
Sylasvs Caitlyn
Sylas vs Caitlyn, LoL patch 26.14\'da a decisive bir eşleşme. Caitlyn, 9 oyuna dayalı olarak Sylas\'a karşı 55.6% win rate (+11.1%) ile kazanıyor. Sylas wins the early laning phase while Caitlyn scales better into the late game. Aşağıda Sylas vs Caitlyn eşleşmesi için en iyi Sylas buildi, rünleri, koridor istatistikleri ve stratejileri bulacaksınız.
Sylas Eşleşme Analizi
Bir rakip seçmek ve Sylas'in onlara karşı nasıl performans gösterdiğine dair detaylı bir analiz görmek için açılır menüyü kullanın. Kafa kafaya kazanma oranları, koridor istatistikleri, eşleşme için en iyi build ve runlar ve erken vs geç oyun analizi alacaksınız — tümü gerçek dereceli verilerine dayalı.
Sylas vs Caitlyn eşleşmesini kim kazanır?

Sylas vs Caitlyn eşleşme özeti
Sylas vs Caitlyn eşleşmesi League of Legends dereceli oyununda belirleyici bir eşleşme. Analiz edilen 9 son maça göre, Caitlyn 55.6% kazanma oranıyla Sylas'ın 44.4%'sine karşı kazanır ve Caitlyn'a 11.1 yüzde puanı avantajı verir. Oyun fazı dinamikleri burada kritik bir rol oynar: Sylas erken lane aşamasını kontrol eder, ancak Caitlyn oyun uzadıkça daha iyi ölçeklenir. Eşleşme, oyun süresine bağlı olarak dramatik şekilde değişir — Sylas Caitlyn güç zirvelerine ulaşmadan önce avantajları zorlamalı, Caitlyn ise güvenli farm ve anahtar eşya eşiklerine ulaşmaya odaklanmalıdır. En önemli istatistiksel fark sustain'da, Sylas 569 HP/min ile önde — bu fark takaslar ve çarpışmaların sonucunu güçlü şekilde etkiler. Caitlyn bu eşleşmede güçlü bir avantaja sahip. Sylas oyuncuları savunmacı oynamalı, kule altında güvenli farm önceliklendirmeli ve orman baskısı veya Caitlyn'nin aşırı uzanmasıyla oluşan fırsatları aramalı. Uzun takaslardan kaçının ve pozisyonlama ve koordinasyonun daha önemli olduğu takım savaşlarını bekleyin. Bu eşleşme dinamiklerini anlamak, bu lane rakibine karşı şampiyon seçim kararları ve oyun içi strateji için önemlidir.
Sylas vs Caitlyn Lane Aşaması Analizi
Caitlyn, Sylas'a karşı lane aşamasında favori, 5 anahtar istatistik kategorisinden 3'unu kazanıyor. Caitlyn, farm, hasar ve altın geliri'de avantajlara sahip ve bu eşleşmede daha güçlü lane'ci.
Best Sylas Build Against Caitlyn
Kızıl Ionia Çizmeleri, Caitlyn'a karşı optimal ayakkabı seçimidir ve bu eşleşmede Sylas'ın en çok ihtiyaç duyduğu hareketliliği ve istatistikleri sağlar. Sylas için Caitlyn'a karşı en iyi performans gösteren ana eşyalar Vadiyaran, Zhonya'nın Kumsaati ve Hextech Füzekemer. Bu kombinasyon, Sylas'a eşleşme için hasar, hayatta kalma ve fayda arasında etkili bir denge verir. Takım kompozisyonları ve oyun durumuna göre ayarlamalar gerekebilir, ancak bu yapı Sylas vs Caitlyn eşleşmesi için en güçlü temeli sağlar.
Early Game vs Late Game
Erken oyun (ilk 15 dakika), Sylas ve Caitlyn arasında yazı tura, Sylas bıçak sırtı 50.0% kazanma oranı avantajıyla (+0.0%). Erken lane aşamasında şampiyon avantajından çok bireysel beceri ve orman yakınlığı önemli olacak.
Caitlyn, 60.0% kazanma oranıyla geç oyunda (25+ dakika) çok üstün — Sylas'ın 20.0 puan üzerinde. Uzun oyunlar, kiti ve ölçeklemesi onları takım savaşları ve hedef kontrolünde baskın bir güç yapan Caitlyn'ı güçlü şekilde kayırır.
Güç dinamikleri oyun ilerledikçe değişir — Sylas erken avantaja sahip, ancak Caitlyn yavaş yavaş devralır. Bununla birlikte, marjlar her iki şampiyonun da doğru hamlelerle herhangi bir aşamada kazanabileceği kadar dar. Belirli bir oyun aşamasını beklemek yerine avantajlarınızı aldığınızda almaya odaklanın.
Best Sylas Runes Against Caitlyn
Hâkimiyet ve Büyücülük rün kurulumu, Sylas'a bu zor eşleşmede Caitlyn'a karşı rekabet etmek için en iyi araçları verir ve optimal rün sinerjileriyle istatistiksel dezavantajları telafi eder.
Sylas esleme verileri League of Legends 26.14 yamasi icin. Asagidaki tablo, mevcut metadaki her sampiyona karsi Sylas'in kazanma oranini, altin farkini ve performans istatistiklerini gosterir. En iyi Sylas buildi, runleri, koridor istatistikleri ve erken vs gec oyun analizini iceren ayrintili bir dokum icin herhangi bir sampiyon adina tiklayin.
Rakip | Kazanma oranı | Maçlar | CS/dk | Hasar/dk | Altin/mac | Erken KO | Gec KO |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 50.19% | 257 | 4.4 | 906 | 11,751 | 48.5% | 51.3% | |
| 54.46% | 213 | 5.2 | 891 | 11,005 | 44.6% | 62.0% | |
| 51.42% | 212 | 5.3 | 852 | 10,795 | 46.9% | 55.2% | |
| 49.71% | 171 | 1.0 | 758 | 12,396 | 58.0% | 44.1% | |
| 44.67% | 150 | 5.2 | 794 | 11,226 | 41.1% | 46.8% | |
| 52.08% | 144 | 3.9 | 871 | 12,054 | 49.1% | 53.9% | |
| 46.15% | 143 | 5.0 | 915 | 11,249 | 53.5% | 41.2% | |
| 53.90% | 141 | 5.2 | 973 | 11,677 | 54.5% | 53.5% | |
| 49.29% | 140 | 4.9 | 874 | 10,794 | 58.8% | 40.3% | |
| 42.86% | 140 | 3.2 | 851 | 10,838 | 37.5% | 47.4% | |
| 48.89% | 135 | 4.4 | 752 | 10,401 | 45.3% | 51.2% | |
| 45.45% | 132 | 4.9 | 898 | 10,994 | 53.3% | 38.9% | |
| 47.69% | 130 | 1.0 | 744 | 12,213 | 54.7% | 42.9% | |
| 51.54% | 130 | 4.9 | 875 | 10,778 | 56.4% | 48.0% | |
| 55.47% | 128 | 5.0 | 942 | 11,618 | 55.8% | 55.3% | |
| 46.15% | 117 | 4.9 | 763 | 10,150 | 54.0% | 40.3% | |
| 42.86% | 112 | 1.0 | 743 | 11,805 | 40.8% | 44.4% | |
| 42.99% | 107 | 3.5 | 770 | 10,997 | 41.3% | 44.3% | |
| 47.62% | 105 | 1.0 | 767 | 11,891 | 51.1% | 44.8% | |
| 41.18% | 102 | 0.9 | 700 | 11,756 | 41.3% | 41.1% | |
| 43.00% | 100 | 1.1 | 699 | 12,255 | 41.2% | 43.9% | |
| 42.00% | 100 | 1.0 | 749 | 11,882 | 45.2% | 39.7% | |
| 51.09% | 92 | 1.9 | 917 | 12,620 | 62.2% | 43.6% | |
| 52.22% | 90 | 0.9 | 701 | 11,128 | 58.1% | 46.8% | |
| 37.08% | 89 | 1.0 | 663 | 12,059 | 39.4% | 35.7% | |
| 55.68% | 88 | 5.5 | 834 | 10,585 | 55.8% | 55.6% | |
| 54.12% | 85 | 5.4 | 885 | 10,977 | 53.7% | 54.5% | |
| 48.81% | 84 | 5.3 | 967 | 11,256 | 41.7% | 54.2% | |
| 59.46% | 74 | 4.6 | 791 | 11,201 | 48.5% | 68.3% | |
| 52.70% | 74 | 1.1 | 732 | 12,818 | 47.8% | 54.9% | |
| 51.52% | 66 | 5.0 | 849 | 11,798 | 57.1% | 48.9% | |
| 47.62% | 63 | 1.0 | 706 | 11,866 | 46.9% | 48.4% | |
| 52.46% | 61 | 2.6 | 717 | 10,917 | 72.7% | 41.0% | |
| 40.68% | 59 | 0.9 | 658 | 11,866 | 24.0% | 52.9% | |
| 54.24% | 59 | 3.4 | 853 | 11,964 | 61.9% | 50.0% | |
| 45.61% | 57 | 5.4 | 991 | 11,077 | 51.9% | 40.0% | |
| 57.14% | 56 | 2.7 | 818 | 10,640 | 56.7% | 57.7% | |
| 40.00% | 55 | 0.9 | 722 | 12,189 | 26.1% | 50.0% | |
| 52.73% | 55 | 5.4 | 877 | 11,210 | 54.2% | 51.6% | |
| 50.00% | 54 | 4.7 | 812 | 9,937 | 42.3% | 57.1% | |
| 48.15% | 54 | 5.0 | 806 | 11,199 | 52.9% | 46.0% | |
| 50.94% | 53 | 2.0 | 835 | 12,586 | 38.9% | 57.1% | |
| 50.94% | 53 | 0.9 | 786 | 12,468 | 34.8% | 63.3% | |
| 53.85% | 52 | 5.1 | 821 | 11,547 | 60.0% | 51.4% | |
| 50.98% | 51 | 5.3 | 904 | 10,572 | 56.5% | 46.4% | |
| 38.00% | 50 | 5.2 | 846 | 10,215 | 31.6% | 41.9% | |
| 48.98% | 49 | 5.1 | 857 | 11,543 | 63.2% | 40.0% | |
| 48.98% | 49 | 5.0 | 944 | 10,601 | 56.0% | 41.7% | |
| 63.83% | 47 | 5.5 | 948 | 11,722 | 80.0% | 51.9% | |
| 47.83% | 46 | 2.0 | 730 | 11,380 | 36.8% | 55.6% | |
| 47.83% | 46 | 1.4 | 775 | 11,819 | 59.1% | 37.5% | |
| 56.82% | 44 | 1.0 | 792 | 12,672 | 55.6% | 57.7% | |
| 40.91% | 44 | 3.6 | 742 | 11,188 | 55.0% | 29.2% | |
| 50.00% | 44 | 2.6 | 802 | 12,909 | 53.9% | 48.4% | |
| 64.29% | 42 | 1.0 | 812 | 12,148 | 65.2% | 63.2% | |
| 52.38% | 42 | 5.2 | 905 | 11,667 | 42.9% | 57.1% | |
| 42.86% | 42 | 5.1 | 839 | 11,536 | 61.1% | 29.2% | |
| 42.86% | 42 | 3.8 | 862 | 11,740 | 50.0% | 38.5% | |
| 51.28% | 39 | 0.9 | 775 | 12,377 | 64.7% | 40.9% | |
| 40.54% | 37 | 2.8 | 703 | 12,329 | 45.5% | 38.5% | |
| 52.78% | 36 | 5.6 | 961 | 10,112 | 72.2% | 33.3% | |
| 55.88% | 34 | 1.1 | 650 | 11,355 | 57.1% | 55.0% | |
| 67.65% | 34 | 5.2 | 864 | 11,615 | 60.0% | 70.8% | |
| 52.94% | 34 | 5.8 | 898 | 12,210 | 69.2% | 42.9% | |
| 52.94% | 34 | 5.6 | 904 | 11,485 | 41.7% | 59.1% | |
| 36.36% | 33 | 4.8 | 824 | 10,038 | 38.9% | 33.3% | |
| 45.45% | 33 | 1.0 | 653 | 12,054 | 66.7% | 27.8% | |
| 43.75% | 32 | 0.9 | 688 | 11,493 | 66.7% | 23.5% | |
| 54.84% | 31 | 5.2 | 988 | 11,082 | 61.5% | 50.0% | |
| 35.48% | 31 | 4.7 | 806 | 11,201 | 46.1% | 27.8% | |
| 40.00% | 30 | 2.8 | 777 | 11,148 | 41.7% | 38.9% | |
| 43.33% | 30 | 4.0 | 766 | 10,699 | 50.0% | 41.7% | |
| 56.67% | 30 | 3.6 | 806 | 9,654 | 56.3% | 57.1% | |
| 48.28% | 29 | 1.3 | 796 | 12,777 | 70.0% | 36.8% | |
| 48.28% | 29 | 4.2 | 992 | 9,462 | 37.5% | 61.5% | |
| 42.86% | 28 | 1.0 | 733 | 11,171 | 55.6% | 36.8% | |
| 32.14% | 28 | 3.8 | 932 | 11,148 | 44.4% | 26.3% | |
| 64.29% | 28 | 3.6 | 1,016 | 11,076 | 57.1% | 71.4% | |
| 62.96% | 27 | 4.7 | 791 | 11,766 | 66.7% | 60.0% | |
| 37.04% | 27 | 0.8 | 649 | 11,527 | 45.5% | 31.3% | |
| 44.00% | 25 | 2.8 | 860 | 13,693 | 50.0% | 42.1% | |
| 41.67% | 24 | 5.3 | 950 | 11,262 | 54.5% | 30.8% | |
| 58.33% | 24 | 0.8 | 838 | 12,219 | 57.1% | 58.8% | |
| 54.17% | 24 | 0.8 | 722 | 13,476 | 50.0% | 55.6% | |
| 66.67% | 24 | 4.5 | 804 | 11,299 | 55.6% | 73.3% | |
| 45.45% | 22 | 4.2 | 930 | 11,282 | 63.6% | 27.3% | |
| 47.62% | 21 | 4.2 | 775 | 12,628 | 50.0% | 47.1% | |
| 55.00% | 20 | 5.1 | 866 | 13,019 | 40.0% | 60.0% | |
| 25.00% | 20 | 4.3 | 798 | 9,713 | 28.6% | 16.7% | |
| 60.00% | 20 | 1.9 | 713 | 9,315 | 69.2% | 42.9% | |
| 55.00% | 20 | 4.9 | 951 | 10,725 | 54.5% | 55.6% | |
| 63.16% | 19 | 2.3 | 911 | 12,339 | 83.3% | 53.9% | |
| 52.63% | 19 | 1.5 | 852 | 11,416 | 62.5% | 45.5% | |
| 57.89% | 19 | 1.0 | 774 | 12,827 | 42.9% | 66.7% | |
| 47.37% | 19 | 1.0 | 709 | 13,610 | 57.1% | 41.7% | |
| 22.22% | 18 | 3.7 | 773 | 8,656 | 25.0% | 20.0% | |
| 72.22% | 18 | 1.9 | 700 | 8,725 | 69.2% | 80.0% | |
| 44.44% | 18 | 2.9 | 777 | 10,279 | 0.0% | 66.7% | |
| 27.78% | 18 | 3.6 | 746 | 9,938 | 42.9% | 18.2% | |
| 44.44% | 18 | 1.2 | 779 | 13,003 | 37.5% | 50.0% | |
| 55.56% | 18 | 3.8 | 973 | 11,968 | 40.0% | 61.5% | |
| 41.18% | 17 | 5.6 | 854 | 11,894 | 50.0% | 33.3% | |
| 41.18% | 17 | 1.1 | 689 | 12,627 | 28.6% | 50.0% | |
| 29.41% | 17 | 3.8 | 677 | 10,002 | 33.3% | 25.0% | |
| 60.00% | 15 | 2.1 | 759 | 12,562 | 83.3% | 44.4% | |
| 53.33% | 15 | 4.8 | 968 | 11,874 | 75.0% | 45.5% | |
| 60.00% | 15 | 1.7 | 708 | 11,333 | 100.0% | 53.9% | |
| 26.67% | 15 | 1.4 | 568 | 9,095 | 12.5% | 42.9% | |
| 53.33% | 15 | 3.9 | 762 | 9,030 | 44.4% | 66.7% | |
| 33.33% | 15 | 4.4 | 729 | 10,764 | 16.7% | 44.4% | |
| 53.33% | 15 | 1.3 | 833 | 12,757 | 50.0% | 55.6% | |
| 21.43% | 14 | 1.9 | 690 | 10,520 | 25.0% | 20.0% | |
| 50.00% | 14 | 3.2 | 945 | 13,292 | 60.0% | 44.4% | |
| 28.57% | 14 | 4.5 | 826 | 10,016 | 16.7% | 37.5% | |
| 57.14% | 14 | 5.5 | 969 | 11,103 | 33.3% | 75.0% | |
| 42.86% | 14 | 1.4 | 543 | 7,901 | 37.5% | 50.0% | |
| 53.85% | 13 | 4.4 | 917 | 8,959 | 55.6% | 50.0% | |
| 46.15% | 13 | 1.5 | 716 | 9,763 | 83.3% | 14.3% | |
| 38.46% | 13 | 1.9 | 770 | 9,815 | 50.0% | 20.0% | |
| 53.85% | 13 | 0.7 | 791 | 12,764 | 25.0% | 66.7% | |
| 23.08% | 13 | 2.4 | 719 | 9,781 | 28.6% | 16.7% | |
| 75.00% | 12 | 6.1 | 860 | 11,731 | 71.4% | 80.0% | |
| 54.55% | 11 | 1.5 | 612 | 9,356 | 60.0% | 50.0% | |
| 36.36% | 11 | 3.0 | 831 | 10,672 | 20.0% | 50.0% | |
| 40.00% | 10 | 2.5 | 815 | 12,240 | 50.0% | 33.3% | |
| 40.00% | 10 | 3.8 | 688 | 12,215 | 33.3% | 42.9% | |
| 11.11% | 9 | 6.1 | 638 | 9,654 | 0.0% | 20.0% | |
| 44.44% | 9 | 5.1 | 890 | 10,690 | 50.0% | 40.0% | |
| 55.56% | 9 | 5.0 | 759 | 9,712 | 60.0% | 50.0% | |
| 11.11% | 9 | 4.3 | 503 | 8,667 | 0.0% | 20.0% | |
| 22.22% | 9 | 1.5 | 650 | 11,064 | 0.0% | 40.0% | |
| 55.56% | 9 | 1.3 | 587 | 7,649 | 60.0% | 50.0% | |
| 44.44% | 9 | 5.5 | 804 | 10,571 | 100.0% | 16.7% | |
| 50.00% | 8 | 5.3 | 732 | 9,289 | 50.0% | 50.0% | |
| 62.50% | 8 | 2.9 | 819 | 11,648 | 50.0% | 66.7% | |
| 50.00% | 8 | 1.4 | 561 | 9,609 | 66.7% | 40.0% | |
| 50.00% | 8 | 2.5 | 707 | 9,073 | 66.7% | 40.0% | |
| 57.14% | 7 | 2.9 | 967 | 9,395 | 66.7% | 50.0% | |
| 57.14% | 7 | 5.3 | 872 | 10,054 | 60.0% | 50.0% | |
| 71.43% | 7 | 4.2 | 930 | 14,388 | 0.0% | 71.4% | |
| 42.86% | 7 | 5.1 | 926 | 10,782 | 40.0% | 50.0% | |
| 28.57% | 7 | 1.5 | 552 | 7,534 | 33.3% | 25.0% | |
| 83.33% | 6 | 5.0 | 1,078 | 14,361 | 100.0% | 75.0% | |
| 33.33% | 6 | 2.1 | 744 | 10,845 | 100.0% | 0.0% | |
| 66.67% | 6 | 4.8 | 649 | 10,423 | 66.7% | 66.7% | |
| 33.33% | 6 | 4.2 | 818 | 9,154 | 33.3% | 33.3% | |
| 16.67% | 6 | 5.8 | 879 | 13,228 | 0.0% | 20.0% | |
| 33.33% | 6 | 1.7 | 520 | 8,044 | 50.0% | 0.0% | |
| 0.00% | 6 | 2.0 | 702 | 11,288 | 0.0% | 0.0% | |
| 66.67% | 6 | 3.9 | 818 | 14,097 | 50.0% | 75.0% | |
| 80.00% | 5 | 6.2 | 888 | 9,802 | 100.0% | 66.7% | |
| 100.00% | 5 | 4.8 | 865 | 12,521 | 100.0% | 100.0% | |
| 40.00% | 5 | 1.7 | 801 | 10,437 | 33.3% | 50.0% | |
Help us maintain accuracy! If you notice incorrect stats, missing data, or any issues, your feedback directly improves the quality of our data for the entire community.
Sylas vs Caitlyn - Sık Sorulan Sorular
League of Legends'da Sylas Caitlyn'a karsi nasil gidiyor?
Caitlyn, Sylas vs Caitlyn matchupini 55.6% kazanma oraniyla Sylas'in 44.4%'sine karsi kazaniyor, 11.1 yuzde puani fark. Bu veriler patch 26.14'daki 9 son dereceli oyuna dayanmaktadir.
Erken oyunda Sylas Caitlyn'a karsi nasil gidiyor?
Erken oyunda, Sylas Caitlyn'a karsi 50.0% kazanma oraniyla 50.0%'e karsi avantaja sahiptir. Sylas oyunculari ilk 15 dakikada agresif tradeler ve dalga kontrolu ile lane avantajlarini zorlamalidir.
Gec oyunda Sylas Caitlyn'a karsi nasil gidiyor?
Gec oyunda, Caitlyn Sylas vs Caitlyn matchupini 60.0% kazanma oraniyla 40.0%'e karsi ele gecirir. Caitlyn 25 dakikadan sonra takim savaslari ve hedef catismalarinda daha iyi olceklenir.
Sylas vs Caitlyn matchupini kim kazanir?
Caitlyn, League of Legends patch 26.14'da 55.6% kazanma oraniyla Sylas'a karsi matchupu kazaniyor. 11.1 yuzde puani avantaji, 9 analiz edilen oyuna dayanarak bu lane matchupinda Caitlyn'in significantly favori oldugu anlamina gelir.
Caitlyn'a karsi en iyi Sylas buildi nedir?
Caitlyn'a karsi en iyi Sylas buildi Vadiyaran, Zhonya'nın Kumsaati, Hextech Füzekemer with Kızıl Ionia Çizmeleri icerir. Tam esya yolu ve build sirasi icin yukaridaki matchup analizine bakin.
Caitlyn'a karsi en iyi Sylas runelari nelerdir?
Caitlyn'a karsi en iyi Sylas runelari Hâkimiyet birincil agacini Büyücülük ikincil ile kullanir. This rune setup achieves a 33.3% win rate in the Sylas vs Caitlyn matchup. Yukaridaki matchup karsilastirmasinda tam rune analizine bakin.
Sylas Caitlyn'i counter yapar mi?
Hayir, Sylas sadece 44.4% kazanma oraniyla Caitlyn'a karsi zorlanir. Caitlyn bu matchupta avantaja sahiptir. Sylas oyunculari Caitlyn'un lidini en aza indirmek icin guvenli farm yapmaya ve uzun tradelerden kacinmaya odaklanmalidir.
Caitlyn'a karsi Sylas'i nasil oynarim?
Caitlyn'a karsi Sylas oynarken, dikkatli oynayinn ve Caitlyn'un guc zirvelerinden kacinin. Look for jungle assistance and team-dependent plays since Caitlyn has the statistical advantage at most stages. Sanslarinizi optimize etmek icin yukaridaki matchup-spesifik build ve runelari kullanin.
