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dim. 22 mars 2026Nuit NBA enregistrée
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1212carottes affichées pour cette nuitRéinitialiser
#Joueur Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1Koby BreaPHXTOR4.7-55.0−10.0−200 %5→
2Immanuel QuickleyTORPHX25.81424.2−10.2−42 %10→
3Hugo GonzálezBOSMIN13.9010.3−10.3−100 %10→
4DeMar DeRozanSACBKN31.91828.5−10.5−37 %10→
5Jamir WatkinsWASNYK30.7517.3−12.3−71 %10→
6Sandro MamukelashviliTORPHX17.8315.4−12.4−81 %10→
7RJ BarrettTORPHX23.21732.9−15.9−48 %10→
8Julius RandleMINBOS29.11130.0−19.0−63 %10→
9Jrue HolidayPORDEN28.9426.2−22.2−85 %10→
10OG AnunobyNYKWAS29.3731.7−24.7−78 %10→
11Brandon IngramTORPHX27.3331.1−28.1−90 %10→
12Jakob PoeltlTORPHX16.6331.7−28.7−91 %10→

Sans minute jouée, exclus : 0 Sans 5 matchs de référence, exclus : 4

Un zéro ou un score négatif avec des minutes jouées peut être une carotte. Ce classement décrit le résultat, pas sa cause : blessure en match, temps de jeu ou soirée ratée.

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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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