最近一场对战
胜利排位赛
GU
M.GU更新于1天前
Steam
Other俱乐部 · FGTVLIVEC100%
SteamOther俱乐部 · FGTVLIVEC100%HoneysuckleRose
Comedy or Tragedy
MR 1,919#2,740最近 10 场5–5+9最近 20 场13–7+42
胜率
54%
159 胜 · 134 负 · 已存 293 场
排位赛对战
293
已选模式
胜场
159
排位赛
负场
134
排位赛
最高 MR
1,929
Guile
排位 MR · Guile
本地 293 · 导入 0 · 图表显示 293 · 已存 343 场对战
尚未请求回放
GUM.GU按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | HoneysuckleRose | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲（取消） | 18.8% | 29.7% | -10.9% | |
| SA1 | 57.7% | 47.2% | +10.5% | |
| CA | 0.0% | 5.3% | -5.3% | |
| SA2 | 22.1% | 27.1% | -4.9% | |
| 斗气技 | 20.7% | 17.7% | +3.0% | |
| 斗气前冲（招架） | 11.9% | 9.4% | +2.5% | |
| 版边压制 | 6.90 | 9.03 | -2.13 | |
| 斗气防御 | 16.8% | 14.7% | +2.1% | |
| 斗气迸放消耗 | 2.9% | 1.6% | +1.2% | |
| 被困版边时间 | 9.40 | 9.86 | -0.46 | |
| SA3 | 20.1% | 20.5% | -0.3% | |
| 受到投技 | 2.30 | 1.97 | +0.33 | |
| 斗气招架 | 1.40 | 1.68 | -0.28 | |
| 惩罚反击命中 | 0.40 | 0.12 | +0.28 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.21 | +0.19 | |
| 投技 | 1.70 | 1.87 | -0.17 | |
| 招架时被投 | 0.40 | 0.24 | +0.16 | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 拆投 | 0.30 | 0.39 | -0.09 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 精准招架 | 0.50 | 0.57 | -0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 |
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。
Guile · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.11
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 0.11
- 惩罚反击命中：档案 0.3 · 参考 0.12
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.21
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 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 3% · 参考 1.6%
检查近距离选择
投技：档案 1.6 · 参考 1.87
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 1.6 · 参考 1.87
- 拆投：档案 0.4 · 参考 0.39
- 受到投技：档案 2.3 · 参考 1.97
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
把对局战绩当作观察线索
对阵Luke：66场中获胜30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Luke：66场中获胜30场
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.21
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 0.4 · 参考 0.21
- 斗气迸放消耗：档案 3% · 参考 1.6%
试探近距离模式
受到投技：档案 2.3 · 参考 1.97
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
- 受到投技：档案 2.3 · 参考 1.97
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