Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 0.66grupo 1.18
- Impacto
- 0.66grupo 1.22
- Kills por round
- 0.48grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.87grupo 0.71
- ADR
- 69grupo 101
- KAST
- 57%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
- 166 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 338 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 0 de dano · 4 inimigos cegados · 1 assists de flash
- Objetivo
- 0 bombas plantadas · 0 desarmadas · 1 MVPs
- Multi-kills
- 1× 2k · 1× 3k · 0× 4k · 0× ace
2447 ms mais rápido que a média do grupo
722 ms mais rápido que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
11 kills com as 5 mais usadas · 0.48 por round
- M4A440.17/round
- AK-4720.09/round
- MAC-1020.09/round
- P200020.09/round
- Galil AR10.04/round
Por tipo de compra
Do pistol round ao full buy: quanto ele aparece e quanto rende em cada economia
- K/D
- 2.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 107
- Kills
- 2
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 126
- Kills
- 0
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 21
- Kills
- 0
- K/D
- 1.17
- KPR
- 1.00
- ADR
- 100
- Kills
- 7
- K/D
- 0.29
- KPR
- 0.25
- ADR
- 55
- Kills
- 2
- K/D
- 2.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 107
- Kills
- 2
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 96
- Kills
- 1
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 66
- Kills
- 0
- K/D
- 0.50
- KPR
- 0.50
- ADR
- 90
- Kills
- 3
- K/D
- 0.50
- KPR
- 0.42
- ADR
- 51
- Kills
- 5
27% das kills saíram contra pistola ou eco; 73% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
15.0s de inimigo cego · 3.5s de aliado cego
A divisão entre HE e molotov aparece depois que as demos forem lidas de novo.
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
15 acertos
- Cabeça
- 213%
- Peito
- 960%
- Barriga
- 17%
- Braços
- 320%
- Pernas
- 00%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
29 acertos
- Cabeça
- 724%
- Peito
- 1241%
- Barriga
- 414%
- Braços
- 517%
- Pernas
- 13%
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 | 104 | 8 | 8% | 13% | 2 | 323 |
| MAC-10 | 58 | 4 | 7% | 25% | 2 | 141 |
| M4A4 | 57 | 17 | 30% | 18% | 4 | 588 |
| Galil AR | 36 | 3 | 8% | 33% | 1 | 135 |
| P2000 | 21 | 7 | 33% | 43% | 2 | 320 |
| P250 | 18 | 2 | 11% | 0% | 0 | 44 |
| Tec-9 | 9 | 1 | 11% | 0% | 0 | 19 |
| Glock-18 | 8 | 2 | 25% | 0% | 0 | 20 |
| M4A1-S | 6 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 14% 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 · 24 áreas
Visão geral · 30 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 | 11–20 | 0.48 | 69 | 0.66 |
Histórico
Partidas de Riccy registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 31 de out. de 2026 | Anubis | Derrota | 13–10 | 11–20–3 | 69 | 57% | 0.66 |
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 (Riccy, 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.