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胜利休闲赛
JU
ZAJU更新于5小时前
Steam
Other俱乐部 · STREETFIGHTER6C100%
SteamOther俱乐部 · STREETFIGHTER6C100%shi_e_n
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MR 1,716#23,335胜率
—
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排位赛
最高 MR
1,716
Juri
排位 MR · Juri
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JUZAJU按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
| 习惯 | shi_e_n | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 66.4% | 36.7% | +29.6% | |
| SA2 | 1.8% | 19.5% | -17.7% | |
| SA3 | 22.1% | 34.8% | -12.7% | |
| 斗气前冲（取消） | 40.3% | 31.9% | +8.4% | |
| 斗气技 | 15.6% | 19.4% | -3.9% | |
| 斗气前冲（招架） | 8.7% | 7.1% | +1.6% | |
| 版边压制 | 10.80 | 12.24 | -1.44 | |
| 斗气迸放消耗 | 0.8% | 2.0% | -1.2% | |
| CA | 9.7% | 8.9% | +0.8% | |
| 斗气招架 | 1.30 | 2.07 | -0.77 | |
| 被困版边时间 | 8.50 | 9.20 | -0.70 | |
| 精准招架 | 0.30 | 0.64 | -0.34 | |
| 受到投技 | 2.40 | 2.13 | +0.27 | |
| 投技 | 2.90 | 2.65 | +0.25 | |
| 斗气反攻 | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| 斗气迸放 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| 惩罚反击命中 | 0.00 | 0.13 | -0.13 | |
| 斗气防御 | 13.3% | 13.4% | -0.1% | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 招架时被投 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| 拆投 | 0.50 | 0.46 | +0.04 | |
| 受到惩罚反击 | 0.10 | 0.09 | +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。
Juri · 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 0.11
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 0.11
让斗气迸放有明确目的
斗气迸放：档案 0.1 · 参考 0.24
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 0.1 · 参考 0.24
- 斗气迸放消耗：档案 1.3% · 参考 1.8%
检查近距离选择
拆投：档案 0.7 · 参考 0.4
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
- 拆投：档案 0.7 · 参考 0.4
- 投技：档案 3.2 · 参考 2.58
- 受到投技：档案 2 · 参考 2.07
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5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Ken：115场中获胜63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Ken：115场中获胜63场
- 对阵Luke：114场中获胜57场
- 对阵Ryu：105场中获胜64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5日 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free