О чём урок
4Point Hoops — это продвинутая аналитическая платформа НБА, которая превращает необработанную баскетбольную статистику в действенные, основанные на повествовании аналитические данные. Собирая данные с Basketball-Reference в реальном времени и направляя контекстно-обогащенные prompt'ы модели Sonar Pro от Perplexity, она помогает фанатам, аналитикам и игрокам фэнтези понять «почему» и «что дальше», а не просто цифры. Аналитика игроков с разбивкой по сезонам и плей-офф, анализом типов бросков и радаром производительности для любого игрока НБА Сравнения между эпохами, позволяющие сравнивать статистику бок о бок (например, Майкл Джордан '97 против Стефена Карри '22) Панели управления команд с турнирной таблицей, потоками Санки вероятности выхода в плей-офф и автоматически обновляемыми плитками KPI AI-объяснения и похожие игроки, предоставляющие объяснения статистических показателей Sonar в один клик и подобранных AI сопоставимых спортсменов Баскетбольный AI-чат, позволяющий пользователям задавать вопросы экспертной LLM об истории НБА, составах команд или прогнозах SaaS-система на основе кредитов с Firebase Auth, входом через Google, кредитными кошельками и инструментами администрирования Node.js 16+ и npm Python 3.8+ и pip Настройка проекта Firebase Ключ API Perplexity (Sonar Pro) Доступ к Basketball-Reference Создайте файл .env в каталоге бэкенда: Запуск бэкенда: Запуск фронтенда: Доступ к приложению: Откройте URL фронтенда и исследуйте аналитику НБА с помощью AI-инсайтов Использование AI-функций: Нажмите «AI Explain» для любого игрока или статистики, чтобы получить интеллектуальный анализ на базе Perplexity Sonar Фронтенд: React с компонентами shadcn/ui и Recharts для визуализации данных Бэкенд: Python Flask API, предоставляющий данные Basketball-Reference и управляющий вызовами Perplexity API Конвейер данных: BRScraper для сбора данных в реальном времени с кешированием Firebase Интеграция AI: Perplexity Sonar Pro для интеллектуального баскетбольного анализа и объяснений Аутентификация: Firebase Auth с входом через Google и контролем доступа на основе кредитов Развертывание: Фронтенд на Netlify, бэкенд на Hugging Face Spaces с Docker Репозиторий фронтенда Репозиторий бэкенда Рабочая демонстрация Заявка на Devpost
План урока
- Возможности
- Предварительные требования
- Установка
- Конфигурация
- Использование
- Описание кода
- Ссылки
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.