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胜利排位赛
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replayer · Random
RA
A.更新于2小时前
Steam
South KoreaC100%
SteamSouth KoreaC100%replayer
You've Got This, Juri!
MR 1,635#56,572最近 10 场8–2+42最近 20 场13–7+48
胜率
65%
17 胜 · 9 负 · 已存 26 场
排位赛对战
26
已选模式
胜场
17
排位赛
负场
9
排位赛
最高 MR
1,635
A.K.I.
排位 MR · A.K.I.
本地 25 · 导入 0 · 图表显示 25 · 已存 30 场对战
尚未请求回放
RAA.按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | replayer | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 64.0% | 30.7% | +33.3% | |
| SA1 | 12.0% | 39.0% | -27.0% | |
| SA2 | 2.0% | 21.6% | -19.6% | |
| CA | 22.0% | 8.7% | +13.3% | |
| 斗气技 | 12.8% | 21.9% | -9.1% | |
| 版边压制 | 8.40 | 11.64 | -3.24 | |
| 斗气前冲（取消） | 24.8% | 23.3% | +1.5% | |
| 斗气防御 | 17.8% | 16.3% | +1.5% | |
| 被困版边时间 | 8.90 | 9.56 | -0.66 | |
| 投技 | 1.70 | 2.33 | -0.63 | |
| 斗气反攻 | 0.80 | 0.40 | +0.40 | |
| 斗气迸放消耗 | 1.4% | 1.8% | -0.4% | |
| 斗气招架 | 2.20 | 1.85 | +0.35 | |
| 精准招架 | 0.40 | 0.57 | -0.17 | |
| 受到投技 | 2.50 | 2.33 | +0.17 | |
| 斗气迸放 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| 受到惩罚反击 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 惩罚反击命中 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.30 | -0.10 | |
| 斗气前冲（招架） | 10.3% | 10.3% | +0.1% | |
| 受到昏厥 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 拆投 | 0.60 | 0.56 | +0.04 | |
| 造成昏厥 | 0.10 | 0.08 | +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。
A.K.I. · 最近100场
需要改进的地方
找出惩罚反击的原因
惩罚反击命中：档案 0 · 参考 0.1
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
- 惩罚反击命中：档案 0 · 参考 0.1
- 受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.09
复盘防守决策
斗气反攻：档案 0.8 · 参考 0.4
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 0.8 · 参考 0.4
- 斗气招架：档案 2.2 · 参考 1.85
- 精准招架：档案 0.4 · 参考 0.57
检查近距离选择
投技：档案 1.7 · 参考 2.33
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 1.7 · 参考 2.33
- 受到投技：档案 2.5 · 参考 2.33
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16日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
如何应对这位玩家
先试探实际防守反应
受到投技：档案 2.5 · 参考 2.33
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
- 受到投技：档案 2.5 · 参考 2.33
- 拆投：档案 0.6 · 参考 0.56
寻找可重复利用的反击机会
受到惩罚反击：档案 0.2 · 参考 0.09
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 0.09
把对局战绩当作观察线索
对阵Char 253：294场中获胜152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 253：294场中获胜152场
- 对阵Akuma：30场中获胜18场
- 对阵Ken：25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16日 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free