1 partida · 23 rounds · SteamID 76561198354386348
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Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 1.25grupo 1.18
- Impacto
- 1.03grupo 1.22
- Kills por round
- 0.61grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.61grupo 0.71
- ADR
- 98grupo 101
- KAST
- 87%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
- 844 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 525 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 216 de dano · 1 inimigos cegados · 0 assists de flash
- Objetivo
- 1 bombas plantadas · 0 desarmadas · 1 MVPs
- Multi-kills
- 1× 2k · 0× 3k · 0× 4k · 0× ace
1769 ms mais rápido que a média do grupo
535 ms mais rápido que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
14 kills com as 6 mais usadas · 0.61 por round
- AK-4770.30/round
- MAC-1020.09/round
- M4A1-S20.09/round
- M4A410.04/round
- Glock-1810.04/round
- Five-SeveN10.04/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
- 113
- Kills
- 1
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 0
- Kills
- 0
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.50
- ADR
- 98
- Kills
- 1
- K/D
- 1.33
- KPR
- 0.67
- ADR
- 132
- Kills
- 4
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.67
- ADR
- 87
- Kills
- 8
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.50
- ADR
- 113
- Kills
- 1
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 154
- Kills
- 1
- K/D
- 2.00
- KPR
- 0.80
- ADR
- 77
- Kills
- 4
- K/D
- 0.57
- KPR
- 0.57
- ADR
- 103
- Kills
- 4
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.50
- ADR
- 97
- Kills
- 4
14% das kills saíram contra pistola ou eco; 57% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
9.0s de inimigo cego · 1.0s de aliado cego
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
50 acertos
- Cabeça
- 36%
- Peito
- 1632%
- Barriga
- 1122%
- Braços
- 714%
- Pernas
- 510%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
31 acertos
- Cabeça
- 310%
- Peito
- 516%
- Barriga
- 1135%
- Braços
- 619%
- Pernas
- 413%
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 | 257 | 35 | 14% | 6% | 7 | 1022 |
| MAC-10 | 77 | 10 | 13% | 10% | 2 | 211 |
| M4A1-S | 38 | 0 | 0% | — | 2 | 0 |
| USP-S | 31 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| M4A4 | 19 | 15 | 79% | 7% | 1 | 395 |
| Glock-18 | 18 | 3 | 17% | 33% | 1 | 174 |
| Five-SeveN | 16 | 5 | 31% | 20% | 1 | 192 |
| Tec-9 | 3 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 14% 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 · 22 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Anubis | 1 | 1 (100%) | 23 | 14–14 | 0.61 | 98 | 1.25 |
Histórico
Partidas de Motokinha registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 31 de out. de 2026 | Anubis | Vitória | 13–10 | 14–14–8 | 98 | 87% | 1.25 |
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 (Motokinha, 1 partidas, 23 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.