Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 0.67grupo 1.18
- Impacto
- 0.67grupo 1.22
- Kills por round
- 0.47grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.87grupo 0.71
- ADR
- 81grupo 101
- KAST
- 53%grupo 72%
Função no time
O que os números dizem sobre o estilo de jogo
- Entry kills
- Tempo de resposta
- 1008 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 5424 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 0 de dano · 1 inimigos cegados · 0 assists de flash
- Objetivo
- 2 bombas plantadas · 0 desarmadas · 1 MVPs
- Multi-kills
- 0× 2k · 0× 3k · 0× 4k · 0× ace
1605 ms mais rápido que a média do grupo
4364 ms mais lento que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
7 kills com as 6 mais usadas · 0.47 por round
- AK-4720.13/round
- P25010.07/round
- M4A410.07/round
- Dual Berettas10.07/round
- MP910.07/round
- FAMAS10.07/round
Por tipo de compra
Do pistol round ao full buy: quanto ele aparece e quanto rende em cada economia
- K/D
- 2.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 171
- Kills
- 2
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 0
- Kills
- 0
- K/D
- 0.50
- KPR
- 0.50
- ADR
- 94
- Kills
- 1
- K/D
- 0.50
- KPR
- 0.40
- ADR
- 65
- Kills
- 2
- K/D
- 0.40
- KPR
- 0.40
- ADR
- 73
- Kills
- 2
- K/D
- 2.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 171
- Kills
- 2
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 0
- Kills
- 0
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 120
- Kills
- 1
- K/D
- 0.40
- KPR
- 0.36
- ADR
- 69
- Kills
- 4
29% das kills saíram contra pistola ou eco; 71% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
0.6s de inimigo cego · 0.0s 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
- 517%
- Peito
- 1550%
- Barriga
- 413%
- Braços
- 310%
- Pernas
- 310%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
13 acertos
- Cabeça
- 18%
- Peito
- 754%
- Barriga
- 323%
- Braços
- 215%
- Pernas
- 00%
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 | 67 | 14 | 21% | 14% | 2 | 420 |
| P250 | 31 | 5 | 16% | 20% | 1 | 241 |
| Dual Berettas | 30 | 5 | 17% | 0% | 1 | 100 |
| M4A4 | 26 | 5 | 19% | 0% | 1 | 116 |
| Tec-9 | 24 | 2 | 8% | 50% | 0 | 93 |
| Galil AR | 22 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| MP9 | 21 | 6 | 29% | 17% | 1 | 120 |
| FAMAS | 14 | 2 | 14% | 0% | 1 | 36 |
| MAC-10 | 11 | 4 | 36% | 25% | 0 | 94 |
| Glock-18 | 7 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
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 · 14 áreas
Visão geral · 25 áreas
Mapa vetorial por setpos.gg. TSpawn e CTSpawn não entram na leitura.
| Mapa | Jogos | Vitórias | Rounds | K–D | KPR | ADR | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Anubis | 1 | 0 (0%) | 15 | 7–13 | 0.47 | 81 | 0.67 |
Histórico
Partidas de FRAJOLA registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 31 de out. de 2026 | Anubis | Derrota | 13–2 | 7–13–3 | 81 | 53% | 0.67 |
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 (FRAJOLA, 1 partidas, 15 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.