最近一场对战
失败排位赛
RY
AKRY更新于1周前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%shot
Let's Do This
MR 1,501#238,603最近 10 场6–4+20最近 20 场11–9+28
胜率
47%
18 胜 · 20 负 · 已存 38 场
排位赛对战
38
已选模式
胜场
18
排位赛
负场
20
排位赛
最高 MR
1,501
Ryu
排位 MR · Ryu
本地 38 · 导入 0 · 图表显示 38 · 已存 38 场对战
尚未请求回放
RYAKRY按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | shot | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 62.7% | 37.6% | +25.2% | |
| SA2 | 0.0% | 19.3% | -19.3% | |
| SA1 | 23.5% | 34.2% | -10.7% | |
| 斗气技 | 9.2% | 18.8% | -9.6% | |
| CA | 13.7% | 8.9% | +4.8% | |
| 版边压制 | 8.20 | 11.48 | -3.28 | |
| 斗气防御 | 14.4% | 11.3% | +3.1% | |
| 斗气前冲（招架） | 3.6% | 5.8% | -2.2% | |
| 被困版边时间 | 10.40 | 8.74 | +1.66 | |
| 斗气招架 | 3.30 | 1.71 | +1.59 | |
| 斗气迸放消耗 | 2.4% | 1.1% | +1.3% | |
| 斗气前冲（取消） | 39.5% | 38.7% | +0.8% | |
| 受到投技 | 2.60 | 2.07 | +0.53 | |
| 投技 | 2.00 | 2.29 | -0.29 | |
| 精准招架 | 0.50 | 0.75 | -0.25 | |
| 斗气反攻 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.16 | +0.14 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.45 | -0.05 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
Ryu · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.08
追踪位置得失的过程
版边压制：档案 8.2 · 参考 10.94
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 8.2 · 参考 10.94
- 被困版边时间：档案 10.4 · 参考 8.58
复盘防守决策
斗气招架：档案 3.3 · 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 3.3 · 参考 1.69
- 精准招架：档案 0.5 · 参考 0.71
- 斗气反攻：档案 0.3 · 参考 0.15
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7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Jamie：195场中获胜96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：195场中获胜96场
- 对阵Terry：95场中获胜42场
- 对阵Ken：88场中获胜43场
寻找可重复利用的反击机会
惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.08
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
- 惩罚反击命中：档案 0.2 · 参考 0.08
保持压力但不过度冒进
版边压制：档案 8.2 · 参考 10.94
寻找用熟悉选择获取空间的机会。把对手逼到角落后，先观察实际脱身方式，再决定如何调整。
试试这样做试一次熟悉的压制。如果同一种脱身反复出现，就练习针对该动作的应对；如果对方变化防守，就不要押注单一判断。
数据依据
- 版边压制：档案 8.2 · 参考 10.94
- 被困版边时间：档案 10.4 · 参考 8.58
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7日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free