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jeu. 30 oct. 2025Nuit NBA enregistrée
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1616carottes affichées pour cette nuit
#Joueur Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1Bub CarringtonWASOKC22.0-221.3−23.3−109 %10→
2Justin ChampagnieWASOKC3.8-121.4−22.4−105 %10→
3Kel'el WareMIASAS20.9322.8−19.8−87 %10→
4Alex CarusoOKCWAS16.7-216.5−18.5−112 %10→
5Orlando RobinsonORLCHA1.9018.0−18.0−100 %10→
6Aaron WigginsOKCWAS24.3421.9−17.9−82 %10→
7Nikola JovicMIASAS9.5-512.7−17.7−139 %10→
8Al HorfordGSWMIL20.3118.3−17.3−95 %10→
9Desmond BaneORLCHA27.91229.3−17.3−59 %10→
10Julian ChampagnieSASMIA30.6318.3−15.3−84 %10→
11Pat ConnaughtonCHAORL1.9013.7−13.7−100 %10→
12Moses MoodyGSWMIL9.9-211.4−13.4−118 %10→
13Tristan VukcevicWASOKC3.7617.7−11.7−66 %10→
14Khris MiddletonWASOKC19.6617.2−11.2−65 %10→
15Tidjane SalaünCHAORL7.2010.4−10.4−100 %10→
16Harrison BarnesSASMIA30.71222.2−10.2−46 %10→

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À propos du projet

Application NBA Stats orientée TTFL — explorer les box scores, calculer le malus, visualiser la régularité des joueurs, soutenir la décision de pick quotidienne.

Auteur

Simon Grossi

Données

shufinskiy/nba_data
+ flux temps-réel cdn.nba.com

Tech stack
  • · Pipeline — Python 3.11 + DuckDB (agrégation play-by-play → SQLite).
  • · Frontend — Astro 5 + Tailwind 3 + TypeScript.
  • · SQLite haute performance — base embarquée servie côté serveur via better-sqlite3 (WAL mode).
  • · Charts — Chart.js (line, radar, scatter).
  • · Hébergement — local-first, HTTPS via Caddy, déployable sur Raspberry Pi (voir DEPLOY.md).
Local-first · pas de tracking · pas de backend hébergév0.1.0

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