最近一场对战
胜利排位赛
JU
TEJU更新于2天前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%まりきょろす
You've Got This, Juri!
最近 10 场4–6最近 20 场9–11
胜率
43%
94 胜 · 125 负 · 已存 219 场
排位赛对战
219
已选模式
胜场
94
排位赛
负场
125
排位赛
最高 LP
9,498
Juri
排位 LP · Juri
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
JUTEJU按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | まりきょろす | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 9.5% | 38.3% | -28.8% | |
| CA | 33.3% | 9.8% | +23.5% | |
| SA3 | 55.6% | 34.9% | +20.6% | |
| SA2 | 1.6% | 16.9% | -15.4% | |
| 斗气技 | 5.4% | 18.9% | -13.4% | |
| 斗气前冲（取消） | 44.8% | 32.9% | +11.9% | |
| 斗气防御 | 2.4% | 13.4% | -11.0% | |
| 版边压制 | 5.00 | 12.56 | -7.56 | |
| 斗气前冲（招架） | 1.4% | 7.0% | -5.6% | |
| 斗气迸放消耗 | 5.5% | 2.0% | +3.5% | |
| 被困版边时间 | 5.50 | 8.68 | -3.18 | |
| 斗气招架 | 0.10 | 2.03 | -1.93 | |
| 投技 | 4.40 | 2.72 | +1.68 | |
| 受到投技 | 3.30 | 2.13 | +1.17 | |
| 精准招架 | 0.00 | 0.75 | -0.75 | |
| 拆投 | 0.80 | 0.41 | +0.39 | |
| 受到惩罚反击 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| 惩罚反击命中 | 0.40 | 0.12 | +0.28 | |
| 斗气迸放 | 0.50 | 0.26 | +0.24 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| 招架时被投 | 0.10 | 0.28 | -0.18 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 |
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 0.4 · 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 0.4 · 参考 0.08
复盘防守决策
斗气招架：档案 0.1 · 参考 2.01
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 0.1 · 参考 2.01
- 精准招架：档案 0 · 参考 0.64
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.17
明确每次量表消耗的目的
SA3：档案 57.4% · 参考 34.6%
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
- SA3：档案 57.4% · 参考 34.6%
- CA：档案 36.8% · 参考 9.9%
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
验证斗气迸放倾向
斗气迸放：档案 0.5 · 参考 0.24
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 0.5 · 参考 0.24
把对局战绩当作观察线索
对阵Yasmine：44场中获胜18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Yasmine：44场中获胜18场
- 对阵Ryu：39场中获胜16场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：100场中获胜46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：100场中获胜46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