Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 1.08grupo 1.18
- Impacto
- 1.24grupo 1.22
- Kills por round
- 0.74grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.78grupo 0.71
- ADR
- 104grupo 101
- KAST
- 61%grupo 72%
Função no time
O que os números dizem sobre o estilo de jogo
- Entry kills
- Round ganho depois de morrer primeiro
- Tempo de resposta
- 302 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 373 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 159 de dano · 7 inimigos cegados · 0 assists de flash
- Objetivo
- 1 bombas plantadas · 1 desarmadas · 4 MVPs
- Multi-kills
- 5× 2k · 1× 3k · 0× 4k · 0× ace
2311 ms mais rápido que a média do grupo
687 ms mais rápido que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
17 kills com as 8 mais usadas · 0.74 por round
- AK-4780.35/round
- M4A420.09/round
- M4A1-S20.09/round
- MP910.04/round
- P25010.04/round
- FAMAS10.04/round
- Galil AR10.04/round
- USP-S10.04/round
Por tipo de compra
Do pistol round ao full buy: quanto ele aparece e quanto rende em cada economia
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.50
- ADR
- 52
- Kills
- 1
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 30
- Kills
- 0
- K/D
- 0.75
- KPR
- 0.60
- ADR
- 79
- Kills
- 3
- K/D
- 1.17
- KPR
- 1.00
- ADR
- 149
- Kills
- 7
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.75
- ADR
- 104
- Kills
- 6
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.50
- ADR
- 52
- Kills
- 1
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 172
- Kills
- 1
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 63
- Kills
- 0
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.83
- ADR
- 112
- Kills
- 5
- K/D
- 1.11
- KPR
- 0.83
- ADR
- 111
- Kills
- 10
12% das kills saíram contra pistola ou eco; 88% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
15.8s de inimigo cego · 13.0s de aliado cego
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
31 acertos
- Cabeça
- 516%
- Peito
- 1239%
- Barriga
- 826%
- Braços
- 26%
- Pernas
- 00%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
42 acertos
- Cabeça
- 410%
- Peito
- 2355%
- Barriga
- 512%
- Braços
- 25%
- Pernas
- 410%
Acertos que ele deu jogando de CT
Arma por arma
Tiros disparados, acertos e dano de cada arma que ele puxou
| Arma | Tiros | Acertos | Precisão | HS% | Kills | Dano |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AK-47 | 192 | 27 | 14% | 19% | 8 | 1191 |
| M4A1-S | 69 | 0 | 0% | — | 2 | 0 |
| M4A4 | 44 | 13 | 30% | 0% | 2 | 320 |
| Galil AR | 29 | 4 | 14% | 0% | 1 | 115 |
| MP9 | 21 | 3 | 14% | 67% | 1 | 114 |
| USP-S | 21 | 0 | 0% | — | 1 | 0 |
| Glock-18 | 20 | 2 | 10% | 0% | 0 | 17 |
| MAC-10 | 18 | 1 | 6% | 0% | 0 | 12 |
| P250 | 17 | 2 | 12% | 50% | 1 | 119 |
| FAMAS | 10 | 5 | 50% | 20% | 1 | 162 |
| AWP | 1 | 1 | 100% | 0% | 0 | 77 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 17% dos tiros dele são o primeiro de uma rajada.
Vida no round
Quanto tempo ele fica vivo, quando aparece a primeira kill e o que vem depois da bomba
- Ganhou com a bomba plantada
- de TR
- Retake ganho
- de CT, bomba no chão
Economia
O que ele carrega, o que gasta e o que salva
Ficha corrida
O que a demo registra e ninguém gostaria que registrasse
Mapa de calor de rotas
Cada ponto é uma posição amostrada por segundo; ficar mais tempo deixa o ponto maior e mais intenso
Visão geral · 25 áreas
Visão geral · 24 áreas
Mapa vetorial por setpos.gg. TSpawn e CTSpawn não entram na leitura.
| Mapa | Jogos | Vitórias | Rounds | K–D | KPR | ADR | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Anubis | 1 | 0 (0%) | 23 | 17–18 | 0.74 | 104 | 1.08 |
Histórico
Partidas de Maco registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 31 de out. de 2026 | Anubis | Derrota | 13–10 | 17–18–4 | 104 | 61% | 1.08 |
Levar os dados para uma IA
Tudo o que a gente guarda sobre esse jogador, num arquivo só, para pedir análise fora daqui
O arquivo tem a carreira somada, cada uma das 1 partida com os rounds em ordem, o recorte por mapa, a média do grupo para comparação e um glossário explicando cada campo. Nenhuma demo vai junto, só os números.
- Baixar o JSON
- Anexar o arquivo numa conversa com ChatGPT, Claude, Gemini ou outro.
- Mandar o pedido abaixo, ou escrever o seu.
Anexei a exportação das minhas estatísticas de CS2 (Maco, 1 partidas, 23 rounds). Leia o campo readme e o glossary antes de concluir qualquer coisa. Me diga, com os números como prova: meus três pontos fortes, os três erros que mais custam rounds e o que treinar nas próximas semanas, em ordem. Compare com teamBaseline em vez de julgar número solto, separe CT e TR, aponte os mapas em que caio mais e explique se a amostra é pequena demais para alguma conclusão.