1 partida · 28 rounds · SteamID 76561199062672939
Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 1.54grupo 1.18
- Impacto
- 1.64grupo 1.22
- Kills por round
- 0.93grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.64grupo 0.71
- ADR
- 133grupo 101
- KAST
- 79%grupo 72%
Função no time
O que os números dizem sobre o estilo de jogo
- Entry kills
- Tempo de resposta
- 359 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 3251 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Abertura de sniper
- AWP/Scout
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 0 de dano · 12 inimigos cegados · 0 assists de flash
- Objetivo
- 4 bombas plantadas · 0 desarmadas · 3 MVPs
- Multi-kills
- 7× 2k · 1× 3k · 0× 4k · 0× ace
2254 ms mais rápido que a média do grupo
2191 ms mais lento que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
26 kills com as 6 mais usadas · 0.93 por round
- AWP80.29/round
- AK-4770.25/round
- M4A460.21/round
- Desert Eagle30.11/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
- 53
- Kills
- 1
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 98
- Kills
- 3
- K/D
- 0.50
- KPR
- 0.43
- ADR
- 70
- Kills
- 3
- K/D
- 2.11
- KPR
- 1.19
- ADR
- 178
- Kills
- 19
- K/D
- 1.00
- KPR
- 0.50
- ADR
- 53
- Kills
- 1
- K/D
- 1.50
- KPR
- 1.50
- ADR
- 252
- Kills
- 3
- K/D
- 3.00
- KPR
- 1.50
- ADR
- 152
- Kills
- 3
- K/D
- 2.00
- KPR
- 0.67
- ADR
- 70
- Kills
- 2
- K/D
- 1.13
- KPR
- 0.89
- ADR
- 138
- Kills
- 17
15% das kills saíram contra pistola ou eco; 73% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
46.9s de inimigo cego · 14.4s 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
30 acertos
- Cabeça
- 827%
- Peito
- 1343%
- Barriga
- 310%
- Braços
- 310%
- Pernas
- 27%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
43 acertos
- Cabeça
- 37%
- Peito
- 2047%
- Barriga
- 1126%
- Braços
- 716%
- 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 | 200 | 18 | 9% | 33% | 7 | 957 |
| M4A4 | 62 | 28 | 45% | 7% | 6 | 905 |
| AWP | 21 | 10 | 48% | 10% | 8 | 1369 |
| Tec-9 | 19 | 1 | 5% | 0% | 0 | 22 |
| Desert Eagle | 17 | 7 | 41% | 14% | 3 | 293 |
| Glock-18 | 16 | 4 | 25% | 25% | 1 | 114 |
| MAC-10 | 8 | 2 | 25% | 0% | 0 | 28 |
| Five-SeveN | 6 | 2 | 33% | 0% | 1 | 48 |
| SSG 08 | 4 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 27% 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 · 19 áreas
Visão geral · 23 áreas
Mapa vetorial por setpos.gg. TSpawn e CTSpawn não entram na leitura.
| Mapa | Jogos | Vitórias | Rounds | K–D | KPR | ADR | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cache | 1 | 0 (0%) | 28 | 26–18 | 0.93 | 133 | 1.54 |
Histórico
Partidas de FvZK BALA LISA registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 29 de out. de 2026 | Cache | Derrota | 16–12 | 26–18–5 | 133 | 79% | 1.54 |
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 (FvZK BALA LISA, 1 partidas, 28 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.