Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 0.82grupo 1.18
- Impacto
- 0.65grupo 1.22
- Kills por round
- 0.46grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.71grupo 0.71
- ADR
- 72grupo 101
- KAST
- 67%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
- 47 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 3662 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Abertura de sniper
- AWP/Scout
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 0 de dano · 2 inimigos cegados · 0 assists de flash
- Objetivo
- 1 bombas plantadas · 1 desarmadas · 1 MVPs
- Multi-kills
- 2× 2k · 0× 3k · 0× 4k · 0× ace
2566 ms mais rápido que a média do grupo
2602 ms mais lento que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
11 kills com as 5 mais usadas · 0.46 por round
- AK-4740.17/round
- AWP30.13/round
- Galil AR20.08/round
- M4A410.04/round
- Glock-1810.04/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
- 11
- Kills
- 1
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 33
- Kills
- 0
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 0
- Kills
- 0
- K/D
- 0.33
- KPR
- 0.29
- ADR
- 68
- Kills
- 2
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.67
- ADR
- 96
- Kills
- 8
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.50
- ADR
- 11
- Kills
- 1
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 0
- Kills
- 0
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.33
- ADR
- 37
- Kills
- 1
- K/D
- 0.75
- KPR
- 0.60
- ADR
- 102
- Kills
- 3
- K/D
- 0.55
- KPR
- 0.46
- ADR
- 82
- Kills
- 6
9% das kills saíram contra pistola ou eco; 82% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
11.6s de inimigo cego · 12.1s 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
38 acertos
- Cabeça
- 13%
- Peito
- 2155%
- Barriga
- 718%
- Braços
- 411%
- Pernas
- 411%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
17 acertos
- Cabeça
- 00%
- Peito
- 1059%
- Barriga
- 424%
- Braços
- 16%
- Pernas
- 212%
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 | 201 | 18 | 9% | 0% | 4 | 560 |
| Galil AR | 78 | 15 | 19% | 0% | 2 | 327 |
| M4A4 | 75 | 12 | 16% | 8% | 1 | 338 |
| M4A1-S | 44 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| FAMAS | 33 | 3 | 9% | 0% | 0 | 62 |
| Glock-18 | 17 | 1 | 6% | 0% | 1 | 21 |
| Five-SeveN | 14 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| AWP | 6 | 3 | 50% | 0% | 3 | 328 |
| Desert Eagle | 2 | 2 | 100% | 0% | 0 | 80 |
| USP-S | 1 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 20% 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 · 29 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Anubis | 1 | 0 (0%) | 24 | 11–17 | 0.46 | 72 | 0.82 |
Histórico
Partidas de h0wtz registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 de nov. de 2026 | Anubis | Derrota | 13–11 | 11–17–5 | 72 | 67% | 0.82 |
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 (h0wtz, 1 partidas, 24 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.