最近一场对战
胜利排位赛
LI
MA
ZA更新于4小时前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%Guraoooo
Let's Do This
MR 1,433#489,262最近 10 场7–3-3最近 20 场13–7+16
胜率
51%
30 胜 · 29 负 · 已存 59 场
排位赛对战
59
已选模式
胜场
30
排位赛
负场
29
排位赛
最高 MR
1,500
Zangief
排位 MR · Zangief
本地 51 · 导入 0 · 图表显示 51 · 已存 211 场对战
尚未请求回放
LIMAZA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Guraoooo | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 17.7% | 36.6% | -18.9% | |
| 斗气前冲（取消） | 19.9% | 35.2% | -15.3% | |
| CA | 22.8% | 11.7% | +11.1% | |
| SA1 | 29.1% | 21.1% | +8.0% | |
| 斗气技 | 19.2% | 12.9% | +6.3% | |
| 斗气防御 | 17.8% | 14.6% | +3.2% | |
| 斗气迸放消耗 | 4.2% | 2.1% | +2.1% | |
| 斗气招架 | 3.50 | 2.09 | +1.41 | |
| 被困版边时间 | 9.30 | 10.28 | -0.98 | |
| 版边压制 | 5.90 | 6.66 | -0.76 | |
| 投技 | 2.00 | 2.51 | -0.51 | |
| 拆投 | 0.10 | 0.57 | -0.47 | |
| 斗气前冲（招架） | 7.5% | 7.9% | -0.4% | |
| 受到投技 | 2.70 | 2.32 | +0.38 | |
| 斗气反攻 | 0.80 | 0.42 | +0.38 | |
| SA3 | 30.4% | 30.6% | -0.2% | |
| 受到惩罚反击 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| 精准招架 | 0.60 | 0.77 | -0.17 | |
| 斗气迸放 | 0.40 | 0.27 | +0.13 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.19 | +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。
Zangief · 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 0.4 · 参考 0.13
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 0.4 · 参考 0.13
复盘防守决策
斗气招架：档案 2.4 · 参考 2.09
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 2.4 · 参考 2.09
- 精准招架：档案 0.3 · 参考 0.77
追踪位置得失的过程
被困版边时间：档案 12 · 参考 10.28
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 · 参考 10.28
- 版边压制：档案 3.5 · 参考 6.66
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
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 2.4 · 参考 2.09
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 2.4 · 参考 2.09
- 精准招架：档案 0.3 · 参考 0.77
- 斗气反攻：档案 0.9 · 参考 0.42
试探近距离模式
投技：档案 2 · 参考 2.51
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 · 参考 2.51
- 拆投：档案 0.1 · 参考 0.57
- 受到投技：档案 3.3 · 参考 2.32
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：28场中获胜14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：28场中获胜14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