最近一场对战
zimen23
Goal: {{message1}} · Escaping Newbie Status
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。
| 习惯 | zimen23 | 顶尖玩家 | 差异 | 较少顶尖玩家较多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 56.1% | 28.6% | +27.5% | |
| SA2 | 4.1% | 22.8% | -18.7% | |
| 斗气前冲(取消) | 47.5% | 32.7% | +14.8% | |
| SA3 | 27.6% | 38.7% | -11.1% | |
| 斗气防御 | 5.2% | 13.1% | -8.0% | |
| 版边压制 | 5.00 | 11.47 | -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% | |
| CA | 12.2% | 9.9% | +2.3% | |
| 斗气招架 | 0.20 | 1.65 | -1.45 | |
| 被困版边时间 | 9.50 | 8.55 | +0.95 | |
| 精准招架 | 0.00 | 0.77 | -0.77 | |
| 投技 | 2.00 | 2.74 | -0.74 | |
| 招架时被投 | 0.00 | 0.27 | -0.27 | |
| 受到惩罚反击 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| 斗气反攻 | 0.40 | 0.20 | +0.20 | |
| 惩罚反击命中 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| 受到投技 | 2.20 | 2.09 | +0.11 | |
| 斗气迸放 | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| 受到昏厥 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 拆投 | 0.50 | 0.45 | +0.05 | |
| 造成昏厥 | 0.00 | 0.03 | -0.03 |
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 0.3 · 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
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%
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
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
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%
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
Public data
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Results in stored match sample
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- 0games
- Games
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Field definitions 5 fields
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- Wins · games.
wins - Losses
- Losses · games.
losses - Draws
- Draws · games.
draws - Games
- Games · games.
total - Win rate (draw = half win)
- Win rate (draw = half win) · percent.
winRateDisplayed to two decimal places; JSON retains full precision.
Current saved character ratings
6 rowsScroll if needed to compare columns. Expand Details for the remaining fields.
| Character | MRMR points | LPLP points | Details |
|---|---|---|---|
| Ryu | 0 | 23,428 | Details for Current saved character ratings, row 1
|
| Rashid | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 2
|
| Akuma | 0 | 20,230 | Details for Current saved character ratings, row 3
|
| Sagat | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 4
|
| M. Bison | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 5
|
| Terry | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 6
|
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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