Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 0.77grupo 1.18
- Impacto
- 0.77grupo 1.22
- Kills por round
- 0.50grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.77grupo 0.71
- ADR
- 72grupo 101
- KAST
- 59%grupo 72%
Função no time
O que os números dizem sobre o estilo de jogo
- Entry kills
- Tempo de resposta
- 203 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 1209 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 180 de dano · 17 inimigos cegados · 1 assists de flash
- Objetivo
- 1 bombas plantadas · 0 desarmadas · 2 MVPs
- Multi-kills
- 3× 2k · 0× 3k · 0× 4k · 0× ace
2410 ms mais rápido que a média do grupo
149 ms mais lento que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
11 kills com as 4 mais usadas · 0.50 por round
- MAC-1050.23/round
- MP930.14/round
- Glock-1820.09/round
- AK-4710.05/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
- 104
- Kills
- 1
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 19
- Kills
- 0
- K/D
- 1.20
- KPR
- 0.67
- ADR
- 85
- Kills
- 6
- K/D
- 0.57
- KPR
- 0.50
- ADR
- 69
- Kills
- 4
- K/D
- 0.50
- KPR
- 0.50
- ADR
- 104
- 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
- 0.40
- KPR
- 0.29
- ADR
- 66
- Kills
- 2
- K/D
- 0.89
- KPR
- 0.73
- ADR
- 83
- Kills
- 8
9% das kills saíram contra pistola ou eco; 91% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
33.2s de inimigo cego · 21.7s de aliado cego
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
44 acertos
- Cabeça
- 614%
- Peito
- 1739%
- Barriga
- 920%
- Braços
- 49%
- Pernas
- 49%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
39 acertos
- Cabeça
- 25%
- Peito
- 1846%
- Barriga
- 25%
- Braços
- 38%
- Pernas
- 38%
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MAC-10 | 145 | 29 | 20% | 17% | 5 | 609 |
| MP9 | 127 | 26 | 20% | 8% | 3 | 448 |
| Glock-18 | 32 | 4 | 13% | 0% | 2 | 43 |
| AK-47 | 30 | 6 | 20% | 17% | 1 | 250 |
| M4A4 | 9 | 1 | 11% | 0% | 0 | 22 |
| USP-S | 4 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| AWP | 1 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 13% 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 · 24 áreas
Visão geral · 26 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%) | 22 | 11–17 | 0.50 | 72 | 0.77 |
Histórico
Partidas de HFSHARK registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 04 de nov. de 2026 | Mirage | Derrota | 13–9 | 11–17–6 | 72 | 59% | 0.77 |
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 (HFSHARK, 1 partidas, 22 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.