Free Agent
🇧🇬 SPELLANParamètres CS2, viseur et config
Teodor Nikolov
RiflerBulgariaÂge 28
1600eDPI
26cmcm / 360°
2Sensibilité
SPELLAN est un CS2 rifler de Bulgaria. SPELLAN joue avec un réglage de sensibilité de un haut sur 1600 eDPI (800 DPI × 2 sens), ce qui donne supérieur à la moyenne des pros, soit 840. SPELLAN utilise la résolution 1024x768 (4:3 Black Bars) sur un écran de jeu, associé à un Razer Viper V3 Pro White. Sur leurs 1113 dernières cartes suivies, SPELLAN a obtenu une note HLTV de 0.98.
Paramètres de la souris et de la sensibilité
Sensibilité
DPI800
Sensibilité dans le jeu2
eDPI1600
Sensibilité du zoom1
Fréquence d'interrogation1000Hz
cm/360°26cm
1600
Moyenne 840
FaibleMoyenÉlevé
Souris et tapis de souris
SourisRazer Viper V3 Pro White
Tapis de souris
Paramètres de crosshair
Crosshair de SPELLAN
Essaie dans le générateur de crosshair →Pas disponibleStyleClassic Static
CouleurCyan
Taille2
Épaisseur0
Espacement-3
PointNo
ContourNo
Paramètres avancés de crosshair
Suivre le reculNo
Style TNo
Rouge255
Vert255
Bleu0
Utiliser AlphaNo
Alpha200
Épaisseur du contour1
Écart entre les armes déployéesNo
Distance de séparation0
Écart fixe3
Alpha de séparation interne1
Alpha de séparation externe0.3
Rapport de taille de séparation0
Largeur du fusil de précision1
Paramètres vidéo et d'affichage
Affichage
Résolution1024x768
Format d'image4:3
Mode de mise à l'échelleBlack Bars
Écran
Mode d'affichageFullscreen
Luminosité93%
Vidéo avancée
Paramètres du Viewmodel
Viewmodel
viewmodel_fov68
viewmodel_offset_x2.5
viewmodel_offset_y0
viewmodel_offset_z-1.5
viewmodel_presetpos2
Commandes de la console
viewmodel_fov 68; viewmodel_offset_x 2.5; viewmodel_offset_y 0; viewmodel_offset_z -1.5Configuration et téléchargement
Télécharge la configuration complète de CS2 de SPELLAN sous forme de fichier autoexec, ou copie toutes les commandes de la console d'un seul coup.
Aperçu d'autoexec.cfg
// SPELLAN's CS2 Config — Generated by CSDB.gg // https://csdb.gg/player/spellan/ // Sensitivity sensitivity "2" zoom_sensitivity_ratio_mouse "1" // Crosshair cl_crosshairstyle "4" cl_crosshairsize "2" cl_crosshairgap "-3" cl_crosshairthickness "1" cl_crosshairdot "0" cl_crosshair_drawoutline "0" // Viewmodel viewmodel_fov "68" viewmodel_offset_x "2.5" viewmodel_offset_y "0" viewmodel_offset_z "-1.5"
Matériel complet et accessoires
L'arme de SPELLAN Skins
SPELLAN Statistiques de performance
Statistiques de carrière issues des matchs professionnels, fournies par PandaScore.
0.98
SPELLAN275–235 bilan des matchs · 53.9 % de victoires
0.98Classement HLTV
69.11ADR
69.02%KAST
39.9%HS %
+-1.82Diff. K–D / Carte
53.9%Taux de victoire
1113Cartes jouées
510Matchs
27,098Manches
Données de performance issues de matchs professionnels via PandaScore. Moyennes calculées sur les 1113 dernières cartes suivies.
Matchs récents
Les derniers résultats de l'équipe de ce joueur.
Chargement de l'historique des matchs…
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Foire aux questions
- Quelle sensibilité utilise SPELLAN dans CS2 ?
- SPELLAN utilise 800 DPI avec une sensibilité en jeu de 2, ce qui donne 1600 eDPI. Ça correspond à environ 26 cm par rotation de 360 degrés. Ce chiffre est supérieur à la moyenne des pros, qui est de 840 eDPI, ce qui laisse penser qu'ils préfèrent une acquisition plus rapide de la cible.
- Quelle souris utilise SPELLAN ?
- SPELLAN utilise actuellement la Razer Viper V3 Pro White à l'adresse 800 DPI avec une fréquence de rafraîchissement de 1000 Hz, associée à un tapis de souris .
- À quelle résolution SPELLAN joue-t-il ?
- SPELLAN passe sur 1024x768 (4:3) avec le mode d'affichage Black Bars à 1000 Hz sur un .
- C'est quoi le code crosshair de SPELLAN ?
- Le code « crosshair » de SPELLAN n'est pas disponible pour le moment. Reviens plus tard, car on met régulièrement à jour les paramètres des joueurs.
- Quel est le classement HLTV de SPELLAN ?
- Sur l'ensemble des 1113 cartes professionnelles suivies, SPELLAN affiche un classement HLTV de 0.98 avec 69.11 ADR et un KAST de 69.02%, avec un bilan de 275–235 (taux de victoire de 53.9 %). Les moyennes sont calculées à partir des matchs professionnels via PandaScore.
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