🇧🇷 PKL CS2 设置、准星和配置
Vinícios Coelho
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另请参阅: 职业选手, 地图, 段位, 工具, 指南, 武器, Skins, 箱子, 印花.
准星代码
CSGO-tK5JD-t4DTH-9pNfX-Tn9vB-6mA6QPKL 是一款来自 Brazil 的专业版 CS2 igl当前正在为 Fake do Biru 效力。 PKL 在 880 eDPI（400 DPI × 2.2 灵敏度）下，使用 中等 灵敏度设置进行游戏，即 高于846的职业选手平均水平。 PKL 在 ZOWIE XL2546K 上使用 1152x864 分辨率（4:3 Stretched），并配以 Razer Viper V3 Pro Black。 在最近的1061场被追踪的地图中，PKL的HLTV评分为1。
Vinícios "PKL" Coelho is a Brazilian in-game leader currently playing for Fake do Biru. He has competed at a professional level since 2015, a career spanning 11 years. He has passed through 17 organisations in that time, settling longest at paiN Gaming for 4 years and 5 months. He plays primarily as a rifler.
鼠标和灵敏度设置
灵敏度
鼠标和鼠标垫
Crosshair 设置
CSGO-tK5JD-t4DTH-9pNfX-Tn9vB-6mA6Q准星高级设置
视频和显示设置
显示
高级视频
视图模型与鲍勃设置
视图模型
控制台命令
viewmodel_fov 60; viewmodel_offset_x 1; viewmodel_offset_y 1; viewmodel_offset_z -1.5武器摇晃
显示器设置
配置与下载
下载 PKL 的完整 CS2 配置文件（autoexec 格式），或一次性复制所有控制台命令。
// PKL's CS2 Config — Generated by CSDB.gg // https://csdb.gg/player/pkl/ // Sensitivity sensitivity "2.2" zoom_sensitivity_ratio "1" // Crosshair cl_crosshairstyle "4" cl_crosshairsize "6" cl_crosshairgap "-2" cl_crosshairthickness "1" cl_crosshairdot "0" cl_crosshair_drawoutline "0" // Viewmodel viewmodel_fov "60" viewmodel_offset_x "1" viewmodel_offset_y "1" viewmodel_offset_z "-1.5"
全套装备及周边产品
PKL的武器 Skins
电脑配置
PKL 表现数据
职业比赛生涯场均数据，由 PandaScore 提供。
来自 PandaScore 的专业比赛表现数据。基于最近追踪的 1061 张地图的平均数据。
近期比赛
该玩家所在队伍的近期比赛结果。
Fake do Biru 队友
Fake do Biru 阵容与队伍设置 →
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常见问题
- PKL 在 CS2 中使用的灵敏度是多少？
- PKL 使用 400 DPI 并设置为 2.2 的游戏内灵敏度，从而得到 880 eDPI。这相当于每旋转 360 度移动约 47 厘米。这一数值高于职业选手平均 846 eDPI，表明选手更倾向于更快地锁定目标。
- PKL 用的是什么鼠标？
- PKL 目前正在 400 DPI 使用 Razer Viper V3 Pro Black，轮询率为 4000Hz，并搭配 VAXEE PA FunSpark V2 鼠标垫。
- PKL 在什么分辨率下游玩？
- PKL 在 1152x864（4:3）上以 Stretched 显示模式、240Hz 的频率在 ZOWIE XL2546K 上播放。
- PKL 的 crosshair 代码是什么？
- PKL的crosshair代码是CSGO-tK5JD-t4DTH-9pNfX-Tn9vB-6mA6Q。要应用该代码，请打开CS2，进入“设置”→“Crosshair”→“分享或导入”，然后粘贴该代码。
- PKL 的 HLTV 评分是多少？
- 在被追踪的 1061 张职业地图中，PKL 的 HLTV 评分为 1，69.99 ADR 以及 70.56% KAST 战绩为 299–201（胜率 59.8%）。所有平均数据均来自 PandaScore 统计的职业比赛。