最近一场对战
失败排位赛
RY
SARY更新于13小时前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%刻むんだ
Steady and Relentless
MR 1,574#115,749最近 10 场8–2+54最近 20 场12–8+36
胜率
51%
69 胜 · 66 负 · 已存 135 场
排位赛对战
135
已选模式
胜场
69
排位赛
负场
66
排位赛
最高 MR
1,582
Ryu
排位 MR · Ryu
本地 135 · 导入 138 · 图表显示 176 · 已存 135 场对战
尚未请求回放
RYSARY按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | 刻むんだ | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| 斗气前冲（取消） | 49.5% | 36.4% | +13.0% | |
| SA3 | 47.8% | 35.4% | +12.4% | |
| SA2 | 8.7% | 20.3% | -11.6% | |
| 斗气技 | 11.0% | 18.9% | -7.8% | |
| SA1 | 30.4% | 34.9% | -4.4% | |
| 斗气前冲（招架） | 2.6% | 6.4% | -3.8% | |
| CA | 13.0% | 9.4% | +3.6% | |
| 版边压制 | 9.10 | 10.94 | -1.84 | |
| 斗气招架 | 3.40 | 1.69 | +1.71 | |
| 被困版边时间 | 7.20 | 8.58 | -1.38 | |
| 斗气防御 | 12.9% | 11.9% | +1.0% | |
| 投技 | 2.60 | 2.20 | +0.40 | |
| 拆投 | 0.10 | 0.44 | -0.34 | |
| 精准招架 | 1.00 | 0.71 | +0.29 | |
| 受到投技 | 2.30 | 2.06 | +0.24 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.3% | 1.1% | +0.2% | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.15 | -0.15 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.21 | -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。
Ryu · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
斗气招架：档案 3.8 · 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 3.8 · 参考 1.69
检查近距离选择
拆投：档案 0.1 · 参考 0.44
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
- 拆投：档案 0.1 · 参考 0.44
- 受到投技：档案 2.6 · 参考 2.06
明确每次量表消耗的目的
CA：档案 25.5% · 参考 9.4%
看着实际量表回顾五次资源决策，记录换来了什么以及还剩哪些选择。使用占比本身不能衡量效率。
试试这样做练习熟悉连段的资源消耗版本与节省版本，比较结果和剩余量表，再决定各自适用的场景。
数据依据
- CA：档案 25.5% · 参考 9.4%
- SA3：档案 29.8% · 参考 35.4%
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
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 3.8 · 参考 1.69
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
- 斗气招架：档案 3.8 · 参考 1.69
试探近距离模式
拆投：档案 0.1 · 参考 0.44
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
- 拆投：档案 0.1 · 参考 0.44
- 受到投技：档案 2.6 · 参考 2.06
根据当前量表调整
CA：档案 25.5% · 参考 9.4%
对战时关注实际斗气和超必杀量表。档案中的消耗倾向只是待验证的线索，不能预测燃尽或保证反击机会。
试试这样做对方大幅消耗后，接近前先重新评估双方可用选择。如果其资源决策与统计不同，就以当前场面为准。
数据依据
- CA：档案 25.5% · 参考 9.4%
- SA3：档案 29.8% · 参考 35.4%
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