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胜利排位赛
ED
ALED更新于4小时前
Steam
South Korea俱乐部 · MainChaRefugeeC100%
SteamSouth Korea俱乐部 · MainChaRefugeeC100%칙칙이_
Just Picked Up SF6
MR 1,428#504,769最近 10 场4–6-17最近 20 场6–14-60
胜率
37%
11 胜 · 19 负 · 已存 30 场
排位赛对战
30
已选模式
胜场
11
排位赛
负场
19
排位赛
最高 MR
1,493
Ed
排位 MR · Ed
本地 29 · 导入 16 · 图表显示 36 · 已存 175 场对战
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EDALED按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | 칙칙이_ | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 2.5% | 23.2% | -20.7% | |
| 斗气前冲（取消） | 55.4% | 35.3% | +20.0% | |
| CA | 25.0% | 9.8% | +15.2% | |
| 斗气技 | 6.3% | 18.1% | -11.8% | |
| 斗气防御 | 3.5% | 12.9% | -9.5% | |
| 版边压制 | 5.40 | 11.75 | -6.35 | |
| SA3 | 40.0% | 33.7% | +6.3% | |
| 斗气前冲（招架） | 1.4% | 6.8% | -5.4% | |
| 被困版边时间 | 12.80 | 8.93 | +3.87 | |
| 斗气迸放消耗 | 3.6% | 1.7% | +1.9% | |
| 斗气招架 | 0.70 | 1.92 | -1.22 | |
| SA1 | 32.5% | 33.3% | -0.8% | |
| 精准招架 | 0.10 | 0.79 | -0.69 | |
| 受到投技 | 2.70 | 2.20 | +0.50 | |
| 受到惩罚反击 | 0.30 | 0.10 | +0.20 | |
| 斗气反攻 | 0.40 | 0.22 | +0.18 | |
| 投技 | 2.70 | 2.53 | +0.17 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| 拆投 | 0.60 | 0.53 | +0.07 | |
| 惩罚反击命中 | 0.20 | 0.14 | +0.06 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.21 | -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。
Ed · 最近100场
需要改进的地方
复盘防守决策
斗气招架：档案 0.7 · 参考 1.77
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 0.7 · 参考 1.77
- 精准招架：档案 0.1 · 参考 0.76
- 斗气反攻：档案 0.4 · 参考 0.2
检查近距离选择
投技：档案 2.5 · 参考 2.6
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
- 投技：档案 2.5 · 参考 2.6
- 拆投：档案 0.7 · 参考 0.47
明确每次量表消耗的目的
斗气技：档案 6.1% · 参考 17.5%
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
- 斗气技：档案 6.1% · 参考 17.5%
- 斗气防御：档案 3.5% · 参考 13.1%
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10日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
如何应对这位玩家
把对局战绩当作观察线索
对阵Ed：16场中获胜12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Ed：16场中获胜12场
- 对阵Ken：56场中获胜19场
- 对阵Char 253：148场中获胜43场
先试探实际防守反应
斗气招架：档案 0.7 · 参考 1.77
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 0.7 · 参考 1.77
- 精准招架：档案 0.1 · 参考 0.76
- 斗气反攻：档案 0.4 · 参考 0.2
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10日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free