Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 1.46grupo 1.18
- Impacto
- 1.70grupo 1.22
- Kills por round
- 0.95grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.68grupo 0.71
- ADR
- 112grupo 101
- KAST
- 77%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
- 426 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 1400 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 256 de dano · 4 inimigos cegados · 1 assists de flash
- Objetivo
- 1 bombas plantadas · 0 desarmadas · 6 MVPs
- Multi-kills
- 2× 2k · 3× 3k · 0× 4k · 0× ace
2187 ms mais rápido que a média do grupo
340 ms mais lento que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
21 kills com as 7 mais usadas · 0.95 por round
- AUG100.45/round
- AK-4760.27/round
- MP710.05/round
- Glock-1810.05/round
- USP-S10.05/round
- M4A1-S10.05/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
- 0.50
- ADR
- 117
- Kills
- 1
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 65
- Kills
- 1
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.60
- ADR
- 69
- Kills
- 3
- K/D
- 1.78
- KPR
- 1.14
- ADR
- 130
- Kills
- 16
- K/D
- 0.50
- KPR
- 0.33
- ADR
- 78
- Kills
- 1
- K/D
- 1.33
- KPR
- 1.00
- ADR
- 127
- Kills
- 4
- K/D
- 2.50
- KPR
- 1.67
- ADR
- 162
- Kills
- 5
- K/D
- 1.38
- KPR
- 0.92
- ADR
- 104
- Kills
- 11
5% 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
10.9s de inimigo cego · 1.2s de aliado cego
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
45 acertos
- Cabeça
- 24%
- Peito
- 1329%
- Barriga
- 818%
- Braços
- 37%
- Pernas
- 37%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
50 acertos
- Cabeça
- 510%
- Peito
- 1836%
- Barriga
- 1326%
- Braços
- 510%
- Pernas
- 48%
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AUG | 117 | 34 | 29% | 6% | 10 | 983 |
| AK-47 | 57 | 15 | 26% | 13% | 6 | 508 |
| Glock-18 | 39 | 10 | 26% | 0% | 1 | 133 |
| P90 | 29 | 4 | 14% | 25% | 0 | 105 |
| M4A1-S | 19 | 0 | 0% | — | 1 | 0 |
| MP7 | 9 | 3 | 33% | 33% | 1 | 103 |
| FAMAS | 8 | 3 | 38% | 0% | 0 | 60 |
| USP-S | 3 | 0 | 0% | — | 1 | 0 |
| AWP | 1 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 15% 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 · 17 áreas
Visão geral · 31 áreas
Mapa vetorial por setpos.gg. TSpawn e CTSpawn não entram na leitura.
| Mapa | Jogos | Vitórias | Rounds | K–D | KPR | ADR | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Anubis | 1 | 1 (100%) | 22 | 21–15 | 0.95 | 112 | 1.46 |
Histórico
Partidas de fiot registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 de nov. de 2026 | Anubis | Vitória | 9–13 | 21–15–4 | 112 | 77% | 1.46 |
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 (fiot, 1 partidas, 22 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.