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lun. 15 déc. 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
1Santi AldamaMEMLAC30.8026.2−26.2−100 %10→
2Jalen DurenDETBOS29.11232.0−20.0−63 %10→
3Kyle AndersonUTADAL15.4-216.7−18.7−112 %10→
4Ivica ZubacLACMEM33.11836.4−18.4−51 %10→
5Peyton WatsonDENHOU5.8623.4−17.4−74 %10→
6Steven AdamsHOUDEN15.5318.3−15.3−84 %10→
7Josh MinottBOSDET13.2-213.2−15.2−115 %10→
8Ausar ThompsonDETBOS22.8620.4−14.4−71 %10→
9Ja'Kobe WalterTORMIA12.7-211.2−13.2−118 %10→
10Daniel GaffordDALUTA12.9821.1−13.1−62 %10→
11Anfernee SimonsBOSDET25.3516.9−11.9−70 %10→
12Sam HauserBOSDET4.3-29.8−11.8−120 %10→
13Kel'el WareMIATOR19.31526.3−11.3−43 %10→
14Payton PritchardBOSDET35.31223.2−11.2−48 %10→
15Nikola JovicMIATOR0.2010.3−10.3−100 %10→
16Andrew WigginsMIATOR32.41323.0−10.0−43 %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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