Ryu
更新于10小时前CrossPlatformCrossPlatformJapanJapanC86%

kaido

I Shall Give You Death!
段位 30
LP 18,312
最近 10 场4–6最近 20 场8–8
胜率
50%
8 胜 · 8 负 · 已存 16 场
排位赛对战
16
已选模式
胜场
8
排位赛
负场
8
排位赛
最高 LP
18,312
Ryu

排位 LP · Ryu

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M. Bison
kaido · M. Bison
Ryu
对手 · Ryutoguloani

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与前—名Ryu玩家的习惯对比

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Ryu · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.5 · 参考 0.07

    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 0.5 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.1 · 参考 0.08
  2. 明确每次量表消耗的目的

    斗气技:档案 27% · 参考 18.9%

    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
    • 斗气技:档案 27% · 参考 18.9%
  3. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 6 · 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 6 · 参考 10.94
    • 被困版边时间:档案 6.6 · 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13日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 0.2 · 参考 1.69

    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
    • 斗气招架:档案 0.2 · 参考 1.69
    • 精准招架:档案 0 · 参考 0.71
  2. 试探近距离模式

    投技:档案 2.7 · 参考 2.2

    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 2.7 · 参考 2.2
    • 受到投技:档案 2.9 · 参考 2.06
    • 拆投:档案 0.2 · 参考 0.44
  3. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.16
    • 斗气迸放消耗:档案 5.1% · 参考 1.1%

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13日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

M. Bison · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.5 · 参考 0.07

    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 0.5 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.1 · 参考 0.1
  2. 检查近距离选择

    投技:档案 2.7 · 参考 2.43

    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 2.7 · 参考 2.43
    • 受到投技:档案 2.9 · 参考 2.34
  3. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 6 · 参考 12.11

    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 6 · 参考 12.11
    • 被困版边时间:档案 6.6 · 参考 9.13

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13日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

如何应对这位玩家

  1. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 0.2 · 参考 1.64

    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
    • 斗气招架:档案 0.2 · 参考 1.64
    • 精准招架:档案 0 · 参考 0.67

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13日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

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