Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones

Problemas en las últimas 24 horas

El siguiente gráfico muestra la cantidad de informes que hemos recibido sobre GitHub por hora del día durante las últimas 24 horas. Una interrupción se determina cuando la cantidad de informes es mayor que la línea de referencia, representada por la línea roja.

Problemas Más Reportados

Los siguientes son los problemas más recientes informados por los usuarios de GitHub a través de nuestro sitio web.

• Sitio Caído (55%)
• Errores (32%)
• Inicio de Sesión (14%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Paris	Sitio Caído	hace 5 días
Ahmedabad	Errores	hace 11 días
Delme	Inicio de Sesión	hace 11 días
Lyaud	Sitio Caído	hace 11 días
Catania	Errores	hace 14 días
Inverness	Sitio Caído	hace 26 días

Mapa de Fallos

Discusión comunitaria

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Tenga cuidado con los "números de soporte" o las cuentas de "recuperación" que se pueden publicar a continuación. Asegúrate de informar y votar negativamente esos comentarios. Evite publicar su información personal.

Reportes de Fallos de GitHub

Los últimos problemas e interrupciones reportados en social media:

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  LeireMoFan (@LeireMoFan) reportó hace 1 minuto

  Acabo de terminar el capitulo 19 del Python crash course lo que significa que ya termine el ultimo projecto del libro, hice los 3 lo que pasa que el capitulo de la api no lo pude conectar con la api de github y me pelee un buen rato con eso pero me rendi

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  karla ❀ (@karlarboledas) reportó hace 2 minutos

  Esperar 10 minutos a que una IA lea un proyecto archivo por archivo es absurdo. ​Graphify soluciona esto y ya supera las 86.000 estrellas en GitHub. ​En lugar de releer el código constantemente, convierte todo tu proyecto en un mapa de conocimiento visual para que tu agente vaya directo al archivo que necesita. ​Mapea código, documentos, imágenes y vídeo. ​Diferencia conexiones reales de inferidas. ​Funciona localmente en Cursor, Claude Code y más de 20 agentes. ​Pasa de escanear todo a trazar la ruta exacta. guárdalo y sígueme para más → @karlarboledas ​¿Cómo gestionas la context window en proyectos grandes?

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  Rodrigo Téllez Lazo (@rtellez91) reportó hace 6 minutos

  @powerhdeleon Si supieras como funciona git, sabrías que todos los que usan github tienen su propio "github"

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  Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó hace 6 minutos

  🔥 ¿ES EL FIN DE LA IA? TODO EL MUNDO ASUSTADO POR ESTA FOTO. TE DOY MI ANÁLISIS DE POR QUÉ ESTO ES POSITIVO PARA TODO EL ECOSISTEMA El mercado está leyendo esta foto como el final del boom. Yo estoy mirando otra cosa. Te explico 👇🏼 El token (el pedacito de texto que la IA lee o escribe, y por el que cobran) se puso barato. Si las empresas no multiplican el uso, se les come lo que les queda de ganancia. Y hoy lo que más gasta tokens todavía es difícil para el que no sabe de programación... el usuario tradicional QUÉ MIDE ESTE GRÁFICO, PORQUE EL NOMBRE ENGAÑA El gráfico es el Silicon Data LLM Token Expenditure Index. En Bloomberg (la pantalla que usan los fondos para ver precios) aparece como SDLLMTK. Lo publican todos los días hábiles El nombre dice “expenditure”, que en inglés es gasto. No es el gasto total. La propia empresa lo reconoció: es un promedio de lo que el mercado PAGA por un millón de tokens, dándole más peso a los modelos que más se usan. Precio real. No la factura de toda la industria Explicado simple: si mucha gente se pasa de un modelo caro a uno barato, el índice CAE aunque se esté usando MÁS inteligencia que nunca. Mezcla recortes de OpenAI y Anthropic con gente yendo a modelos chinos más baratos. No te dice si hay más o menos demanda. Te dice cuánto sale pensar una unidad LOS NÚMEROS - Piso: 1.0153 el 3 de diciembre de 2025 - Techo: 2.0651 el 28 de mayo de 2026 - Hoy: 1.0217 el 18 de agosto - Promedio del período: 1.5320 De mayo a agosto se evaporó el 50.5% del precio. En 82 días volvió al mismo lugar de diciembre. El promedio quedó 33% arriba de donde estamos. Esto no es un recorte. Es un descreme y fuerte LA CUENTA, QUE ES SIMPLE Ingresos = precio × cantidad Si el precio se parte al medio, la cantidad tiene que duplicarse SOLO para empatar. Si la empresa quiere seguir creciendo 40%, el uso tiene que multiplicarse casi por tres. No hay recorte de costos interno que te salve esa matemática En 1865 un economista inglés, Jevons, vio que las máquinas de vapor más eficientes no redujeron el carbón de Inglaterra: lo multiplicaron, porque de repente pagaba usar vapor en todos lados El token a 1 dólar el millón es ese carbón más barato. Si lo dejan como lujo de un chatbot, el gráfico es un problema de márgenes (lo que les queda de ganancia después de pagar costos). Si lo enchufan en cada tarea de cada persona, el gráfico es un problema de capacidad: no va a haber suficiente cómputo (tiempo de chips trabajando). Acá aparece el agente: un programa que no solo te responde, sino que hace el trabajo y lo facilita - Un chat te gasta 1 - Un agente que planifica, entra a herramientas y se corrige solo te gasta 10, 50, 100 veces más Ese es el uso que puede cubrir el recorte de precio y mantener las ganancias. El problema es quién puede usarlo hoy EL PROBLEMA: SI SOLO LO USAN LOS QUE PROGRAMAN, EL VOLUMEN NO CIERRA Claude Code, Hermes y OpenClaw son brutales. También son un producto de programador - Claude Code (la herramienta de Anthropic para escribir código) vive en la terminal: esa pantalla negra de comandos. Hay que instalar, configurar, entender comandos y quedarse mirando el proceso - Hermes y OpenClaw van más lejos: se bajan de GitHub (donde los programadores suben programas), se arman con claves, a veces hay que ponerlos en un servidor Son herramientas poderosas. No son herramientas de gente común Y eso, para la cuenta de arriba, es un techo. El programador es un mercado chico. El mercado grande es otro: - El contador - El vendedor - El de marketing - El que tiene un negocio y no sabe qué es una terminal - Etc infinito Si el agente que más tokens gasta solo lo sabe prender el que programa, el volumen no va a alcanzar para cubrir una caída del 50% en el precio. Por más bueno que sea el modelo Por eso hacer la IA fácil no es un eslogan. Es la única forma de que la demanda crezca lo suficiente como para que a OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft o xAI no se les vayan las ganancias con este gráfico. Tienen que hacer que usar un agente se sienta como mandarle un mensaje a un compañero de laburo, no como configurar un programa DÓNDE APARECE GROK Y GROK BOT - SIMPLICIDAD Grok arranca de un lugar distinto: es un chat. Lo abrís, le hablás, te responde. No hay terminal. El ecosistema está pensado para que lo use cualquiera que ya usa X o el celular. Y el costo del token, de los grandes, es de los más competitivos. Eso importa cuando el negocio dejó de ser cobrar caro la unidad y pasó a ser que la use más gente, más seguido, en más tareas Grok Bot, que salió el 11 de agosto y todavía está en beta (versión de prueba, todavía no está terminado), lleva eso un paso más. No es un chat que te tira un texto. Es un compañero que tiene su propia computadora en la nube, entra a las apps como entrarías vos y sigue laburando aunque cierres la notebook - Correo - Planillas - Sitios - Herramientas - Marketing, operaciones, ventas, investigación Le das trabajo de verdad, no una instrucción suelta. Lo usás como le hablarías a una persona del equipo Eso es más familiar que Hermes o OpenClaw, que hoy son para programadores. Y es más ancho que Claude Code, que brilla si sabés programar y se complica si no Hay que ser honesto con lo que todavía no está: - Es beta - Hay que tener el plan más alto - Le falta recorrido - No está 100% pulido Pero el enfoque se nota. No están construyendo otra herramienta para el que ya sabe. Están construyendo para el que hasta ahora quedó afuera Y no es solo xAI. Toda la industria, de a poquito, está empujando para el mismo lado: - Microsoft mete Copilot en el Word y el Excel que la gente ya tiene abiertos - Google mete Gemini en Gmail - OpenAI cobra la suscripción de ChatGPT, no solo el token El movimiento es el mismo: sacar la inteligencia de la pantalla negra y ponerla donde está el resto de las personas. El que lo haga más simple, más barato y más agente, es el que tiene chance de multiplicar el uso lo suficiente como para que este gráfico no les rompa la rentabilidad LA TRAMPA Si la hacen fácil COMPITIENDO SOLO EN EL PRECIO DEL MISMO TOKEN, se comoditizan. Un commodity es un bien donde no te importa de quién lo comprás y gana el más barato. En ese juego el margen se muere igual Si la hacen fácil de verdad, para que alguien que no programa pueda usar un agente como usa WhatsApp, el precio del token puede irse a 0.50 y la facturación igual subir. Porque entra un montón de gente que hoy no gasta ni un token en agentes. Esa es la encrucijada El TOKEN se está volviendo un commodity. La IA, todavía no Lo que ya es commodity: - El chat - El resumen - El modelo liviano a menos de 1 dólar el millón Eso ya es "electricidad" Lo que todavía no es commodity: - El razonamiento de punta - El agente pegado a tu laburo - La confianza - Que sea fácil Fácil es la ventaja nueva. El que lo haga fácil se queda con el volumen. El que lo deje difícil se queda con un club de programadores y un gráfico que le come la ganancia. CÓMO LO LEO El gráfico no prueba que el boom se acabó. Prueba que se acabó el privilegio de cobrar caro la unidad. El mercado de acciones lo traduce como riesgo para los 700 mil millones de dólares puestos en chips, energía y data centers (los galpones llenos de computadoras): si el precio se derrumba y el volumen no lo cubre, esa plata no encuentra factura Es el mismo debate que ya planteé con las neoclouds (las empresas que alquilan chips de IA): si el cómputo se vuelve commodity, el que solo alquila chips compite por precio. Este índice es la otra cara de esa pregunta. La de la demanda Yo lo leo así, MIENTRAS se cumplan tres cosas: - Que lo que facturan OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google y xAI NO se caiga con el índice. Si facturan más con el token a 1.02 que con el token a 2.06, la demanda está cubriendo el recorte y el gráfico es ruido de unidad, no de negocio - Que el uso deje de estar encerrado en programadores. Si dentro de unos meses Claude Code, Codex, Hermes y OpenClaw siguen siendo casi todo el consumo pesado, el techo está. Si productos como Grok Bot, Copilot y ChatGPT empiezan a gastar tokens de gente que no programa, la cosa se está abriendo - Que la cantidad de tokens siga subiendo, no se estanque. Una semana plana, con este precio, ya no es digestión. Es que la demanda no está cubriendo el recorte Si se rompe alguna: - Si se rompe la primera, el recorte de precios fue una guerra que perdieron - Si se rompe la segunda, el agente se quedó en un nicho y no hay volumen que salve el margen - Si se rompe la tercera, este gráfico era techo de verdad EL DATO QUE VOY A SEGUIR Uno solo: este índice contra la factura, no contra sí mismo. Y, en paralelo, si los productos fáciles empiezan a aparecer en el laburo de gente que no es técnica: - Grok - Grok Bot - Copilot - ChatGPT La semana que viene reporta NVIDIA. El número de chips ya está descontado. Lo que mueve es la guía, o sea lo que prometan para los próximos trimestres. Si la guía acompaña con el token a la mitad, el volumen está cubriendo. Si la guía afloja, este índice era la alarma y el mercado la tuvo 82 días en la cara En resumen: la IA no se comoditizó. Se comoditizó la unidad con la que cobran. Para que no se les vaya la rentabilidad, las empresas tienen que hacer lo único que escala: que cualquiera pueda usar un agente, no solo el que programa - Claude Code, Hermes y OpenClaw son el techo de hoy - Grok y Grok Bot, todavía verdes, están apuntando al piso de mañana: simple, barato, familiar - El que defienda el precio del token, pierde - El que le entregue un compañero de laburo a la gente que hoy ni abre una terminal, puede ganar más con el índice en 1 que con el índice en 2 Esto no es el fin de la IA. Es el momento en que deja de ser un club y empieza a ser un insumo. Por eso, para todo el ecosistema, esta foto es positiva. Siempre y cuando el uso se abra. Si no se abre, ahí sí el miedo tenía razón. Espero que te haya gustado, si es así agradecería tu apoyo al post Abrazo a todos

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  Leo (@leoxbtt) reportó hace 7 minutos

  Un dev creó una forma de hacer doomscroll… pero de repositorios de GitHub Estaba cansado de buscar proyectos open source de la forma tradicional. Terminó inventando algo mucho más adictivo: Una app que te deja deslizar repositorios de GitHub exactamente como si fueran Reels o TikTok. Un feed infinito de proyectos open source. Inicias sesión con GitHub y se adapta a tus intereses según lo que hayas starreado… o simplemente navegas de forma anónima. Se llama Roamers. La forma en que descubrimos código está cambiando más rápido de lo que creemos.

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  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 9 minutos

  No sé por qué, mi cuenta de Github no funciona, no sé si me la han tumbado... Mientras lo tenéis todo en mi canal gratuito de Telegram (IngenieroSeedSecurity), directamente el archivo .html. También tenéis otros html que he ido sacando en ese canal, ahí está todo bien filtrado, aprovechad y seguidme. Pd. Sé que mi cuenta está en el límite, pero *****, comprobadlo bien que me cuestsa muchísimo trabajo sacar herramientas gratuitas para la gente @github @GithubProjects @github_repo

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  7incho (@7incho_lopez) reportó hace 11 minutos

  Cuál timing será el mejor: -El lanzamiento de Origin cuando Github está caído. -Github caído evitando el "Sync from Github"

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  Carbeno (@Carbeno_) reportó hace 12 minutos

  @marterrz @npm_run_fede @GordoLeyes 1) caes en el 30% entonces 2) y asi y todo lamentablemente muchos deciden subir sus cosas a github, sin dejarte otra opción mas que agarrar la IA y que te pase todo el código para pegar en cmd, que parece facil pero nunca funciona a la primera, siempre algo falta

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  Tangerine Coding (@tangerinecoding) reportó hace 14 minutos

  Me pregunto si compensa tener el repositorio mirrored en otra plataforma, o si me apuráis incluso en un server local, para cuando GitHub esté caído.

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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 15 minutos

  🤖🔥 GitHub sufre una caída del 50% en descargas de repositorios y Copilot también falla

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  Case (@david_nlil) reportó hace 20 minutos

  @Bonescraft_ Sip, desconozco la manera pero es posible creo que con github y si hablamos de acceder a ellos pues kemono nunca falla en eso ahí descargaba mods de smash

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  Federico Echeverri (@echeverrifm) reportó hace 23 minutos

  @TELMEXSoluciona @Telmex @github Es que es lo que no entienden, no es mi caso es la región con problema

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  ItscoachFO (@itscoachfo) reportó hace 24 minutos

  Una liquidity pool no es solo código. Es un conjunto de activos, participantes, comisiones y riesgo real: riesgo de contrato inteligente, de liquidez, de mercado, de contraparte. Alguien tiene que asumir esa responsabilidad. Un DAO o un repositorio de GitHub no sirve. Todos quieren que las instituciones se involucren. Pero las instituciones solo se involucran si hay responsables. En el futuro (más cercano de lo que creemos) nadie hablará de defi vs cefi. Solo veremos liquidez regulada.

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  Fede (@fedeeeeeev) reportó hace 25 minutos

  @magalidefelippe @poteto Totalmente. Casos reales tengo demasiados. Ejemplo. Dev: Tenemos la app "demo" y la app real en dos repos diferentes, y terminamos moviendo código manualmente de uno a otro. Yo: Claramente es un problema y desgaste de tiempo/esfuerzo. Si queres mañana lo vemos. Dev seis horas más tarde: Armé este documento de Claude (30 páginas) sobre un diffing algorithm para detectar cambios a través de Github Actions y pushearlos directamente de un repo a otro. Acá tenes el PR y necesito que me des God Mode en Github para hacerlo. Yo: ¿No sería más simple mover la app de demo a nuestro repo que es un monorepo e importamos los componentes que ya usamos en la app hoy en día? Dev: Emm... sí, estaría genial eso.

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  Manu Quiroga (@Manuls) reportó hace 27 minutos

  fueron cuatro prompts pero un servidor ya tenía configurado el espacio en Vercel, el repositorio en Github, las claves de APU en Google Cloud y la integración con Supabase por eso digo siempre que para hacer vibe coding algo hay que saber del tema

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  cel (@celescript) reportó hace 27 minutos

  imposible laburar un feriado nublado y menos si github no funciona en lo absoluto

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  Jokker (@0xJokker) reportó hace 29 minutos

  Un exingeniero de Netflix acaba de liberar uno de los repositorios mas interesantes para reducir el coste de los agentes de IA Ya supera las 67k estrellas en GitHub Es open source y 100% gratis Se llama Headroom Y comprime todo lo que tu agente lee antes de enviarlo al modelo → Salidas de herramientas → Logs interminables → Fragmentos de RAG → Archivos y codigo → Historial de conversaciones El resultado: Hasta un 95% menos de tokens en JSON y datos estructurados 15-20 % menos en agentes de codigo Y lo mejor → Corre de forma local → Tus datos permanecen en tu maquina → Conserva los archivos originales → El agente puede recuperarlos cuando necesite mas detalles Funciona con Claude, Cursor, Codex... y cualquier stack (library, proxy o MCP) Paga por lo que el modelo realmente necesita. No por el ruido Si usas agentes y sigues pagando por basura que el modelo nunca usa Te recomiendo que lo guardes 👇

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  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 33 minutos

  Automatización con GitHub ​Conectas tu repositorio de GitHub a tu instancia de Coolify. ​A partir de ahí, el flujo es idéntico a Cloud: ​Haces git push a tu rama principal. ​Coolify recibe el webhook, construye el contenedor y despliega sin caída de servicio (zero-downtime). ​Misma experiencia de desarrollo, control total del servidor.

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  Pere Casas (@pcasaspere) reportó hace 33 minutos

  GitHub ha sufrido una degradación significativa hoy (error rates elevados en API, Actions, Git Operations y downloads). Esto no es un problema de “desarrolladores”. Es un riesgo de cadena de suministro de software. Si tu CI/CD, el registro de packages o el código depende de un único proveedor, tienes un single point of failure que debería estar en tu inventario y matriz de riesgos. Acciones mínimas: • Inventariar dependencias críticas de GitHub • Definir plan de contingencia (mirrors, self-hosted runners, alternativas parciales) • Incluir vendor concentration risk en la evaluación de riesgo cibernético ¿Cuántos empresas tienen en consideració este riesgo?

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  dahdor (@dahdxr) reportó hace 39 minutos

  @Djjhenrz holaaa, una duda, estará funcionando github el día del evento o estará caído?

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  Hyde Sunnydale (@MrHydeSunnydale) reportó hace 40 minutos

  @CodigoMate Ese es el argumento más fuerte a favor de github xD En nuestro caso tenemos gitlab autohospedado y asumimos conscientemente ese coste (si se cae, el problema es nuestro) Pero a cambio tenemos control total sobre repos, runners, backups, integraciones y toda la infraestructura alrededor... Para nosotros compensa, aunque entiendo perfectamente que haya gente que prefiera que esa parte sea problema de otro

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 41 minutos

  Perplexity acaba de atacar uno de los costes menos visibles de los agentes: pagar la nube por cada paso, incluso cuando tu propio ordenador podría resolverlo. Portable Computer lleva su entorno de IA a NVIDIA DGX Spark y ejecuta las tareas localmente por defecto. Los archivos se procesan en el equipo, los datos sensibles no salen a servidores externos y el trabajo local no consume créditos ni tokens de la suscripción. El mecanismo económico importa más que la etiqueta de «IA local». Un agente no hace una única consulta. Puede leer documentos, buscar información, consultar Gmail, Google Drive, Slack o GitHub, ejecutar herramientas y encadenar decenas de acciones antes de entregar un resultado. Si cada paso pasa por la nube, el coste crece con la autonomía del sistema. Perplexity propone una arquitectura híbrida: el hardware local absorbe el volumen rutinario y la nube queda reservada para los cuellos de botella. Cuando el modelo detecta que una tarea supera su capacidad de razonamiento o alcance, detiene el proceso y pide permiso antes de enviar solo ese paso a un modelo remoto. Después reincorpora la respuesta al flujo local. Esto convierte el gasto variable por tokens en una combinación distinta: inversión inicial en hardware, consumo eléctrico y uso remoto puntual. No garantiza que salga más barato en todos los casos. Sí permite que un equipo intensivo deje de pagar el mismo margen de nube por clasificar un documento sencillo que por resolver una tarea compleja. También reduce una fricción que ha frenado la IA local: montarla exigía configurar inferencia, agentes, aislamiento y herramientas por separado. Portable Computer empaqueta modelos, motor de inferencia, conectores, lectura de PDF, dictado por voz y acceso a la terminal. Los comandos se ejecutan dentro de un sandbox restrictivo para limitar daños si el modelo falla. La propuesta inicial llega con Qwen 3.8 27B y Qwen 3.6 35B ajustados por Perplexity para tareas de agentes. Está previsto añadir NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning y permitir servidores propios para necesidades especializadas. Hay límites relevantes. DGX Spark es el primer hardware certificado; el acceso inicial requiere Linux y una suscripción Pro, Max, Enterprise Pro o Enterprise Max. El soporte para tarjetas NVIDIA RTX en Linux llegará más adelante y la versión nativa para Windows está prevista para septiembre. Por eso todavía no es una alternativa universal a la nube. Es una prueba de una arquitectura que puede encajar especialmente bien en empresas con datos sensibles, cargas repetitivas y suficiente uso para amortizar el hardware. La métrica decisiva no será cuántos tokens procesa el modelo ni qué puesto ocupa en un benchmark. Será el coste por tarea terminada, incluyendo hardware, energía, mantenimiento, intervenciones humanas y escalados remotos. Si ese número mejora, NVIDIA no solo estará vendiendo una máquina compacta y Perplexity no solo estará distribuyendo software. Estarán trasladando parte de la economía de los agentes desde el centro de datos hasta el escritorio.

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  Los ingobernables del caribe🌴 (@Losingoberm5nv) reportó hace 43 minutos

  🚨 UN DESARROLLADOR CHINO ACABA DE REVELAR LA VERDADERA IMPRESORA DE DINERO (Y ES 100% GRATIS) Existe una herramienta open source en GitHub que ya supera las 100.000 estrellas. Se llama MoneyPrinterTurbo. La creó un programador chino. Abajo, en el siguiente post, te dejo el enlace de GitHub (y Drive si aplica) para descargarla completamente gratis. Es código abierto total. Genera videos completos y listos para publicar en TikTok, Reels y YouTube Shorts… de forma automática. Cómo funciona (y por qué está volviendo loca a la gente): Todo en un solo flujo automático: ✅ Guion generado por IA ✅ Locución realista ✅ Subtítulos sincronizados ✅ Materiales visuales ✅ Edición final En minutos tienes el video terminado. Tú casi no haces nada. Por qué se volvió un fenómeno viral: Hasta ahora el proceso era un infierno: Una herramienta para el guion → otra para la voz → otra para subtítulos → otra para clips → otra para editar. Cada una cobrando, cada una con su curva de aprendizaje, cada una robándote horas. MoneyPrinterTurbo lo unió TODO en un solo lugar. Gratis. Ilimitado. Y se convirtió en el proyecto open source más viral de su categoría. Dueños de tiendas de TikTok y canales de YouTube Shorts están sacando entre 6.000 y 10.000 $ al mes usando exactamente este sistema. La diferencia es brutal: Ellos pagan por un montón de herramientas. Tú no pagas ni un centavo. La instalación tarda unos 5 minutos. Guarda este post YA para no perderlo. En el siguiente comentario/post te dejo el Drive y el GitHub listos para descargar.

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  martin (@marterrz) reportó hace 43 minutos

  @Carbeno_ @npm_run_fede @GordoLeyes Entonces no te la agarres con GitHub si tu problema es con el distribuidor. No es para vos, es para programadores. Lo único que tenés que recordar es git clone URL y funciona con cualquier git, no solo GH. Btw abrile un issue en el repo y decile que publique en otro lado.

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  Daniel Yánez Bravo (@dyyys0ft) reportó hace 44 minutos

  Acabo de vibe codear una página de un baby shower Le metí vanila Js, GitHub actions, Firebase La IA es maravillosa, esto me hubiera tomado algunas semanas pero con IA 3 días, Claro no es un entorno de producción agresivo, esto decir, no hay mayor problema en caso de error

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  askie (@imaskie) reportó hace 51 minutos

  DeepSeek Harness atiende primero una consulta, reúne los datos y aclara lo básico. Cuando hace falta criterio humano, me entrega la conversación completa. Puedo tomar el control sin pedir al usuario que repita su problema. #DeepSeek #DeepSeekHarness #Grix Busca en GitHub: askie/grix

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  Ben Pierron (@Ben_escrito) reportó hace 52 minutos

  Todo el mundo quiere que Claude escriba mejor código. Pero casi nadie quiere configurar Claude. Las expectativas son enormes. Skills. Agentes. MCP. Hooks. Pero haz una pregunta muy sencilla: "¿Qué tienes dentro de tu carpeta .claude?" Y observa la reacción. No "¿usas Claude Code?". No "¿creaste un CLAUDE.md alguna vez?". ¿Qué tienes realmente configurado? La mayoría no tiene un problema con Claude. Tiene un problema de configuración. → Un CLAUDE.md vacío o convertido en un documento de 500 líneas sin estructura. → Cero hooks, cero barreras de seguridad. → El mismo prompt escrito una y otra vez en cada sesión. → Sin skills, sin subagentes y sin MCP conectados. → Una única conversación sobrecargada intentando hacerlo todo. Y luego se preguntan por qué Claude sigue equivocándose. Esto es lo que hace realmente cada componente: CLAUDE.md → El documento del proyecto que Claude lee al iniciar cada sesión. Sin él, tendrás que volver a escribir cosas como: "usa TypeScript en modo estricto, crea primero los tests y no toques la carpeta de migraciones". settings.json → Los permisos y el modelo que utilizará Claude. Aquí es donde dejas de aprobar el mismo comando de Bash 40 veces al día. skills/ → Playbooks modulares que Claude solo carga cuando son necesarios. Evitan que un CLAUDE.md gigantesco arrastre contexto innecesario a cada conversación. agents/ → Subagentes especializados, cada uno con una única función. Revisor de código. Auditor de seguridad. Cada uno trabaja en su propio contexto para mantener limpio el hilo principal. hooks/ → Scripts que se ejecutan antes o después de utilizar herramientas. Formatean automáticamente el código, bloquean comandos peligrosos y realizan todas esas tareas que siempre olvidas ejecutar manualmente. .mcp.json → Las conexiones con GitHub, Slack, tu base de datos o tu herramienta de diseño. Claude deja de ser una simple ventana de chat y pasa a formar parte de tu stack tecnológico. Configurar Claude no es un problema de ingeniería. Nunca lo fue. Es un problema de prioridades disfrazado de problema técnico. Porque alguien tiene que hacer primero ese trabajo de configuración, poco atractivo pero imprescindible. Hasta que eso ocurra, cualquier "workflow impulsado por IA" seguirá siendo simplemente un chat nuevo con las mismas instrucciones escritas una y otra vez. Claude no arregla una mala configuración. La amplifica. Y eso no es una característica. Es un radio de impacto.

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  Hugo Latra (@hugolatra) reportó hace 55 minutos

  @thomasiuz @flasheante Hoy pines un problema en Github, la IA lo lee y lo resuelve, marca como resuelto y sube el nuevo código. Eso ya está pasando.

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  BTS Daily Chile⁷ (@BTSDailyChile) reportó hace 55 minutos

  Espero que nadie de quienes están dando lecciones sobre lo que está bien y lo que está mal tenga cuentas o utilice alguna de las siguientes aplicaciones: Adobe Acrobat Adobe Lightroom Adobe Photoshop Amazon Aplicaciones y funciones de Apple Aplicaciones y funciones de Samsung Galaxy Booking Canva CapCut Discord Duolingo eBay Facebook Figma GitHub Gmail Google Google Chrome Google Docs Google Drive Google Fotos Google Maps Google Sheets Grammarly Instagram LinkedIn Messenger Microsoft Edge Microsoft Excel Microsoft PowerPoint Microsoft Word Netflix Notion OneDrive Pinterest Reddit Remini Shazam Siri Snapchat Spotify Threads TikTok Twitch Uber Waze WhatsApp X YouTube Zoom Y un largo etcétera... Porque, de lo contrario, se verían igual de ridícul@s 👇

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  Jmaxdev (@jmaxdev) reportó hace 59 minutos

  En mi caso, todas mis bases de datos se guardan a la noche en cloudflare r2. Ademas, uso github para alojar el codigo, así que tengo todo lo necesario por si necesito migrar o ver soluciones por si falla el servidor.