最近一场对战
胜利排位赛
RY
AKRY更新于2天前
CrossPlatform
Japan俱乐部 · KOPANDAC100%
CrossPlatformJapan俱乐部 · KOPANDAC100%くろパンダtwitch配信中
Just Picked Up SF6
MR 1,605#78,853最近 10 场6–4+16最近 20 场12–8+32
胜率
59%
101 胜 · 71 负 · 已存 172 场
排位赛对战
172
已选模式
胜场
101
排位赛
负场
71
排位赛
最高 MR
1,640
Ryu
排位 MR · Ryu
本地 172 · 导入 0 · 图表显示 172 · 已存 198 场对战
尚未请求回放
RYAKRY按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | くろパンダtwitch配信中 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 54.1% | 34.9% | +19.2% | |
| SA2 | 2.0% | 20.3% | -18.2% | |
| 斗气迸放消耗 | 7.4% | 1.1% | +6.2% | |
| 斗气前冲（招架） | 1.0% | 6.4% | -5.4% | |
| 版边压制 | 5.80 | 10.94 | -5.14 | |
| 斗气技 | 23.3% | 18.9% | +4.4% | |
| 斗气招架 | 4.70 | 1.69 | +3.01 | |
| 被困版边时间 | 10.80 | 8.58 | +2.22 | |
| 斗气防御 | 13.8% | 11.9% | +1.9% | |
| CA | 8.2% | 9.4% | -1.3% | |
| 斗气前冲（取消） | 35.6% | 36.4% | -0.9% | |
| 斗气迸放 | 0.70 | 0.16 | +0.54 | |
| 受到投技 | 2.50 | 2.06 | +0.44 | |
| 投技 | 2.60 | 2.20 | +0.40 | |
| 惩罚反击命中 | 0.40 | 0.08 | +0.32 | |
| 精准招架 | 0.40 | 0.71 | -0.31 | |
| SA3 | 35.7% | 35.4% | +0.3% | |
| 受到惩罚反击 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.15 | -0.15 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.44 | -0.04 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.21 | -0.01 |
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。
Ryu · 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 0.7 · 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 0.7 · 参考 0.16
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.07
明确每次量表消耗的目的
SA2：档案 2% · 参考 20.3%
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
- SA2：档案 2% · 参考 20.3%
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-mini:free
如何应对这位玩家
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62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62场
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.7 · 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 0.7 · 参考 0.16
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0.3 · 参考 0.07
把统计作为观察线索。寻找你已验证在该距离能反击的动作，不要仅凭观感认定它有破绽。
试试这样做该动作出现时，尝试已确认的反击。如果对方不再使用，就恢复平常的距离控制，不必强行寻找机会。
数据依据
- 受到惩罚反击：档案 0.3 · 参考 0.07
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-mini:free