最近一场对战
失败排位赛
ZA
JPZA更新于1周前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%[やちょ]
Right Into The Fire
MR 1,526#168,025最近 10 场3–7-33最近 20 场7–13-46
胜率
57%
39 胜 · 29 负 · 已存 68 场
排位赛对战
68
已选模式
胜场
39
排位赛
负场
29
排位赛
最高 MR
1,564
Zangief
排位 MR · Zangief
本地 55 · 导入 0 · 图表显示 55 · 已存 71 场对战
尚未请求回放
ZAJPZA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | [やちょ] | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 30.8% | 10.1% | +20.7% | |
| SA2 | 15.4% | 35.4% | -20.0% | |
| SA1 | 7.7% | 25.3% | -17.6% | |
| SA3 | 46.2% | 29.2% | +17.0% | |
| 斗气防御 | 7.4% | 14.4% | -7.0% | |
| 斗气前冲（招架） | 4.4% | 7.9% | -3.4% | |
| 版边压制 | 4.10 | 6.47 | -2.37 | |
| 斗气技 | 15.1% | 13.0% | +2.1% | |
| 斗气前冲（取消） | 35.8% | 34.2% | +1.6% | |
| 斗气招架 | 0.90 | 2.03 | -1.13 | |
| 被困版边时间 | 9.90 | 10.73 | -0.83 | |
| 精准招架 | 0.10 | 0.75 | -0.65 | |
| 斗气迸放消耗 | 2.6% | 2.1% | +0.6% | |
| 受到投技 | 2.90 | 2.43 | +0.47 | |
| 拆投 | 0.30 | 0.61 | -0.31 | |
| 投技 | 2.50 | 2.71 | -0.21 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| 斗气反攻 | 0.40 | 0.50 | -0.10 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.14 | +0.06 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.18 | +0.02 |
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 0.2 · 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 0.2 · 参考 0.13
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.27
回看五次斗气迸放，记录使用场景和结果。保留有效用法，研究反复失败的原因，而不是追求参考平均次数。
试试这样做在不同训练人偶槽位记录斗气迸放与普通攻击，混合播放，练习辨别并选择当前量表状态下可用的应对。
数据依据
- 斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.27
- 斗气迸放消耗：档案 2.6% · 参考 2.1%
研究反复出现的角色对局场景
对阵Char 253：291场中获胜142场
用引用的角色对战记录选择要看的录像，寻找多场败局中重复的决策，并与胜局比较后再下结论。
试试这样做选择对阵该角色时反复出现的一个场景，在训练中验证替代应对，并记录接下来五场中的这一判断。
数据依据
- 对阵Char 253：291场中获胜142场
- 对阵Luke：31场中获胜15场
- 对阵Yasmine：23场中获胜10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7日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
如何应对这位玩家
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.13
把统计作为观察线索。寻找你已验证在该距离能反击的动作，不要仅凭观感认定它有破绽。
试试这样做该动作出现时，尝试已确认的反击。如果对方不再使用，就恢复平常的距离控制，不必强行寻找机会。
数据依据
- 受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.13
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.3 · 参考 0.27
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 0.27
- 斗气迸放消耗：档案 2.6% · 参考 2.1%
把对局战绩当作观察线索
对阵Char 253：291场中获胜142场
较低胜率提示可以研究哪些录像，但不保证选角优势。确认同一种困难场景是否出现在多场比赛中。
试试这样做如果你使用引用的角色，就试一次录像中熟悉的场景。对方应对良好时，放弃原假设，按实际表现调整。
数据依据
- 对阵Char 253：291场中获胜142场
- 对阵Luke：31场中获胜15场
- 对阵Yasmine：23场中获胜10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7日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free