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mar. 18 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
1Buddy HieldGSWORL15.2-19.3−10.3−111 %10→
2Drake PowellBKNBOS24.5010.6−10.6−100 %7→
3Royce O'NealePHXPOR31.2818.7−10.7−57 %10→
4Dalton KnechtLALUTA3.5010.8−10.8−100 %10→
5Brandin PodziemskiGSWORL26.5819.0−11.0−58 %10→
6Jalen WilsonBKNBOS11.6-56.4−11.4−178 %10→
7Caleb HoustanATLDET3.4-38.4−11.4−136 %10→
8Ausar ThompsonDETATL23.71324.5−11.5−47 %10→
9Moses MoodyGSWORL29.6718.7−11.7−63 %10→
10Dillon BrooksPHXPOR25.61326.0−13.0−50 %10→
11Jamal CainORLGSW0.2013.3−13.3−100 %10→
12Luke KornetSASMEM25.1720.8−13.8−66 %10→
13Jock LandaleMEMSAS17.5318.5−15.5−84 %10→
14Rui HachimuraLALUTA25.7722.5−15.5−69 %10→
15Toumani CamaraPORPHX32.3-315.2−18.2−120 %10→
16Nic ClaxtonBKNBOS30.11433.6−19.6−58 %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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