JP
更新于7小时前SteamSteamJapanJapanC100%

ゆずれんも

Let's Do This
段位 36MR 1,556#134,012
最近 10 场8–2+46最近 20 场14–6+60
胜率
46%
69 胜 · 81 负 · 已存 150 场
排位赛对战
150
已选模式
胜场
69
排位赛
负场
81
排位赛
最高 MR
1,556
JP

排位 MR · JP

本地 150 · 导入 0 · 图表显示 150 · 已存 150 场对战

最近一场对战

胜利排位赛

尚未请求回放
Dee Jay
ゆずれんも · Dee Jay
Jamie
对手 · Jamiesvn_nuts

打法参考

与前30名JP玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月3日 16:26

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

JP
ゆずれんも的JP基准

与抽样的前30名JP玩家的平均习惯对比。

takepi 2276 · 三田JP 2142 · あーるゆーおー 2134 · -DingChunQiu- 2121 · Nth Oniki 2110 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯ゆずれんも顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA242.3%56.6%-14.4%
CA18.3%5.0%+13.3%
版边压制7.8010.77-2.97
斗气防御10.6%12.8%-2.2%
斗气技33.8%32.1%+1.7%
斗气迸放消耗3.5%2.1%+1.4%
斗气招架0.902.07-1.17
斗气前冲(取消)22.0%23.1%-1.1%
斗气前冲(招架)7.6%6.5%+1.0%
精准招架0.200.79-0.59
SA319.7%19.2%+0.5%
受到投技1.602.13-0.53
SA119.7%19.2%+0.5%
拆投0.100.39-0.29
受到惩罚反击0.300.08+0.22
斗气反攻0.300.13+0.17
招架时被投0.300.41-0.11
投技1.901.97-0.07
惩罚反击命中0.200.13+0.07
受到昏厥0.100.04+0.06
斗气迸放0.300.34-0.04
被困版边时间12.0012.04-0.04
造成昏厥0.100.09+0.01
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。

JP · 最近100场

需要改进的地方

  1. 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 0.3 · 参考 0.13
  2. 明确每次量表消耗的目的

    SA1:档案 4% · 参考 19.2%

    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 4% · 参考 19.2%
    • SA2:档案 70% · 参考 56.6%
    • SA3:档案 22% · 参考 19.2%
  3. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 7.8 · 参考 10.77

    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 7.8 · 参考 10.77
    • 被困版边时间:档案 13.2 · 参考 12.04

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. 先试探实际防守反应

    斗气反攻:档案 0.5 · 参考 0.13

    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 0.5 · 参考 0.13
    • 精准招架:档案 0.3 · 参考 0.79
    • 斗气招架:档案 1 · 参考 2.07
  2. 区分持续倾向与偶发失误

    已保存的近期排位赛样本:86场中获胜38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:86场中获胜38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8日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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