最近一场对战
胜利排位赛
RY
IN
M.更新于1周前
Steam
Japan俱乐部 · TOKYOSERVERC100%
SteamJapan俱乐部 · TOKYOSERVERC100%あめちゃん
Out-mash Their DP by One
LP 22,530最近 10 场6–4最近 20 场11–9
胜率
54%
49 胜 · 41 负 · 已存 90 场
排位赛对战
90
已选模式
胜场
49
排位赛
负场
41
排位赛
最高 LP
22,803
M. Bison
排位 LP · M. Bison
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
RYINM.按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | あめちゃん | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 42.9% | 10.2% | +32.7% | |
| SA2 | 2.4% | 21.0% | -18.6% | |
| SA1 | 19.0% | 33.7% | -14.6% | |
| 斗气防御 | 2.9% | 13.4% | -10.5% | |
| 斗气前冲（取消） | 40.2% | 30.0% | +10.2% | |
| 斗气技 | 25.2% | 18.7% | +6.5% | |
| 斗气前冲（招架） | 1.1% | 7.2% | -6.1% | |
| 被困版边时间 | 5.80 | 9.85 | -4.05 | |
| 版边压制 | 9.80 | 11.91 | -2.11 | |
| 斗气迸放消耗 | 3.4% | 1.5% | +1.9% | |
| 斗气招架 | 0.50 | 1.75 | -1.25 | |
| 斗气反攻 | 1.10 | 0.33 | +0.77 | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.74 | -0.54 | |
| SA3 | 35.7% | 35.2% | +0.5% | |
| 受到投技 | 2.20 | 2.59 | -0.39 | |
| 投技 | 2.70 | 2.42 | +0.28 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.57 | -0.17 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.04 | +0.06 |
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。
M. Bison · 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 0.07
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 0.2 · 参考 0.09
明确每次量表消耗的目的
SA2：档案 2.4% · 参考 18.6%
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
- SA2：档案 2.4% · 参考 18.6%
- SA3：档案 35.7% · 参考 40.4%
- CA：档案 42.9% · 参考 10.6%
检查近距离选择
投技：档案 2.7 · 参考 2.55
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 2.7 · 参考 2.55
- 受到投技：档案 2.2 · 参考 2.48
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
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.4 · 参考 0.18
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 0.18
- 斗气迸放消耗：档案 3.4% · 参考 1.4%
先试探实际防守反应
斗气反攻：档案 1.1 · 参考 0.3
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
- 斗气反攻：档案 1.1 · 参考 0.3
- 斗气招架：档案 0.5 · 参考 1.76
保持压力但不过度冒进
版边压制：档案 9.8 · 参考 12.04
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 9.8 · 参考 12.04
- 被困版边时间：档案 5.8 · 参考 9.28
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