最近一场对战
胜利排位赛
MAMA
JU更新于24小时前
Steam
Japan俱乐部 · WaraiNoUtageC100%
SteamJapan俱乐部 · WaraiNoUtageC100%そらじろう
Fights for Love
MR 1,559#129,611最近 10 场2–8-51最近 20 场6–14-66
胜率
46%
90 胜 · 105 负 · 已存 195 场
排位赛对战
195
已选模式
胜场
90
排位赛
负场
105
排位赛
最高 MR
1,646
Juri
排位 MR · Juri
本地 195 · 导入 46 · 图表显示 203 · 已存 284 场对战
尚未请求回放
MAMAJU按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | そらじろう | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 18.1% | 34.8% | -16.8% | |
| SA1 | 47.0% | 36.7% | +10.2% | |
| CA | 15.7% | 8.9% | +6.7% | |
| 斗气技 | 13.4% | 19.4% | -6.0% | |
| 斗气前冲（取消） | 36.6% | 31.9% | +4.8% | |
| 斗气防御 | 18.1% | 13.4% | +4.6% | |
| 被困版边时间 | 13.00 | 9.20 | +3.80 | |
| 版边压制 | 9.60 | 12.24 | -2.64 | |
| 斗气招架 | 4.40 | 2.07 | +2.33 | |
| 斗气前冲（招架） | 5.1% | 7.1% | -2.0% | |
| 斗气迸放消耗 | 1.3% | 2.0% | -0.8% | |
| 精准招架 | 1.00 | 0.64 | +0.36 | |
| SA2 | 19.3% | 19.5% | -0.2% | |
| 投技 | 2.50 | 2.65 | -0.15 | |
| 斗气反攻 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.46 | -0.06 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| 受到投技 | 2.10 | 2.13 | -0.03 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.09 | +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。
Juri · 最近100场
需要改进的地方
追踪位置得失的过程
被困版边时间：档案 12.3 · 参考 9.2
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
- 被困版边时间：档案 12.3 · 参考 9.2
- 版边压制：档案 9.4 · 参考 12.24
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.2 · 参考 0.27
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 0.2 · 参考 0.27
复盘防守决策
斗气招架：档案 4.3 · 参考 2.07
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 4.3 · 参考 2.07
- 精准招架：档案 1.1 · 参考 0.64
- 斗气反攻：档案 0.1 · 参考 0.2
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
把对局战绩当作观察线索
对阵Juri：30场中获胜15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Juri：30场中获胜15场
- 对阵Marisa：20场中获胜5场
- 对阵Blanka：22场中获胜14场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：20场中获胜9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：20场中获胜9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12日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
Mai · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
斗气招架：档案 4.6 · 参考 1.69
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 4.6 · 参考 1.69
- 精准招架：档案 0.9 · 参考 0.67
- 斗气反攻：档案 0.2 · 参考 0.15
追踪位置得失的过程
被困版边时间：档案 12.2 · 参考 8.39
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
- 被困版边时间：档案 12.2 · 参考 8.39
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.16
- 斗气迸放消耗：档案 1.8% · 参考 1.2%
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-mini:free
如何应对这位玩家
把对局战绩当作观察线索
对阵Jamie：28场中获胜5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Jamie：28场中获胜5场
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43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43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9日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free