不凭印象，用数据说话。
以下结果来自 2026 赛季 LCK、LPL 比赛录像，所有比例都标注分母。
2026 赛季 LCK、LPL 比赛录像
59%
在争夺资源前 60 秒内阵亡更少的一方拿下资源。
276/466 次 · 291 场 · 校正 60 秒前的经济差后仍为 +15.8 个百分点
−921
验证通过以丢塔为代价换来的资源，4 分钟后经济少增长 921。
资源获取 1,424 次 · 410 场 · 获取后 240 秒内的经济变化
3倍
验证通过三人及以上的反野有 59% 拿到敌方野怪，单人反野只有 19%。
三人及以上 513 次 · 单人 6,843 次
+4.5%p
验证通过敌方打野在地图另一侧露头时发起的反野，更常拿到敌方野怪。
429 场 · 差值 +4.5 个百分点 · 95% 区间 [2.6, 6.3] 个百分点
“验证通过”表示先确定标准，再用未参与探索的 429 场比赛复核。
把数字画成直观的图。
所有指标都以图表和地图呈现，点击数字即可跳转到作为依据的比赛场景。 界面以韩文显示。
眼位地图一张图看清对手辅助的前期视野。 比赛复盘通过关键转折点和经济曲线重新解读一局比赛。 
BP 模拟器42%实际选择进入推荐前 3 的比例。 
选手习惯3.7 次BFX 的 VicLa 每场进入敌方野区 3.7 次（中单中位数 1.9 次），67 次中被抓 9 次。 
计划评分95%小龙前视野计划的执行率。
ScuttlerLabs LoL
从备战、BP 到验证，全部在一个工作区完成
仅限签约俱乐部登录使用。
备战
选定下一个对手，预告简报和分位置简报即汇集一处。
比赛分析
将 17 种行为与时间段、经济、线上状态组合，查找场景。
BP
先与 AI 对手模拟 BP，查看各阵容的预期胜率。
验证
每场新比赛都会为已定计划打分。
- 595
- 按场景分析的比赛录像 · LCK 475 场 · LPL 120 场
- 16,368
- BP 推荐模型训练所用的 LCK、LPL、LEC 比赛
- 5
- 已分析比赛记录的赛区 · LCK · LPL · LEC · LCS · CBLOL
- 2011–
- 历届赛季记录按同一体系整理
赛季结束后，引援决策也有数据支撑
用同一套记录，在同一标准下比较续约与引援。
选手与战队记录及评价
在相同条件下比较选手。
阵容调整模拟器
计算更换一个位置后预期胜率的变化。
跨赛区折算
将 LPL、LEC 选手记录换算为 LCK 基准。
英雄池适配度
查看候选人的英雄池是否适合当前版本和我方 BP。
一场比赛只需分析一次，所有界面共享同一份记录。
分析过的比赛会留存为记录，新比赛加入后，原有判断也会重新计算。
数据处理原则
看机会下的执行率，而非单纯次数
我们不写“做了 20 次”，而是写“104 次机会中做了 21 次”。
无法识别的片段不计入分母
看不到的区间不会被算作“没做”。
反例也一并呈现
与假设不符的比赛也一并展示。
最终判断由教练做出
界面上没有的分析，我们也能为您定制。
告诉我们想要的分析，规则、算式和界面一起设计。
可以实现的需求示例
- “分别按红色方和蓝色方查看对方打野的首次回城时间”
- “每场比赛自动为小龙前的视野计划评分”
- “以 LCK 为标准比较五名 LPL 中单候选”
- “只筛选我方上单被换线的比赛”
- “把我方下路被越塔的场景整理成切片清单”
- “把教练使用的选人评估表纳入 BP 推荐”
- 1
咨询
请通过邮件或电话联系我们。
- 2
演示
用您的下一个对手展示真实界面和结果。
- 3
合作
使用范围与条件按俱乐部情况商定。