Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 1.29grupo 1.18
- Impacto
- 1.43grupo 1.22
- Kills por round
- 0.84grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.74grupo 0.71
- ADR
- 107grupo 101
- KAST
- 74%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
- 458 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 244 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 64 de dano · 7 inimigos cegados · 0 assists de flash
- Objetivo
- 1 bombas plantadas · 1 desarmadas · 3 MVPs
- Multi-kills
- 3× 2k · 2× 3k · 0× 4k · 0× ace
2155 ms mais rápido que a média do grupo
816 ms mais rápido que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
16 kills com as 7 mais usadas · 0.84 por round
- PP-Bizon50.26/round
- M4A1-S50.26/round
- AK-4720.11/round
- MP910.05/round
- Glock-1810.05/round
- Galil AR10.05/round
- Faca10.05/round
Por tipo de compra
Do pistol round ao full buy: quanto ele aparece e quanto rende em cada economia
- K/D
- 0.50
- KPR
- 0.33
- ADR
- 18
- Kills
- 1
- K/D
- 2.00
- KPR
- 2.00
- ADR
- 229
- Kills
- 2
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 84
- Kills
- 0
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 85
- Kills
- 1
- K/D
- 1.20
- KPR
- 0.92
- ADR
- 122
- Kills
- 12
- K/D
- 0.50
- KPR
- 0.50
- ADR
- 28
- Kills
- 1
- K/D
- 5.00
- KPR
- 1.67
- ADR
- 206
- Kills
- 5
- K/D
- 2.00
- KPR
- 0.80
- ADR
- 101
- Kills
- 4
- K/D
- 0.67
- KPR
- 0.67
- ADR
- 95
- Kills
- 6
38% das kills saíram contra pistola ou eco; 63% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
24.3s de inimigo cego · 7.5s de aliado cego
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
11 acertos
- Cabeça
- 545%
- Peito
- 19%
- Barriga
- 218%
- Braços
- 218%
- Pernas
- 00%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
51 acertos
- Cabeça
- 1122%
- Peito
- 1733%
- Barriga
- 48%
- Braços
- 48%
- Pernas
- 00%
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PP-Bizon | 59 | 15 | 25% | 40% | 5 | 528 |
| M4A1-S | 52 | 0 | 0% | — | 5 | 0 |
| MP9 | 38 | 3 | 8% | 67% | 1 | 129 |
| AK-47 | 28 | 8 | 29% | 13% | 2 | 371 |
| Tec-9 | 10 | 4 | 40% | 0% | 0 | 84 |
| Galil AR | 8 | 2 | 25% | 100% | 1 | 184 |
| USP-S | 4 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| Glock-18 | 3 | 1 | 33% | 100% | 1 | 100 |
| AWP | 1 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 13% 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 · 20 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ancient | 1 | 0 (0%) | 19 | 16–14 | 0.84 | 107 | 1.29 |
Histórico
Partidas de fel registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 31 de out. de 2026 | Ancient | Derrota | 13–6 | 16–14–2 | 107 | 74% | 1.29 |
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 (fel, 1 partidas, 19 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.