Ryu
更新于9小时前SteamSteamJapanJapanC100%

mugnus

Anger Management
段位 36MR 1,727#20,888
最近 10 场10–0最近 20 场17–3+1
胜率
63%
72 胜 · 43 负 · 已存 115 场
排位赛对战
115
已选模式
胜场
72
排位赛
负场
43
排位赛
最高 MR
1,752
Ryu

排位 MR · Ryu

本地 100 · 导入 0 · 图表显示 100 · 已存 115 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Terry
mugnus · Terry
A.K.I.
对手 · A.K.I.mikqge

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
mugnus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mugnus顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA354.2%35.4%+18.8%
SA121.7%34.9%-13.2%
SA28.4%20.3%-11.8%
CA15.7%9.4%+6.2%
斗气防御17.1%11.9%+5.2%
斗气前冲(取消)32.4%36.4%-4.1%
斗气技16.2%18.9%-2.7%
斗气前冲(招架)8.7%6.4%+2.3%
斗气招架2.701.69+1.01
斗气迸放消耗2.0%1.1%+0.9%
投技1.602.20-0.60
精准招架1.100.71+0.39
版边压制10.6010.94-0.34
受到投技2.402.06+0.34
拆投0.200.44-0.24
惩罚反击命中0.300.08+0.22
被困版边时间8.808.58+0.22
斗气迸放0.300.16+0.14
招架时被投0.100.21-0.11
受到昏厥0.100.05+0.05
斗气反攻0.100.15-0.05
造成昏厥0.100.05+0.05
受到惩罚反击0.100.07+0.03
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

    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
    • 受到惩罚反击:档案 0.1 · 参考 0.07
  2. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 8.5 · 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 8.5 · 参考 10.94
    • 被困版边时间:档案 10.2 · 参考 8.58
  3. 明确每次量表消耗的目的

    SA1:档案 19% · 参考 34.9%

    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
    • SA1:档案 19% · 参考 34.9%
    • SA2:档案 13.9% · 参考 20.3%
    • SA3:档案 48.1% · 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

  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 1.8% · 参考 1.1%
  2. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 2.6 · 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 2.6 · 参考 1.69
    • 精准招架:档案 1.1 · 参考 0.71
    • 斗气反攻:档案 0.1 · 参考 0.15
  3. 试探近距离模式

    投技:档案 1.4 · 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 1.4 · 参考 2.2
    • 拆投:档案 0.2 · 参考 0.44
    • 受到投技:档案 2.4 · 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8日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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