Chun-Li
更新于6小时前SteamSteamOtherOther俱乐部 · KOSOKOSOFCC100%

roripeddyTwitch

GG
段位 36MR 1,675#41,131
最近 10 场7–3+33最近 20 场10–5+44
胜率
67%
10 胜 · 5 负 · 已存 15 场
排位赛对战
15
已选模式
胜场
10
排位赛
负场
5
排位赛
最高 MR
1,675
Chun-Li

排位 MR · Chun-Li

本地 15 · 导入 23 · 图表显示 23 · 已存 292 场对战

最近一场对战

失败斗技战场

尚未请求回放
Chun-Li
roripeddyTwitch · Chun-Li
Dhalsim
对手 · Dhalsim機械魔獣ヴァンドゥブルブボンゴ

打法参考

与前30名Chun-Li玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月14日 22:23

最近100场比赛的已报告趋势,并非生涯习惯平均值。 · 数据详情

Chun-Li
roripeddyTwitch的Chun-Li基准

与抽样的前30名Chun-Li玩家的平均习惯对比。

HAITANI 2263 · Seiya 2244 · ドドガマル_pc 2209 · YOKOHAMA_TARO 2152 · leith 2147 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯roripeddyTwitch顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA242.9%32.6%+10.3%
SA123.8%33.0%-9.2%
斗气前冲(取消)49.2%43.1%+6.1%
斗气技10.2%15.6%-5.4%
CA3.6%8.5%-5.0%
SA329.8%25.9%+3.9%
斗气防御7.4%9.6%-2.2%
被困版边时间6.508.40-1.90
斗气招架1.001.61-0.61
投技1.902.51-0.61
斗气迸放消耗1.1%1.5%-0.4%
受到投技1.601.97-0.37
斗气前冲(招架)4.1%4.5%-0.3%
精准招架0.300.57-0.27
斗气反攻0.000.18-0.18
版边压制12.2012.05+0.15
招架时被投0.100.22-0.12
斗气迸放0.100.17-0.07
受到昏厥0.000.05-0.05
拆投0.400.35+0.05
造成昏厥0.100.05+0.05
受到惩罚反击0.100.07+0.03
惩罚反击命中0.100.10-0.00
从数据到练习

对战计划

最近100场

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。

Chun-Li · 最近100场

需要改进的地方

  1. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 0.4 · 参考 1.64

    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
    • 斗气招架:档案 0.4 · 参考 1.64
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.57
    • 斗气反攻:档案 0 · 参考 0.17
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.1 · 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 0.1 · 参考 0.16
    • 斗气迸放消耗:档案 0.7% · 参考 1.4%
  3. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.1 · 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 0.1 · 参考 0.09
    • 惩罚反击命中:档案 0.1 · 参考 0.1

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9日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro: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 0.4 · 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 0.4 · 参考 1.64
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.57
    • 斗气反攻:档案 0 · 参考 0.17
  2. 试探近距离模式

    拆投:档案 0.5 · 参考 0.4

    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
    • 拆投:档案 0.5 · 参考 0.4
    • 受到投技:档案 2.1 · 参考 2.08
  3. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.1 · 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 0.1 · 参考 0.16
    • 斗气迸放消耗:档案 0.7% · 参考 1.4%

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9日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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