1 partida · 23 rounds · SteamID 76561198919049817
Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 0.85grupo 1.18
- Impacto
- 0.92grupo 1.22
- Kills por round
- 0.57grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.83grupo 0.71
- ADR
- 92grupo 101
- KAST
- 57%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
- 2622 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 774 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 44 de dano · 7 inimigos cegados · 0 assists de flash
- Objetivo
- 0 bombas plantadas · 0 desarmadas · 1 MVPs
- Multi-kills
- 2× 2k · 1× 3k · 0× 4k · 0× ace
9 ms mais lento que a média do grupo
286 ms mais rápido que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
13 kills com as 7 mais usadas · 0.57 por round
- AK-4760.26/round
- M4A420.09/round
- USP-S10.04/round
- Granada HE10.04/round
- M4A1-S10.04/round
- Desert Eagle10.04/round
- AWP10.04/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
- 0
- Kills
- 0
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 0
- Kills
- 0
- K/D
- 0.33
- KPR
- 0.33
- ADR
- 92
- Kills
- 1
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.73
- ADR
- 118
- Kills
- 11
- K/D
- 0.50
- KPR
- 0.50
- ADR
- 38
- Kills
- 1
- K/D
- 0.50
- KPR
- 0.33
- ADR
- 69
- Kills
- 1
- K/D
- 0.40
- KPR
- 0.33
- ADR
- 57
- Kills
- 2
- K/D
- 0.90
- KPR
- 0.75
- ADR
- 124
- Kills
- 9
8% das kills saíram contra pistola ou eco; 85% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
32.0s de inimigo cego · 21.2s de aliado cego
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
30 acertos
- Cabeça
- 413%
- Peito
- 1137%
- Barriga
- 827%
- Braços
- 310%
- Pernas
- 27%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
33 acertos
- Cabeça
- 26%
- Peito
- 1339%
- Barriga
- 824%
- Braços
- 13%
- Pernas
- 515%
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 | 173 | 30 | 17% | 13% | 6 | 1188 |
| M4A4 | 40 | 11 | 28% | 9% | 2 | 318 |
| USP-S | 32 | 0 | 0% | — | 1 | 0 |
| MP9 | 17 | 5 | 29% | 0% | 0 | 55 |
| M4A1-S | 16 | 0 | 0% | — | 1 | 0 |
| FAMAS | 12 | 3 | 25% | 0% | 0 | 57 |
| Glock-18 | 7 | 1 | 14% | 0% | 0 | 10 |
| Desert Eagle | 6 | 2 | 33% | 50% | 1 | 231 |
| Five-SeveN | 4 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| Tec-9 | 2 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| AWP | 1 | 1 | 100% | 0% | 1 | 85 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 16% 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 · 21 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 | 13–19 | 0.57 | 92 | 0.85 |
Histórico
Partidas de _prod.IMNOTFG registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 de nov. de 2026 | Anubis | Vitória | 13–10 | 13–19–7 | 92 | 57% | 0.85 |
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 (_prod.IMNOTFG, 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.