1 partida · 19 rounds · SteamID 76561198797616264
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Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 1.67grupo 1.18
- Impacto
- 2.26grupo 1.22
- Kills por round
- 1.21grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.68grupo 0.71
- ADR
- 140grupo 101
- KAST
- 63%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
- 3850 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 3790 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Abertura de sniper
- AWP/Scout
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 8 de dano · 4 inimigos cegados · 0 assists de flash
- Objetivo
- 0 bombas plantadas · 0 desarmadas · 4 MVPs
- Multi-kills
- 3× 2k · 3× 3k · 1× 4k · 0× ace
1237 ms mais lento que a média do grupo
2730 ms mais lento que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
23 kills com as 9 mais usadas · 1.21 por round
- M4A1-S60.32/round
- XM101440.21/round
- AK-4730.16/round
- MAC-1030.16/round
- AWP20.11/round
- Desert Eagle20.11/round
- Tec-910.05/round
- Glock-1810.05/round
- USP-S10.05/round
Por tipo de compra
Do pistol round ao full buy: quanto ele aparece e quanto rende em cada economia
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 0
- Kills
- 0
- K/D
- 2.00
- KPR
- 2.00
- ADR
- 341
- Kills
- 2
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.67
- ADR
- 72
- Kills
- 4
- K/D
- 2.83
- KPR
- 1.70
- ADR
- 189
- Kills
- 17
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 0
- Kills
- 0
- K/D
- 4.00
- KPR
- 4.00
- ADR
- 375
- Kills
- 4
- K/D
- 2.50
- KPR
- 1.67
- ADR
- 197
- Kills
- 5
- K/D
- 1.67
- KPR
- 1.25
- ADR
- 157
- Kills
- 5
- K/D
- 1.50
- KPR
- 1.00
- ADR
- 119
- Kills
- 9
17% das kills saíram contra pistola ou eco; 61% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
8.5s de inimigo cego · 9.3s de aliado cego
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
33 acertos
- Cabeça
- 00%
- Peito
- 1958%
- Barriga
- 721%
- Braços
- 13%
- Pernas
- 39%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
59 acertos
- Cabeça
- 1017%
- Peito
- 2339%
- Barriga
- 1119%
- Braços
- 814%
- Pernas
- 58%
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| M4A1-S | 96 | 0 | 0% | — | 6 | 0 |
| AK-47 | 83 | 18 | 22% | 11% | 3 | 593 |
| MAC-10 | 32 | 18 | 56% | 0% | 3 | 354 |
| XM1014 | 18 | 23 | 100% | 22% | 4 | 443 |
| Glock-18 | 12 | 2 | 17% | 0% | 1 | 57 |
| M4A4 | 12 | 17 | 100% | 6% | 0 | 497 |
| USP-S | 10 | 0 | 0% | — | 1 | 0 |
| AWP | 4 | 3 | 75% | 0% | 2 | 295 |
| Desert Eagle | 4 | 2 | 50% | 100% | 2 | 341 |
| Tec-9 | 4 | 2 | 50% | 0% | 1 | 45 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 18% 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 · 20 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%) | 19 | 23–13 | 1.21 | 140 | 1.67 |
Histórico
Partidas de Sirisacudo registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 27 de out. de 2026 | Anubis | Vitória | 6–13 | 23–13–4 | 140 | 63% | 1.67 |
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 (Sirisacudo, 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.