最近一场对战
胜利自定义房间
YA
JU
DE更新于5小时前
Steam
JapanC97%
SteamJapanC97%あずまおう
GG
LP 22,791最近 10 场4–6最近 20 场9–11
胜率
50%
67 胜 · 67 负 · 已存 134 场
排位赛对战
134
已选模式
胜场
67
排位赛
负场
67
排位赛
最高 LP
22,891
Dee Jay
排位 LP · Dee Jay
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
YAJUDE按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | あずまおう | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 32.1% | 8.7% | +23.4% | |
| 斗气技 | 12.8% | 24.7% | -11.9% | |
| SA1 | 24.5% | 36.2% | -11.7% | |
| SA2 | 11.3% | 21.3% | -10.0% | |
| 斗气前冲（取消） | 32.1% | 23.0% | +9.2% | |
| 被困版边时间 | 5.10 | 9.11 | -4.01 | |
| 斗气迸放消耗 | 3.6% | 1.8% | +1.8% | |
| SA3 | 32.1% | 33.8% | -1.7% | |
| 受到投技 | 3.50 | 2.20 | +1.30 | |
| 斗气防御 | 13.8% | 15.1% | -1.2% | |
| 斗气前冲（招架） | 9.9% | 8.9% | +1.0% | |
| 斗气招架 | 0.90 | 1.76 | -0.86 | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.57 | -0.37 | |
| 受到惩罚反击 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| 投技 | 2.20 | 2.38 | -0.18 | |
| 拆投 | 0.60 | 0.43 | +0.17 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.25 | -0.15 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| 版边压制 | 12.20 | 12.23 | -0.03 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
Dee Jay · 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 0.09
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 0.09
复盘防守决策
受到投技：档案 3.6 · 参考 2.2
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
- 受到投技：档案 3.6 · 参考 2.2
- 拆投：档案 0.7 · 参考 0.43
检查近距离选择
投技：档案 1.8 · 参考 2.38
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 2.38
- 受到投技：档案 3.6 · 参考 2.2
- 拆投：档案 0.7 · 参考 0.43
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-pro:free
如何应对这位玩家
先试探实际防守反应
拆投：档案 0.7 · 参考 0.43
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
- 拆投：档案 0.7 · 参考 0.43
- 受到投技：档案 3.6 · 参考 2.2
试探近距离模式
投技：档案 1.8 · 参考 2.38
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 1.8 · 参考 2.38
- 受到投技：档案 3.6 · 参考 2.2
把对局战绩当作观察线索
对阵Akuma：34场中获胜16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：34场中获胜16场
- 对阵Alex：14场中获胜6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12日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free