最近一场对战
胜利排位赛
C.
AL
JU更新于6天前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%napo
How Positively Dreadful
MR 1,548#138,162最近 10 场8–2+38最近 20 场11–9+15
胜率
50%
58 胜 · 58 负 · 已存 116 场
排位赛对战
116
已选模式
胜场
58
排位赛
负场
58
排位赛
最高 MR
1,581
Juri
排位 MR · Juri
本地 102 · 导入 0 · 图表显示 102 · 已存 116 场对战
尚未请求回放
C.ALJU按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | napo | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 21.6% | 36.7% | -15.2% | |
| CA | 23.5% | 8.9% | +14.6% | |
| 斗气技 | 6.5% | 19.4% | -12.9% | |
| 斗气前冲（取消） | 43.3% | 31.9% | +11.5% | |
| SA3 | 39.2% | 34.8% | +4.4% | |
| SA2 | 15.7% | 19.5% | -3.8% | |
| 斗气防御 | 16.6% | 13.4% | +3.2% | |
| 版边压制 | 9.60 | 12.24 | -2.64 | |
| 投技 | 1.30 | 2.65 | -1.35 | |
| 斗气前冲（招架） | 8.5% | 7.1% | +1.3% | |
| 被困版边时间 | 9.80 | 9.20 | +0.60 | |
| 受到投技 | 2.70 | 2.13 | +0.57 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.6% | 2.0% | -0.4% | |
| 斗气招架 | 2.40 | 2.07 | +0.33 | |
| 招架时被投 | 0.00 | 0.26 | -0.26 | |
| 拆投 | 0.70 | 0.46 | +0.24 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 精准招架 | 0.70 | 0.64 | +0.06 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| 斗气反攻 | 0.20 | 0.20 | 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。
Juri · 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 0.2 · 参考 0.08
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 0.2 · 参考 0.08
检查近距离选择
拆投：档案 0.8 · 参考 0.4
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
- 拆投：档案 0.8 · 参考 0.4
- 受到投技：档案 2.8 · 参考 2.07
明确每次量表消耗的目的
SA1：档案 17.6% · 参考 39.6%
看着实际量表回顾五次资源决策，记录换来了什么以及还剩哪些选择。使用占比本身不能衡量效率。
试试这样做练习熟悉连段的资源消耗版本与节省版本，比较结果和剩余量表，再决定各自适用的场景。
数据依据
- SA1：档案 17.6% · 参考 39.6%
- SA3：档案 52.9% · 参考 34.6%
- CA：档案 13.7% · 参考 9.9%
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：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Ryu：69场中获胜33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：69场中获胜33场
- 对阵Luke：61场中获胜30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6日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free