1 partida · 28 rounds · SteamID 76561198305139243
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Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 1.19grupo 1.18
- Impacto
- 1.29grupo 1.22
- Kills por round
- 0.75grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.79grupo 0.71
- ADR
- 118grupo 101
- KAST
- 68%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
- 1127 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 624 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 109 de dano · 8 inimigos cegados · 0 assists de flash
- Objetivo
- 1 bombas plantadas · 0 desarmadas · 3 MVPs
- Multi-kills
- 6× 2k · 0× 3k · 0× 4k · 0× ace
1486 ms mais rápido que a média do grupo
436 ms mais rápido que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
21 kills com as 8 mais usadas · 0.75 por round
- AK-4770.25/round
- M4A430.11/round
- M4A1-S30.11/round
- MP920.07/round
- Galil AR20.07/round
- USP-S20.07/round
- AWP10.04/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
- 3.00
- KPR
- 1.50
- ADR
- 129
- Kills
- 3
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 11
- Kills
- 0
- K/D
- 0.83
- KPR
- 0.71
- ADR
- 139
- Kills
- 5
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.81
- ADR
- 127
- Kills
- 13
- K/D
- 3.00
- KPR
- 1.50
- ADR
- 129
- Kills
- 3
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 0
- Kills
- 0
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 203
- Kills
- 2
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.67
- ADR
- 121
- Kills
- 2
- K/D
- 0.82
- KPR
- 0.74
- ADR
- 119
- Kills
- 14
14% 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
28.0s de inimigo cego · 15.8s de aliado cego
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
46 acertos
- Cabeça
- 1022%
- Peito
- 2452%
- Barriga
- 511%
- Braços
- 49%
- Pernas
- 12%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
47 acertos
- Cabeça
- 919%
- Peito
- 2043%
- Barriga
- 24%
- Braços
- 1021%
- 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AK-47 | 169 | 32 | 19% | 19% | 7 | 1241 |
| M4A1-S | 98 | 0 | 0% | — | 3 | 0 |
| M4A4 | 73 | 29 | 40% | 24% | 3 | 1071 |
| Galil AR | 64 | 9 | 14% | 33% | 2 | 297 |
| MP9 | 30 | 10 | 33% | 10% | 2 | 173 |
| USP-S | 20 | 0 | 0% | — | 2 | 0 |
| Desert Eagle | 14 | 1 | 7% | 0% | 0 | 32 |
| Glock-18 | 13 | 1 | 8% | 100% | 1 | 106 |
| AWP | 1 | 1 | 100% | 0% | 1 | 109 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 19% 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 · 14 áreas
Visão geral · 29 áreas
Mapa vetorial por setpos.gg. TSpawn e CTSpawn não entram na leitura.
| Mapa | Jogos | Vitórias | Rounds | K–D | KPR | ADR | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cache | 1 | 0 (0%) | 28 | 21–22 | 0.75 | 118 | 1.19 |
Histórico
Partidas de tuteL s2 registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 29 de out. de 2026 | Cache | Derrota | 16–12 | 21–22–7 | 118 | 68% | 1.19 |
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 (tuteL s2, 1 partidas, 28 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.