Ryu
更新于4天前SteamSteamMacedoniaMacedonia俱乐部 · HeartfulPartyC100%

AMT-PC

Let's Do This
段位 36MR 1,628#55,338
最近 10 场3–6-5最近 20 场3–6-5
胜率
33%
3 胜 · 6 负 · 已存 9 场
排位赛对战
9
已选模式
胜场
3
排位赛
负场
6
排位赛
最高 MR
1,628
Ryu

排位 MR · Ryu

本地 8 · 导入 0 · 图表显示 8 · 已存 16 场对战

此时间范围内的排位 MR 数据不足。

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Zangief
AMT-PC · Zangief
JP
对手 · JPSubaru

打法参考

与前30名Ryu玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月6日 19:23

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

Ryu
AMT-PC的Ryu基准

与抽样的前30名Ryu玩家的平均习惯对比。

Shuto 2279 · Sahara 2204 · hinao 2167 · Tigger 2164 · sdfsdf 2136 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯AMT-PC顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA344.9%35.4%+9.4%
SA211.5%20.3%-8.7%
斗气前冲(取消)33.5%36.4%-2.9%
斗气迸放消耗3.7%1.1%+2.6%
斗气技21.3%18.9%+2.4%
斗气防御10.2%11.9%-1.6%
版边压制10.3010.94-0.64
斗气招架1.101.69-0.59
精准招架0.200.71-0.51
CA9.0%9.4%-0.4%
SA134.6%34.9%-0.3%
拆投0.200.44-0.24
斗气前冲(招架)6.2%6.4%-0.2%
斗气迸放0.300.16+0.14
受到惩罚反击0.200.07+0.13
被困版边时间8.508.58-0.08
受到昏厥0.100.05+0.05
造成昏厥0.100.05+0.05
斗气反攻0.200.15+0.05
受到投技2.102.06+0.04
惩罚反击命中0.100.08+0.02
招架时被投0.200.21-0.01
投技2.202.20+0.00
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。

Ryu · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.07

    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 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.1 · 参考 0.08
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.16
    • 斗气迸放消耗:档案 3.7% · 参考 1.1%
  3. 复盘防守决策

    斗气招架:档案 1.1 · 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 1.1 · 参考 1.69
    • 精准招架:档案 0.2 · 参考 0.71
    • 拆投:档案 0.2 · 参考 0.44

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10日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

如何应对这位玩家

  1. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.3 · 参考 0.16

    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 0.3 · 参考 0.16
    • 斗气迸放消耗:档案 3.7% · 参考 1.1%
  2. 寻找可重复利用的反击机会

    惩罚反击命中:档案 0.1 · 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 0.1 · 参考 0.08
    • 受到惩罚反击:档案 0.2 · 参考 0.07
  3. 试探近距离模式

    投技:档案 2.2 · 参考 2.2

    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 2.2 · 参考 2.2
    • 拆投:档案 0.2 · 参考 0.44
    • 受到投技:档案 2.1 · 参考 2.06

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10日 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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