1 partida · 24 rounds · SteamID 76561199696685021
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Rating de impacto
Como o rating se forma e onde ele fica em relação ao resto do grupo
- Rating
- 1.26grupo 1.18
- Impacto
- 1.20grupo 1.22
- Kills por round
- 0.71grupo 0.72
- Mortes por round
- 0.58grupo 0.71
- ADR
- 82grupo 101
- KAST
- 83%grupo 72%
Função no time
O que os números dizem sobre o estilo de jogo
- Entry kills
- Tempo de resposta
- 1446 ms entre levar o primeiro tiro e matar quem atirou
- Tempo de duelo
- 217 ms do primeiro dano até a kill
- Round ganho após abrir
- Clutches
- Trocas
- Vingança nos dois sentidos
- Utilitário
- 169 de dano · 2 inimigos cegados · 0 assists de flash
- Objetivo
- 1 bombas plantadas · 0 desarmadas · 1 MVPs
- Multi-kills
- 1× 2k · 2× 3k · 0× 4k · 0× ace
1166 ms mais rápido que a média do grupo
843 ms mais rápido que a média do grupo
CT vs TR
Mesmo jogador, lados diferentes
Armas favoritas
17 kills com as 6 mais usadas · 0.71 por round
- AK-4790.38/round
- MP930.13/round
- M4A420.08/round
- MAG-710.04/round
- Granada HE10.04/round
- M4A1-S10.04/round
Por tipo de compra
Do pistol round ao full buy: quanto ele aparece e quanto rende em cada economia
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 29
- Kills
- 0
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 44
- Kills
- 0
- K/D
- 3.50
- KPR
- 2.33
- ADR
- 259
- Kills
- 7
- K/D
- 1.25
- KPR
- 0.59
- ADR
- 63
- Kills
- 10
- K/D
- 0.00
- KPR
- 0.00
- ADR
- 34
- Kills
- 0
- K/D
- 3.00
- KPR
- 1.50
- ADR
- 181
- Kills
- 3
- K/D
- 1.00
- KPR
- 1.00
- ADR
- 113
- Kills
- 1
- K/D
- 3.50
- KPR
- 1.40
- ADR
- 130
- Kills
- 7
- K/D
- 0.60
- KPR
- 0.43
- ADR
- 56
- Kills
- 6
18% das kills saíram contra pistola ou eco; 76% contra semi ou full buy.
Flashes e utilidade
Quanto as granadas dele viram vantagem para o time
7.3s de inimigo cego · 20.9s de aliado cego
Onde os tiros acertam
Cada acerto registrado na demo, pela região do corpo de quem levou
Alvos CT
31 acertos
- Cabeça
- 310%
- Peito
- 1652%
- Barriga
- 619%
- Braços
- 13%
- Pernas
- 13%
Acertos que ele deu jogando de TR
Alvos TR
47 acertos
- Cabeça
- 49%
- Peito
- 1226%
- Barriga
- 613%
- Braços
- 36%
- Pernas
- 12%
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 | 191 | 27 | 14% | 11% | 9 | 1026 |
| M4A4 | 36 | 14 | 39% | 7% | 2 | 299 |
| MP9 | 29 | 5 | 17% | 40% | 3 | 235 |
| Tec-9 | 12 | 1 | 8% | 0% | 0 | 20 |
| M4A1-S | 10 | 0 | 0% | — | 1 | 0 |
| Glock-18 | 10 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| USP-S | 4 | 0 | 0% | — | 0 | 0 |
| Desert Eagle | 3 | 1 | 33% | 0% | 0 | 44 |
| MAG-7 | 2 | 2 | 100% | 50% | 1 | 61 |
Primeira bala vs spray
Uma rajada nova começa depois de 0,4 s sem atirar. 18% 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 · 21 áreas
Visão geral · 30 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%) | 24 | 17–14 | 0.71 | 82 | 1.26 |
Histórico
Partidas de lenda_SKINS registradas em Mix dos CAMPEÕES
| Data | Mapa | Resultado | Placar | K–D–A | ADR | KAST | Rating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 27 de out. de 2026 | Anubis | Derrota | 13–11 | 17–14–6 | 82 | 83% | 1.26 |
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 (lenda_SKINS, 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.