最近一场对战
胜利排位赛
ZA
LIZA更新于6天前
CrossPlatform
Japan俱乐部 · BullBeamExpressM97%
CrossPlatformJapan俱乐部 · BullBeamExpressM97%ジャンボ田西
Always Remember to Smile!
LP 17,716最近 10 场6–4最近 20 场8–12
胜率
52%
48 胜 · 45 负 · 已存 93 场
排位赛对战
93
已选模式
胜场
48
排位赛
负场
45
排位赛
最高 LP
17,986
Zangief
排位 LP · Zangief
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
ZALIZA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | ジャンボ田西 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 67.9% | 30.6% | +37.3% | |
| SA2 | 7.1% | 36.6% | -29.5% | |
| 斗气前冲（取消） | 6.5% | 35.2% | -28.8% | |
| SA1 | 3.6% | 21.1% | -17.6% | |
| CA | 21.4% | 11.7% | +9.7% | |
| 斗气防御 | 22.9% | 14.6% | +8.3% | |
| 斗气迸放消耗 | 7.3% | 2.1% | +5.2% | |
| 斗气前冲（招架） | 12.5% | 7.9% | +4.6% | |
| 版边压制 | 2.90 | 6.66 | -3.76 | |
| 被困版边时间 | 6.90 | 10.28 | -3.38 | |
| 投技 | 4.80 | 2.51 | +2.29 | |
| 受到投技 | 3.40 | 2.32 | +1.08 | |
| 斗气技 | 14.0% | 12.9% | +1.1% | |
| 精准招架 | 0.10 | 0.77 | -0.67 | |
| 受到惩罚反击 | 0.60 | 0.13 | +0.47 | |
| 斗气迸放 | 0.60 | 0.27 | +0.33 | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.42 | -0.32 | |
| 斗气招架 | 2.40 | 2.09 | +0.31 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.57 | -0.17 | |
| 惩罚反击命中 | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 |
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。
Zangief · 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 0.6 · 参考 0.13
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 0.6 · 参考 0.13
- 惩罚反击命中：档案 0.3 · 参考 0.19
复盘防守决策
精准招架：档案 0.1 · 参考 0.77
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
- 精准招架：档案 0.1 · 参考 0.77
- 斗气反攻：档案 0.1 · 参考 0.42
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 2.9 · 参考 6.66
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 2.9 · 参考 6.66
- 被困版边时间：档案 6.9 · 参考 10.28
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8日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.6 · 参考 0.27
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 0.6 · 参考 0.27
- 斗气迸放消耗：档案 7.3% · 参考 2.1%
试探近距离模式
投技：档案 4.8 · 参考 2.51
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 4.8 · 参考 2.51
- 受到投技：档案 3.4 · 参考 2.32
把对局战绩当作观察线索
对阵Ryu：180场中获胜82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：180场中获胜82场
- 对阵Zangief：107场中获胜34场
- 对阵Yasmine：114场中获胜44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8日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free