Sagat
更新于6天前CrossPlatformCrossPlatformJapanJapanC100%

ずおンゴ

Battle Routine, Set!
段位 36MR 1,716#20,731
最近 10 场5–5-2最近 20 场11–9+9
胜率
56%
87 胜 · 67 负 · 已存 154 场
排位赛对战
154
已选模式
胜场
87
排位赛
负场
67
排位赛
最高 MR
1,726
Sagat

排位 MR · Sagat

本地 154 · 导入 0 · 图表显示 154 · 已存 219 场对战

最近一场对战

失败排位赛

尚未请求回放
Sagat
ずおンゴ · Sagat
Terry
对手 · TerryErde Bogard

打法参考

与前30名Sagat玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 10:18

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

Sagat
ずおンゴ的Sagat基准

与抽样的前30名Sagat玩家的平均习惯对比。

Hand Me Downs 2230 · BonchanRB 2209 · Kushina 2201 · hinao 2199 · Yanai 2142 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯ずおンゴ顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA367.9%39.9%+28.0%
SA17.5%24.6%-17.0%
SA217.0%26.4%-9.4%
斗气技22.9%16.0%+6.8%
斗气前冲(取消)31.5%34.0%-2.5%
斗气前冲(招架)6.0%8.4%-2.5%
斗气防御12.4%14.2%-1.8%
CA7.5%9.1%-1.5%
被困版边时间10.408.88+1.52
版边压制13.7012.43+1.27
投技1.302.23-0.93
斗气迸放消耗0.7%1.3%-0.6%
精准招架0.400.74-0.34
受到投技1.902.21-0.31
斗气反攻0.000.24-0.24
受到惩罚反击0.200.09+0.11
斗气招架1.901.81+0.09
造成昏厥0.000.08-0.08
斗气迸放0.100.18-0.08
招架时被投0.200.25-0.05
受到昏厥0.100.05+0.05
拆投0.500.46+0.04
惩罚反击命中0.100.11-0.01
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。

Sagat · 最近100场

需要改进的地方

  1. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.1 · 参考 0.18

    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 0.18
    • 斗气迸放消耗:档案 0.7% · 参考 1.3%
  2. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.09
  3. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 13.7 · 参考 12.64

    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 13.7 · 参考 12.64
    • 被困版边时间:档案 10.4 · 参考 8.91

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8日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 寻找可重复利用的反击机会

    受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.09

    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 0.2 · 参考 0.09
  2. 先试探实际防守反应

    斗气反攻:档案 0 · 参考 0.23

    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
    • 斗气反攻:档案 0 · 参考 0.23
    • 斗气招架:档案 1.9 · 参考 1.58
    • 精准招架:档案 0.4 · 参考 0.68
  3. 试探近距离模式

    投技:档案 1.3 · 参考 2.27

    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 1.3 · 参考 2.27
    • 受到投技:档案 1.9 · 参考 2.15
    • 拆投:档案 0.5 · 参考 0.43

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8日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free