🇵🇱 TaZCS2 设置、准星和配置
Wiktor Wojtas
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-7R996-fRWQ9-DuvJv-pKTLm-ehG4CTaZ 是一款来自 Poland 的专业版 CS2 coach当前正在为 BC.Game 效力。 TaZ 在 800 eDPI(400 DPI × 2 灵敏度)下,使用 中等 灵敏度设置进行游戏,即 低于846的职业选手平均水平。 TaZ 在 ZOWIE XL2566K 上使用 1680x1050 分辨率(4:3 Black Bars),并配以 Logitech G Pro X Superlight 2 Black。 在最近的873场被追踪的地图中,TaZ的HLTV评分为0.91。
Wiktor "TaZ" Wojtas is a Polish coach currently on the coaching staff at BC.Game. His first recorded roster spot dates to 2004, 22 years ago. That run has taken him through 18 different organisations, the longest a 4-year spell at Virtus.pro. His current stint at BC.Game runs to 8 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-7R996-fRWQ9-DuvJv-pKTLm-ehG4C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 68; viewmodel_offset_x 2.5; viewmodel_offset_y 0; viewmodel_offset_z -1.5武器摇晃
配置与下载
下载 TaZ 的完整 CS2 配置文件(autoexec 格式),或一次性复制所有控制台命令。
// TaZ's CS2 Config — Generated by CSDB.gg // https://csdb.gg/player/taz/ // Sensitivity sensitivity "2" zoom_sensitivity_ratio "0.9" // Crosshair cl_crosshairstyle "4" cl_crosshairsize "4.5" cl_crosshairgap "-2" cl_crosshairthickness "0" 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"
全套装备及周边产品
TaZ 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 873 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。
BC.Game 队友
BC.Game 阵容与队伍设置 →设置相似的玩家
常见问题
- TaZ 在 CS2 中使用的灵敏度是多少?
- TaZ 使用 400 DPI 并设置为 2 的游戏内灵敏度,从而得到 800 eDPI。这相当于每旋转 360 度移动约 52 厘米。这一数值低于职业选手平均 846 eDPI,表明选手更注重精准度而非速度。
- TaZ 用的是什么鼠标?
- TaZ 目前正在 400 DPI 使用 Logitech G Pro X Superlight 2 Black,轮询率为 1000Hz,并搭配 SteelSeries QcK Heavy 鼠标垫。
- TaZ 在什么分辨率下游玩?
- TaZ 在 1680x1050(4:3)上以 Black Bars 显示模式、360Hz 的频率在 ZOWIE XL2566K 上播放。
- TaZ 的 crosshair 代码是什么?
- TaZ的crosshair代码是CSGO-7R996-fRWQ9-DuvJv-pKTLm-ehG4C。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。
- TaZ 的 HLTV 评分是多少?
- 在被追踪的 873 张职业地图中,TaZ 的 HLTV 评分为 0.91,59.77 ADR 以及 66.73% KAST 战绩为 199–231(胜率 46.3%)。所有平均数据均来自 PandaScore 统计的职业比赛。