最近一场对战
失败排位赛
LU
DELU更新于1周前
Steam
Japan俱乐部 · AddictedPartyM100%
SteamJapan俱乐部 · AddictedPartyM100%owl.
Two Years & Still Fightin'
MR 1,792#11,576最近 10 场5–5-3最近 20 场10–10-5
胜率
49%
23 胜 · 24 负 · 已存 47 场
排位赛对战
47
已选模式
胜场
23
排位赛
负场
24
排位赛
最高 MR
1,825
Luke
排位 MR · Luke
本地 47 · 导入 0 · 图表显示 47 · 已存 68 场对战
尚未请求回放
LUDELU按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | owl. | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 50.6% | 30.6% | +20.0% | |
| 斗气前冲（取消） | 22.7% | 37.3% | -14.6% | |
| 斗气技 | 29.9% | 16.7% | +13.3% | |
| SA3 | 22.1% | 34.2% | -12.1% | |
| SA2 | 14.3% | 26.0% | -11.7% | |
| CA | 13.0% | 9.2% | +3.8% | |
| 斗气防御 | 9.8% | 13.2% | -3.4% | |
| 版边压制 | 11.30 | 13.55 | -2.25 | |
| 斗气迸放消耗 | 3.2% | 1.4% | +1.8% | |
| 斗气前冲（招架） | 6.1% | 7.6% | -1.5% | |
| 斗气招架 | 1.10 | 1.80 | -0.70 | |
| 精准招架 | 0.30 | 0.69 | -0.39 | |
| 投技 | 2.70 | 2.43 | +0.27 | |
| 拆投 | 0.60 | 0.37 | +0.23 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| 被困版边时间 | 8.60 | 8.74 | -0.14 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| 受到投技 | 1.90 | 2.01 | -0.11 | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.22 | -0.02 |
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。
Luke · 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 0.4 · 参考 0.17
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 0.4 · 参考 0.17
- 斗气迸放消耗：档案 3.8% · 参考 1.3%
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.3 · 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
- 惩罚反击命中：档案 0.3 · 参考 0.08
- 受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.06
明确每次量表消耗的目的
斗气技：档案 31.5% · 参考 15.4%
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 31.5% · 参考 15.4%
- SA1：档案 48.3% · 参考 30.7%
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：82场中获胜48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：82场中获胜48场
- 对阵A.K.I.：37场中获胜16场
- 对阵Alex：79场中获胜34场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：26场中获胜13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：26场中获胜13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