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sam. 22 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
1Asa NewellATLNOP2.6-28.1−10.1−125 %9→
2Zaccharie RisacherATLNOP22.5616.4−10.4−63 %10→
3Ausar ThompsonDETMIL27.91222.9−10.9−48 %10→
4Caris LeVertDETMIL13.1213.8−11.8−86 %10→
5Paul ReedDETMIL4.5416.1−12.1−75 %10→
6Moussa DiabateCHALAC24.91426.2−12.2−47 %10→
7Cooper FlaggDALMEM33.41527.2−12.2−45 %10→
8Landry ShametNYKORL2.7215.4−13.4−87 %10→
9Tristan da SilvaORLNYK28.3317.1−14.1−82 %10→
10Bruce BrownDENSAC26.8-113.2−14.2−108 %10→
11Coby WhiteCHIWAS31.31934.0−15.0−44 %10→
12Jaden HardyDALMEM12.1-87.4−15.4−208 %10→
13Ayo DosunmuCHIWAS29.0925.1−16.1−64 %10→
14Nickeil Alexander-WalkerATLNOP35.61329.2−16.2−55 %10→
15Ryan KalkbrennerCHALAC10.7523.4−18.4−79 %10→
16Cedric CowardMEMDAL25.2423.2−19.2−83 %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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