SteamJapanC100%

zimen23

Clickity-Stick Savant

Goal: {{message1}} · Escaping Newbie Status

R32
LP 20,230
最近 10 场0–4最近 20 场0–4
胜率
0%
0 胜 · 4 负 · 已存 4 场
排位赛对战
4
已选模式
胜场
0
排位赛
负场
4
排位赛
最高 LP
23,428
Ryu

排位 LP · Akuma

此角色的 LP 走势

此时间范围内的排位 LP 数据不足。

最近一场对战

失败排位赛

尚未请求回放
zimen23 · Ryu
对手 · M. BisonO-SE-TA

打法参考

与前30名Akuma玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 07:27

最近100场比赛的已报告趋势,并非生涯习惯平均值。 · 数据详情

zimen23的Akuma基准

与抽样的前30名Akuma玩家的平均习惯对比。

Naooonn 2213 · DaigoTheBeasTV 2204 · 一瞬一瞬 2158 · touwa 2114 · ドスバギイ 2113 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯zimen23顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
SA156.1%28.6%+27.5%
SA24.1%22.8%-18.7%
斗气前冲(取消)47.5%32.7%+14.8%
SA327.6%38.7%-11.1%
斗气防御5.2%13.1%-8.0%
版边压制5.0011.47-6.47
斗气技15.4%19.2%-3.8%
斗气前冲(招架)3.9%7.4%-3.6%
斗气迸放消耗4.3%1.5%+2.8%
CA12.2%9.9%+2.3%
斗气招架0.201.65-1.45
被困版边时间9.508.55+0.95
精准招架0.000.77-0.77
投技2.002.74-0.74
招架时被投0.000.27-0.27
受到惩罚反击0.300.09+0.21
斗气反攻0.400.20+0.20
惩罚反击命中0.300.13+0.17
受到投技2.202.09+0.11
斗气迸放0.300.20+0.10
受到昏厥0.100.04+0.06
拆投0.500.45+0.05
造成昏厥0.000.03-0.03
从数据到练习

对战计划

最近100场

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

  1. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.07
    • 惩罚反击命中:档案 0.3 · 参考 0.08
  2. 让斗气迸放有明确目的

    斗气迸放:档案 0.3 · 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 0.3 · 参考 0.16
    • 斗气迸放消耗:档案 4.3% · 参考 1.1%
  3. 追踪位置得失的过程

    版边压制:档案 5 · 参考 10.94

    回看五次被逼到角落的过程。除了最后的脱身尝试,也要找出更早交出空间的决策,并对照成功压制角落的场景。

    试试这样做

    在训练中重现反复出现的位置,比较常用应对与较少露出破绽的替代选择,再观察下一组对战中进入角落的频率。

    数据依据
    • 版边压制:档案 5 · 参考 10.94
    • 被困版边时间:档案 9.5 · 参考 8.58

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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 把对局战绩当作观察线索

    对阵Char 253:266场中获胜131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 253:266场中获胜131场
    • 对阵Jamie:45场中获胜29场
    • 对阵Akuma:41场中获胜27场
  2. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.3 · 参考 0.16

    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 0.3 · 参考 0.16
    • 斗气迸放消耗:档案 4.3% · 参考 1.1%
  3. 先试探实际防守反应

    斗气招架:档案 0.2 · 参考 1.69

    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
    • 斗气招架:档案 0.2 · 参考 1.69
    • 精准招架:档案 0 · 参考 0.71
    • 斗气反攻:档案 0.4 · 参考 0.15

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6日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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Results in stored match sample

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4games
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Losses · games. losses
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Games · games. total
Win rate (draw = half win)
Win rate (draw = half win) · percent. winRate Displayed to two decimal places; JSON retains full precision.

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CharacterMRMR pointsLPLP pointsDetails
Ryu023,428
Details for Current saved character ratings, row 1
Character ID
1
Rashid0-1
Details for Current saved character ratings, row 2
Character ID
14
Akuma020,230
Details for Current saved character ratings, row 3
Character ID
22
Sagat0-1
Details for Current saved character ratings, row 4
Character ID
25
M. Bison0-1
Details for Current saved character ratings, row 5
Character ID
26
Terry0-1
Details for Current saved character ratings, row 6
Character ID
27
Field definitions 4 fields
Character ID
Character ID · identifier. characterId
Character
Character · text. character
MR
Master Rating · MR points. mr
LP
League Points · LP points. lp

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