1 partida · 24 rounds · SteamID 76561198350966319
Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 1.35grupo 1.18
- Impacto
- 1.52grupo 1.22
- Kills por round
- 0.88grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.79grupo 0.71
- ADR
- 141grupo 101
- KAST
- 67%grupo 72%
Função no time
O que os números dizem sobre o estilo de jogo
- Entry kills
- Tempo de resposta
- 848 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 518 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 61 de dano · 8 inimigos cegados · 1 assists de flash
- Objetivo
- 3 bombas plantadas · 0 desarmadas · 2 MVPs
- Multi-kills
- 4× 2k · 1× 3k · 1× 4k · 0× ace
1765 ms mais rápido que a média do grupo
542 ms mais rápido que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
21 kills com as 9 mais usadas · 0.88 por round
- AK-4790.38/round
- M4A430.13/round
- Zeus x2720.08/round
- USP-S20.08/round
- AUG10.04/round
- AWP10.04/round
- Glock-1810.04/round
- SSG 0810.04/round
- M4A1-S10.04/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
- 110
- Kills
- 1
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 15
- Kills
- 0
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 527
- Kills
- 1
- K/D
- 1.33
- KPR
- 1.14
- ADR
- 215
- Kills
- 8
- K/D
- 1.22
- KPR
- 0.92
- ADR
- 93
- Kills
- 11
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.50
- ADR
- 110
- Kills
- 1
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 137
- Kills
- 1
- K/D
- 0.33
- KPR
- 0.33
- ADR
- 42
- Kills
- 1
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.60
- ADR
- 84
- Kills
- 3
- K/D
- 1.36
- KPR
- 1.15
- ADR
- 192
- Kills
- 15
10% das kills saíram contra pistola ou eco; 86% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
31.0s de inimigo cego · 12.0s de aliado cego
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
23 acertos
- Cabeça
- 522%
- Peito
- 1357%
- Barriga
- 29%
- Braços
- 14%
- Pernas
- 29%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
37 acertos
- Cabeça
- 514%
- Peito
- 1438%
- Barriga
- 616%
- Braços
- 25%
- Pernas
- 514%
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 | 142 | 24 | 17% | 17% | 9 | 964 |
| M4A4 | 38 | 12 | 32% | 8% | 3 | 346 |
| Glock-18 | 35 | 6 | 17% | 17% | 1 | 191 |
| AUG | 19 | 5 | 26% | 0% | 1 | 110 |
| M4A1-S | 18 | 0 | 0% | — | 1 | 0 |
| USP-S | 15 | 0 | 0% | — | 2 | 0 |
| MAC-10 | 8 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| AWP | 2 | 1 | 50% | 0% | 1 | 110 |
| SSG 08 | 2 | 1 | 50% | 100% | 1 | 293 |
| Desert Eagle | 1 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 24% 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 · 23 áreas
Visão geral · 28 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 | 21–19 | 0.88 | 141 | 1.35 |
Histórico
Partidas de Pero Vaz de Call Minha registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 de nov. de 2026 | Anubis | Derrota | 13–11 | 21–19–4 | 141 | 67% | 1.35 |
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 (Pero Vaz de Call Minha, 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.