最近一场对战
失败排位赛
RY
BLRY更新于1周前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%PizzaFat
Let's Do This
最近 10 场4–6最近 20 场9–11
胜率
49%
29 胜 · 30 负 · 已存 59 场
排位赛对战
59
已选模式
胜场
29
排位赛
负场
30
排位赛
最高 LP
7,492
Ryu
排位 LP · Ryu
此角色的 LP 走势
尚未请求回放
RYBLRY按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | PizzaFat | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 0.0% | 19.3% | -19.3% | |
| 斗气前冲（取消） | 25.0% | 38.7% | -13.7% | |
| CA | 19.4% | 8.9% | +10.4% | |
| SA3 | 45.2% | 37.6% | +7.6% | |
| 斗气技 | 25.6% | 18.8% | +6.7% | |
| 版边压制 | 5.00 | 11.48 | -6.48 | |
| 斗气迸放消耗 | 4.9% | 1.1% | +3.8% | |
| 斗气防御 | 8.5% | 11.3% | -2.8% | |
| 受到投技 | 3.70 | 2.07 | +1.63 | |
| SA1 | 35.5% | 34.2% | +1.3% | |
| 斗气招架 | 0.90 | 1.71 | -0.81 | |
| 斗气前冲（招架） | 5.1% | 5.8% | -0.7% | |
| 精准招架 | 0.20 | 0.75 | -0.55 | |
| 被困版边时间 | 8.30 | 8.74 | -0.44 | |
| 受到惩罚反击 | 0.50 | 0.07 | +0.43 | |
| 拆投 | 0.80 | 0.45 | +0.35 | |
| 斗气迸放 | 0.50 | 0.16 | +0.34 | |
| 惩罚反击命中 | 0.40 | 0.07 | +0.33 | |
| 招架时被投 | 0.00 | 0.22 | -0.22 | |
| 投技 | 2.10 | 2.29 | -0.19 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.11 | -0.11 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 |
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。
Ryu · 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 0.5 · 参考 0.07
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 0.5 · 参考 0.07
- 惩罚反击命中：档案 0.3 · 参考 0.08
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.5 · 参考 0.16
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 0.5 · 参考 0.16
- 斗气迸放消耗：档案 4.4% · 参考 1.1%
复盘防守决策
斗气反攻：档案 0 · 参考 0.15
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
- 斗气反攻：档案 0 · 参考 0.15
- 精准招架：档案 0.2 · 参考 0.71
- 斗气招架：档案 0.8 · 参考 1.69
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
把对局战绩当作观察线索
对阵M. Bison：19场中获胜9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M. Bison：19场中获胜9场
- 对阵Juri：35场中获胜19场
- 对阵Sagat：18场中获胜13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