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胜利排位赛
JA
ELJA更新于7天前
CrossPlatform
Japan俱乐部 · FightClubSF6ZAC100%
CrossPlatformJapan俱乐部 · FightClubSF6ZAC100%peyang
The Standing Man
MR 1,685#33,399最近 10 场6–4+18最近 20 场13–7+46
胜率
52%
25 胜 · 23 负 · 已存 48 场
排位赛对战
48
已选模式
胜场
25
排位赛
负场
23
排位赛
最高 MR
1,737
Jamie
排位 MR · Jamie
本地 48 · 导入 0 · 图表显示 48 · 已存 53 场对战
尚未请求回放
JAELJA按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | peyang | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 69.2% | 39.7% | +29.5% | |
| SA2 | 0.0% | 21.4% | -21.4% | |
| SA1 | 9.2% | 29.0% | -19.8% | |
| 斗气前冲（取消） | 48.7% | 33.8% | +14.9% | |
| 斗气技 | 9.2% | 23.2% | -14.1% | |
| CA | 21.5% | 9.8% | +11.7% | |
| 版边压制 | 11.10 | 14.89 | -3.79 | |
| 斗气迸放消耗 | 2.6% | 1.4% | +1.2% | |
| 斗气前冲（招架） | 4.5% | 5.7% | -1.2% | |
| 斗气防御 | 10.3% | 11.0% | -0.7% | |
| 斗气招架 | 2.20 | 1.78 | +0.42 | |
| 精准招架 | 0.40 | 0.67 | -0.27 | |
| 投技 | 2.60 | 2.40 | +0.20 | |
| 招架时被投 | 0.40 | 0.20 | +0.20 | |
| 被困版边时间 | 8.50 | 8.56 | -0.06 | |
| 斗气反攻 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| 受到投技 | 2.20 | 2.15 | +0.05 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 惩罚反击命中 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 斗气迸放 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| 拆投 | 0.40 | 0.40 | 0.00 |
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。
Jamie · 最近100场
需要改进的地方
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.2 · 参考 0.2
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 0.2 · 参考 0.2
- 斗气迸放消耗：档案 2.6% · 参考 1.5%
复盘防守决策
斗气招架：档案 2.2 · 参考 1.7
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 2.2 · 参考 1.7
- 精准招架：档案 0.4 · 参考 0.6
- 斗气反攻：档案 0.2 · 参考 0.24
检查近距离选择
投技：档案 2.6 · 参考 2.38
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 2.6 · 参考 2.38
- 拆投：档案 0.4 · 参考 0.42
- 受到投技：档案 2.2 · 参考 1.97
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Ryu：86场中获胜44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Ryu：86场中获胜44场
- 对阵Ken：86场中获胜56场
- 对阵Yasmine：81场中获胜46场
区分持续倾向与偶发失误
已保存的近期排位赛样本：20场中获胜9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：20场中获胜9场
保持压力但不过度冒进
版边压制：档案 11.1 · 参考 14.71
寻找用熟悉选择获取空间的机会。把对手逼到角落后，先观察实际脱身方式，再决定如何调整。
试试这样做试一次熟悉的压制。如果同一种脱身反复出现，就练习针对该动作的应对；如果对方变化防守，就不要押注单一判断。
数据依据
- 版边压制：档案 11.1 · 参考 14.71
- 被困版边时间：档案 8.5 · 参考 7.67
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