1 partida · 30 rounds · SteamID 76561198146712536
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Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 0.94grupo 1.18
- Impacto
- 0.95grupo 1.22
- Kills por round
- 0.57grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.83grupo 0.71
- ADR
- 91grupo 101
- KAST
- 70%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
- 1043 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 239 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Abertura de sniper
- AWP/Scout
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 290 de dano · 4 inimigos cegados · 1 assists de flash
- Objetivo
- 2 bombas plantadas · 0 desarmadas · 2 MVPs
- Multi-kills
- 3× 2k · 1× 3k · 0× 4k · 0× ace
1569 ms mais rápido que a média do grupo
821 ms mais rápido que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
17 kills com as 6 mais usadas · 0.57 por round
- AK-4760.20/round
- M4A440.13/round
- M4A1-S40.13/round
- Glock-1810.03/round
- Desert Eagle10.03/round
- SSG 0810.03/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
- 70
- Kills
- 1
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 111
- Kills
- 1
- K/D
- 0.80
- KPR
- 0.57
- ADR
- 59
- Kills
- 4
- K/D
- 0.61
- KPR
- 0.55
- ADR
- 103
- Kills
- 11
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.50
- ADR
- 70
- Kills
- 1
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.50
- ADR
- 113
- Kills
- 1
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 0
- Kills
- 0
- K/D
- 1.50
- KPR
- 1.50
- ADR
- 249
- Kills
- 3
- K/D
- 0.57
- KPR
- 0.52
- ADR
- 81
- Kills
- 12
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
22.0s de inimigo cego · 7.3s de aliado cego
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
21 acertos
- Cabeça
- 838%
- Peito
- 314%
- Barriga
- 15%
- Braços
- 15%
- Pernas
- 00%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
54 acertos
- Cabeça
- 59%
- Peito
- 2037%
- Barriga
- 1120%
- Braços
- 47%
- Pernas
- 36%
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 | 122 | 9 | 7% | 56% | 6 | 641 |
| M4A4 | 73 | 41 | 56% | 12% | 4 | 1250 |
| M4A1-S | 68 | 0 | 0% | — | 4 | 0 |
| FAMAS | 25 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| SSG 08 | 14 | 1 | 7% | 100% | 1 | 287 |
| Glock-18 | 11 | 2 | 18% | 50% | 1 | 110 |
| USP-S | 9 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| Desert Eagle | 4 | 1 | 25% | 100% | 1 | 111 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 21% 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 · 27 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%) | 30 | 17–25 | 0.57 | 91 | 0.94 |
Histórico
Partidas de Lilo Lilo Crocodilo registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 31 de out. de 2026 | Mirage | Derrota | 15–15 | 17–25–11 | 91 | 70% | 0.94 |
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 (Lilo Lilo Crocodilo, 1 partidas, 30 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.