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ven. 19 déc. 2025Nuit NBA enregistrée
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1717carottes affichées pour cette nuit
#Joueur Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1OG AnunobyNYKPHI31.9-622.8−28.8−126 %10→
2Jaylon TysonCLECHI25.7728.8−21.8−76 %10→
3Norman PowellMIABOS34.41030.7−20.7−67 %10→
4Isaiah HartensteinOKCMIN27.5826.1−18.1−69 %10→
5Josh HartNYKPHI33.81533.1−18.1−55 %10→
6De'Aaron FoxSASATL21.91431.7−17.7−56 %10→
7Kenrich WilliamsOKCMIN5.2-314.6−17.6−121 %10→
8Paul GeorgePHINYK33.1925.8−16.8−65 %10→
9Quentin GrimesPHINYK17.8521.0−16.0−76 %10→
10Dyson DanielsATLSAS25.91025.2−15.2−60 %10→
11Vit KrejciATLSAS18.4013.9−13.9−100 %10→
12Ayo DosunmuCHICLE13.91022.5−12.5−56 %10→
13Tyler KolekNYKPHI15.4-111.2−12.2−109 %10→
14Jordan WalshBOSMIA21.61123.2−12.2−53 %10→
15Onyeka OkongwuATLSAS30.91324.1−11.1−46 %10→
16Jaden McDanielsMINOKC37.01223.0−11.0−48 %10→
17Payton PritchardBOSMIA26.91323.1−10.1−44 %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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