1 partida · 24 rounds · SteamID 76561198875432537
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Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 1.31grupo 1.18
- Impacto
- 1.52grupo 1.22
- Kills por round
- 0.83grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.83grupo 0.71
- ADR
- 123grupo 101
- KAST
- 75%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
- 871 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 463 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 0 de dano · 15 inimigos cegados · 1 assists de flash
- Objetivo
- 0 bombas plantadas · 0 desarmadas · 3 MVPs
- Multi-kills
- 4× 2k · 1× 3k · 0× 4k · 0× ace
1742 ms mais rápido que a média do grupo
597 ms mais rápido que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
20 kills com as 6 mais usadas · 0.83 por round
- AK-4760.25/round
- M4A1-S50.21/round
- M4A440.17/round
- Glock-1820.08/round
- Desert Eagle20.08/round
- USP-S10.04/round
Por tipo de compra
Do pistol round ao full buy: quanto ele aparece e quanto rende em cada economia
- K/D
- 1.50
- KPR
- 1.50
- ADR
- 262
- Kills
- 3
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 47
- Kills
- 0
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 19
- Kills
- 0
- K/D
- 0.75
- KPR
- 0.75
- ADR
- 139
- Kills
- 3
- K/D
- 1.27
- KPR
- 0.93
- ADR
- 119
- Kills
- 14
- K/D
- 1.50
- KPR
- 1.50
- ADR
- 262
- Kills
- 3
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 36
- Kills
- 0
- K/D
- 2.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 119
- Kills
- 2
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 130
- Kills
- 5
- K/D
- 0.83
- KPR
- 0.71
- ADR
- 107
- Kills
- 10
15% das kills saíram contra pistola ou eco; 75% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
50.9s de inimigo cego · 5.7s de aliado cego
A divisão entre HE e molotov aparece depois que as demos forem lidas de novo.
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
28 acertos
- Cabeça
- 829%
- Peito
- 1139%
- Barriga
- 414%
- Braços
- 311%
- Pernas
- 27%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
44 acertos
- Cabeça
- 818%
- Peito
- 2045%
- Barriga
- 920%
- Braços
- 12%
- Pernas
- 614%
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 | 109 | 20 | 18% | 25% | 6 | 846 |
| M4A4 | 77 | 35 | 45% | 9% | 4 | 1072 |
| Glock-18 | 46 | 11 | 24% | 45% | 2 | 474 |
| M4A1-S | 29 | 0 | 0% | — | 5 | 0 |
| USP-S | 12 | 0 | 0% | — | 1 | 0 |
| Desert Eagle | 10 | 4 | 40% | 50% | 2 | 380 |
| Galil AR | 5 | 1 | 20% | 0% | 0 | 36 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 31% 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 · 30 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dust2 | 1 | 1 (100%) | 24 | 20–20 | 0.83 | 123 | 1.31 |
Histórico
Partidas de NTG R O N Y registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 de nov. de 2026 | Dust2 | Vitória | 11–13 | 20–20–9 | 123 | 75% | 1.31 |
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 (NTG R O N Y, 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.