% | -3.0% | |
| 斗气前冲（取消） | 42.7% | 40.1% | +2.6% | |
| 斗气防御 | 8.2% | 10.2% | -2.0% | |
| 斗气前冲（招架） | 3.2% | 5.0% | -1.8% | |
| 版边压制 | 12.20 | 11.27 | +0.93 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.8% | 1.4% | +0.4% | |
| 斗气技 | 17.2% | 16.9% | +0.3% | |
| 投技 | 2.10 | 2.39 | -0.29 | |
| 被困版边时间 | 9.30 | 9.57 | -0.27 | |
| CA | 7.4% | 7.6% | -0.2% | |
| 拆投 | 0.30 | 0.40 | -0.10 | |
| 受到投技 | 2.00 | 2.08 | -0.08 | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| 精准招架 | 0.50 | 0.57 | -0.07 | |
| 斗气迸放 | 0.10 | 0.16 | -0.06 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 斗气招架 | 1.60 | 1.64 | -0.04 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
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。
Chun-Li · 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 0.1 · 参考 0.16
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 0.1 · 参考 0.16
- 斗气迸放消耗：档案 1.8% · 参考 1.4%
复盘防守决策
斗气反攻：档案 0.1 · 参考 0.17
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 0.1 · 参考 0.17
- 斗气招架：档案 1.6 · 参考 1.64
- 精准招架：档案 0.5 · 参考 0.57
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 12.2 · 参考 11.27
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 12.2 · 参考 11.27
- 被困版边时间：档案 9.3 · 参考 9.57
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5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Char 253：958场中获胜479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 253：958场中获胜479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57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57场
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
- 斗气迸放消耗：档案 1.8% · 参考 1.4%
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5日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free