Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 1.27grupo 1.18
- Impacto
- 1.38grupo 1.22
- Kills por round
- 0.80grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.67grupo 0.71
- ADR
- 98grupo 101
- KAST
- 73%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
- 4404 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 441 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Abertura de sniper
- AWP/Scout
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 102 de dano · 6 inimigos cegados · 1 assists de flash
- Objetivo
- 3 bombas plantadas · 0 desarmadas · 2 MVPs
- Multi-kills
- 6× 2k · 0× 3k · 0× 4k · 0× ace
1791 ms mais lento que a média do grupo
619 ms mais rápido que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
24 kills com as 8 mais usadas · 0.80 por round
- AK-47120.40/round
- Galil AR30.10/round
- MAC-1020.07/round
- M4A1-S20.07/round
- AWP20.07/round
- Glock-1810.03/round
- MP910.03/round
- FAMAS10.03/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
- 38
- Kills
- 1
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 12
- Kills
- 0
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 107
- Kills
- 1
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.50
- ADR
- 49
- Kills
- 2
- K/D
- 1.67
- KPR
- 1.00
- ADR
- 127
- Kills
- 20
- K/D
- 0.50
- KPR
- 0.50
- ADR
- 38
- Kills
- 1
- K/D
- 2.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 95
- Kills
- 2
- K/D
- 2.00
- KPR
- 2.00
- ADR
- 201
- Kills
- 2
- K/D
- 1.33
- KPR
- 0.80
- ADR
- 145
- Kills
- 4
- K/D
- 1.07
- KPR
- 0.75
- ADR
- 88
- Kills
- 15
13% das kills saíram contra pistola ou eco; 79% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
17.3s de inimigo cego · 15.5s de aliado cego
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
39 acertos
- Cabeça
- 410%
- Peito
- 1744%
- Barriga
- 1231%
- Braços
- 13%
- Pernas
- 13%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
39 acertos
- Cabeça
- 615%
- Peito
- 1231%
- Barriga
- 821%
- Braços
- 718%
- Pernas
- 25%
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 | 196 | 26 | 13% | 35% | 12 | 1612 |
| MP9 | 84 | 6 | 7% | 17% | 1 | 172 |
| Galil AR | 72 | 9 | 13% | 0% | 3 | 216 |
| M4A1-S | 48 | 0 | 0% | — | 2 | 0 |
| MAC-10 | 21 | 11 | 52% | 0% | 2 | 206 |
| USP-S | 13 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| Glock-18 | 12 | 4 | 33% | 0% | 1 | 86 |
| FAMAS | 9 | 5 | 56% | 0% | 1 | 110 |
| Desert Eagle | 6 | 1 | 17% | 0% | 0 | 37 |
| AWP | 5 | 2 | 40% | 0% | 2 | 246 |
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 · 26 áreas
Visão geral · 35 áreas
Mapa vetorial por setpos.gg. TSpawn e CTSpawn não entram na leitura.
| Mapa | Jogos | Vitórias | Rounds | K–D | KPR | ADR | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mirage | 1 | 0 (0%) | 30 | 24–20 | 0.80 | 98 | 1.27 |
Histórico
Partidas de Kussler registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 05 de nov. de 2026 | Mirage | Derrota | 15–15 | 24–20–6 | 98 | 73% | 1.27 |
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 (Kussler, 1 partidas, 30 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.