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sam. 15 nov. 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
1Kyle KuzmaMILLAL19.6-1023.7−33.7−142 %10→
2Ryan RollinsMILLAL27.2731.5−24.5−78 %10→
3Kon KnueppelCHAOKC27.4726.6−19.6−74 %10→
4Jake LaRaviaLALMIL36.5220.3−18.3−90 %10→
5Rudy GobertMINDEN23.21028.3−18.3−65 %10→
6Isaiah JoeOKCCHA21.1624.0−18.0−75 %10→
7Jock LandaleMEMCLE19.4421.7−17.7−82 %10→
8Sion JamesCHAOKC26.1-215.4−17.4−113 %10→
9Miles BridgesCHAOKC30.11632.6−16.6−51 %10→
10Alex CarusoOKCCHA1.7013.9−13.9−100 %10→
11Myles TurnerMILLAL30.21023.7−13.7−58 %10→
12Jarred VanderbiltLALMIL7.7013.6−13.6−100 %10→
13Donte DiVincenzoMINDEN34.21022.2−12.2−55 %10→
14Cam SpencerMEMCLE19.8516.3−11.3−69 %10→
15De'Andre HunterCLEMEM32.11424.5−10.5−43 %10→
16Larry Nance Jr.CLEMEM4.5-55.3−10.3−194 %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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