Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 1.82grupo 1.18
- Impacto
- 2.34grupo 1.22
- Kills por round
- 1.25grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.85grupo 0.71
- ADR
- 164grupo 101
- KAST
- 80%grupo 72%
Função no time
O que os números dizem sobre o estilo de jogo
- Entry kills
- Tempo de resposta
- 2036 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 558 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Abertura de sniper
- AWP/Scout
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 1 de dano · 10 inimigos cegados · 0 assists de flash
- Objetivo
- 0 bombas plantadas · 1 desarmadas · 3 MVPs
- Multi-kills
- 3× 2k · 2× 3k · 1× 4k · 0× ace
576 ms mais rápido que a média do grupo
503 ms mais rápido que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
25 kills com as 8 mais usadas · 1.25 por round
- AWP80.40/round
- AK-4760.30/round
- M4A460.30/round
- P25010.05/round
- Faca10.05/round
- Desert Eagle10.05/round
- Galil AR10.05/round
- USP-S10.05/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
- 0.67
- ADR
- 82
- Kills
- 2
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 113
- Kills
- 1
- K/D
- 0.50
- KPR
- 0.50
- ADR
- 87
- Kills
- 2
- K/D
- 2.00
- KPR
- 1.67
- ADR
- 214
- Kills
- 20
- K/D
- 2.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 123
- Kills
- 2
- K/D
- 2.00
- KPR
- 2.00
- ADR
- 392
- Kills
- 2
- K/D
- 2.00
- KPR
- 2.00
- ADR
- 247
- Kills
- 2
- K/D
- 2.50
- KPR
- 1.67
- ADR
- 250
- Kills
- 5
- K/D
- 1.17
- KPR
- 1.08
- ADR
- 126
- Kills
- 14
16% das kills saíram contra pistola ou eco; 76% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
27.6s de inimigo cego · 2.4s de aliado cego
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
39 acertos
- Cabeça
- 25%
- Peito
- 1744%
- Barriga
- 1436%
- Braços
- 513%
- Pernas
- 13%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
42 acertos
- Cabeça
- 410%
- Peito
- 1433%
- Barriga
- 1433%
- Braços
- 37%
- Pernas
- 25%
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 | 123 | 26 | 21% | 0% | 6 | 743 |
| M4A4 | 64 | 25 | 39% | 12% | 6 | 865 |
| Galil AR | 20 | 5 | 25% | 20% | 1 | 186 |
| MAC-10 | 20 | 3 | 15% | 33% | 0 | 84 |
| USP-S | 14 | 0 | 0% | — | 1 | 0 |
| AWP | 11 | 8 | 73% | 0% | 8 | 935 |
| Desert Eagle | 10 | 3 | 30% | 0% | 1 | 113 |
| P250 | 8 | 4 | 50% | 0% | 1 | 98 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 22% 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 · 25 áreas
Mapa vetorial por setpos.gg. TSpawn e CTSpawn não entram na leitura.
| Mapa | Jogos | Vitórias | Rounds | K–D | KPR | ADR | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mirage | 1 | 0 (0%) | 20 | 25–17 | 1.25 | 164 | 1.82 |
Histórico
Partidas de LuKsM registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 28 de out. de 2026 | Mirage | Derrota | 13–7 | 25–17–4 | 164 | 80% | 1.82 |
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 (LuKsM, 1 partidas, 20 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.