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dim. 8 févr. 2026Nuit NBA enregistrée
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1515carottes affichées pour cette nuit
#Joueur Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1Andrew NembhardINDTOR25.5028.0−28.0−100 %10→
2Jaime Jaquez Jr.MIAWAS23.5-324.6−27.6−112 %10→
3Collin Murray-BoylesTORIND8.2325.4−22.4−88 %10→
4Jaden McDanielsMINLAC28.2123.3−22.3−96 %10→
5Nikola VucevicBOSNYK23.5929.9−20.9−70 %10→
6Payton PritchardBOSNYK30.5828.2−20.2−72 %10→
7Donte DiVincenzoMINLAC23.9019.9−19.9−100 %10→
8Brandon IngramTORIND26.01734.7−17.7−51 %10→
9Ayo DosunmuMINLAC25.41026.8−16.8−63 %10→
10Neemias QuetaBOSNYK22.8723.4−16.4−70 %10→
11Dru SmithMIAWAS5.6214.9−12.9−87 %10→
12Karl-Anthony TownsNYKBOS29.41931.8−12.8−40 %10→
13Will RileyWASMIA20.9517.6−12.6−72 %10→
14Davion MitchellMIAWAS24.9515.4−10.4−68 %10→
15Dalano BantonLACMIN4.2111.2−10.2−91 %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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