最近一场对战
胜利排位赛
JU
CHJU更新于4天前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Ruin
Angel Devil Kingdom
MR 1,600#92,732最近 10 场4–6-25最近 20 场6–14-69
胜率
55%
110 胜 · 89 负 · 已存 199 场
排位赛对战
199
已选模式
胜场
110
排位赛
负场
89
排位赛
最高 MR
1,709
Juri
排位 MR · Juri
本地 106 · 导入 0 · 图表显示 106 · 已存 203 场对战
尚未请求回放
JUCHJU按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | Ruin | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 1.4% | 19.5% | -18.1% | |
| CA | 20.0% | 8.9% | +11.1% | |
| 斗气前冲（取消） | 24.4% | 31.9% | -7.5% | |
| SA3 | 41.4% | 34.8% | +6.6% | |
| 版边压制 | 9.00 | 12.24 | -3.24 | |
| 斗气技 | 17.3% | 19.4% | -2.1% | |
| 斗气前冲（招架） | 5.8% | 7.1% | -1.4% | |
| 被困版边时间 | 10.10 | 9.20 | +0.90 | |
| 斗气迸放消耗 | 2.9% | 2.0% | +0.9% | |
| 精准招架 | 1.50 | 0.64 | +0.86 | |
| 投技 | 1.90 | 2.65 | -0.75 | |
| 受到投技 | 2.70 | 2.13 | +0.57 | |
| 拆投 | 1.00 | 0.46 | +0.54 | |
| SA1 | 37.1% | 36.7% | +0.4% | |
| 斗气防御 | 13.8% | 13.4% | +0.3% | |
| 斗气招架 | 2.30 | 2.07 | +0.23 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.27 | +0.03 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| 斗气反攻 | 0.20 | 0.20 | 0.00 |
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。
Juri · 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 0.3 · 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
- 受到惩罚反击：档案 0.3 · 参考 0.08
- 惩罚反击命中：档案 0.5 · 参考 0.11
复盘防守决策
精准招架：档案 2.2 · 参考 0.74
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
- 精准招架：档案 2.2 · 参考 0.74
- 斗气招架：档案 3.9 · 参考 2.09
检查近距离选择
拆投：档案 1.2 · 参考 0.43
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 1.2 · 参考 0.43
- 投技：档案 2.5 · 参考 2.67
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：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 0.6 · 参考 0.25
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 0.6 · 参考 0.25
- 斗气迸放消耗：档案 3.8% · 参考 1.8%
先试探实际防守反应
精准招架：档案 2.2 · 参考 0.74
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
- 精准招架：档案 2.2 · 参考 0.74
- 斗气招架：档案 3.9 · 参考 2.09
试探近距离模式
拆投：档案 1.2 · 参考 0.43
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 1.2 · 参考 0.43
- 投技：档案 2.5 · 参考 2.67
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free