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 (67%)
• Inicio de Sesión (20%)
• Errores (13%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Veigné	Errores	hace 3 días
Paris	Sitio Caído	hace 6 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 7 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 7 días
Mexico City	Inicio de Sesión	hace 8 días
León de los Aldama	Sitio Caído	hace 8 días

Mapa de Fallos

Discusión comunitaria

¿Consejos? ¿Frustraciones? Compártelos aquí. Los comentarios útiles incluyen una descripción del problema, la ciudad y el código postal.

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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  IVAN | IA (@ivnways) reportó hace 8 minutos

  GitHub Copilot te está cobrando ahora mismo. Y lo peor: la mayoría de devs no sabe cuánto ni por qué... Cada petición tiene un precio. Cada contexto que se dispara, también. Y cuando llega la factura, ya es tarde. 5 hábitos para dejar de sangrar dinero: - Modelo potente solo cuando la tarea lo merece - Modelos pequeños para tareas simples - Controla el contexto antes de que se dispare - Fragmenta trabajos complejos en etapas - Monitoriza el consumo antes de que duela. La IA bien usada es un arma de precisión. La IA mal usada es un agujero en tu bolsillo.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 8 minutos

  Un tío en Reddit automatizó la captura de leads con Zapier. 8 pasos por lead. 100 leads al día. Factura de fin de mes: $847. Lo peor no fue el dinero. Lo peor fue que empezó a eliminar pasos de sus flujos de trabajo para ahorrar tareas. Estaba optimizando para la factura de Zapier en lugar de para su negocio. Eso es lo que pasa cuando pagas por tarea. Cada ejecución golpea el servidor de Zapier. Ellos lo cuentan. Te lo cobran. Activepieces funciona al revés. Corre en tu servidor. Una tarea es una llamada a función local. No hay nada que contar. No hay nada que cobrar. 22.7k estrellas en GitHub. Un contenedor Docker. Tareas ilimitadas. ✅ 200+ integraciones: Slack, Gmail, Notion, GitHub, Stripe, HubSpot y más ✅ Constructor visual sin código - igual que Zapier pero en tu máquina ✅ Nodos de IA nativos para llamar a cualquier LLM dentro del flujo ✅ 400 servidores MCP integrados - Claude, ChatGPT y Cursor pueden ejecutar tus automatizaciones directamente ✅ Docker en un comando. Sin dependencias externas. ✅ 333 releases. Activo hace 1 hora. MIT. Zapier tiene 9.000 integraciones. Activepieces tiene 200. Si necesitas las 9.000: sigue con Zapier. Si necesitas 20 que funcionen en tu servidor sin límites: esto. el enlace 👇

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  precis0x (@precisox) reportó hace 12 minutos

  @nonovsol si, es una herramienta gratuita y open source puedes ver odo el código en gitHub. Funciona en tu propia computadora, no manda tu código a ningún servidor. Se conecta con claude, cursor y otras ide o cli para que entiendan mejor todo tu proyecto sin tener que abrir archivos uno por uno todo el tiempo. Como es todo local y se guarda en Git, es bastante seguro, pero igual revisa el repositorio antes de instalarloo

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  ElQueLoVe (@ElQueLoVex) reportó hace 13 minutos

  Microsoft descubrió que Claude Code tiene una vulnerabilidad crítica que permitiría a atacantes robar credenciales directamente de GitHub. El fallo expone tokens de autenticación cuando el código se procesa, según reporta Decrypt, poniendo en riesgo a desarrolladores que usan la IA para programar. Las empresas tech deben parchear inmediatamente antes de comprometer sus repositorios. #CyberSecurity #AI #GitHub

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 13 minutos

  ¿Te ha pasado que le pides a una IA una función simple... Y te devuelve 500 líneas de código, 8 dependencias nuevas y una arquitectura digna de la NASA? 🚨 Un desarrollador se cansó de eso y creó Ponytail. La idea es brillante. Está inspirado en ese programador veterano que lleva más años en la empresa que Git. Le enseñas 50 líneas de código. Las mira. Y las reduce a una sola línea que hace exactamente lo mismo. Ahora tu agente de IA puede pensar igual. Antes de generar código, Ponytail le obliga a hacerse estas preguntas: → ¿Realmente necesito escribir esto? → ¿Ya existe en la librería estándar? → ¿La plataforma ya lo resuelve de forma nativa? → ¿Se puede hacer con menos código? → ¿Hay una solución más simple? Solo cuando la respuesta es "no" a todo lo anterior... Entonces genera código. Los resultados son absurdos: • 80-94% menos líneas de código • 47-77% menos consumo de tokens • Hasta 6 veces más rápido Su filosofía es simple: "The best code is the code you never wrote." Funciona con: ✓ Claude Code ✓ Cursor ✓ GitHub Copilot ✓ Aider ✓ Otros agentes compatibles También incluye comandos como: /ponytail /ponytail-review /ponytail-audit para revisar, simplificar y auditar automáticamente el código generado por la IA. Si estás cansado de que los agentes conviertan problemas simples en proyectos de 3 carpetas y 12 archivos... Necesitas ver esto. Repo en los comentarios 👇

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  z (@zaynmcps) reportó hace 14 minutos

  ALGUIEN CREÓ UNA REPO DE GITHUB QUE TE PERMITE EJECUTAR CLAUDE CODE GRATIS un repo que redirige claude code a 10 proveedores gratis (deepseek, kimi, etc) 5 minutos de configuración. listo. 20,000 developers ya lo están usando entiende qué está pasando aquí: → claude code cuesta dinero → este repo lo hace gratis → no es un hack, es simplemente redirigir tráfico → funciona exactamente igual → nadie está pagando nada esto es el tipo de cosa que cambia cómo codea la gente si pagabas $200/mes en claude code y esto funciona, acabas de recuperar ese dinero para siempre 20k developers no es un numero pequeño significa que funciona, que es estable, y que está creciendo Te la dejo abajo 👇🏻

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  NatyShi 🦇🔊🏴 (@NatyShi_) reportó hace 16 minutos

  🚀 7 meses atrás me desvincularon del trabajo. Hoy lanzo mi portfolio con 5 productos construidos desde cero. Mi GitHub graph de enero a julio 2026 cuenta la historia, cada cuadrado verde es un día que elegí construir. 🧵 Las 5 fases: 📌 Fase 1: El Reset Me desvincularon. En vez de entrar en pánico, reflexioné. No fué fácil un 30 de diciembre 4pm, no lo niego, más cuando lo diste todo. ¿Qué quiero construir? ¿Qué me enseñaron 20+ años en corporativo? ¿Qué no voy a repetir? Un coach me ayudó a convertir claridad en dirección. 📌 Fase 2: El Blueprint Empecé a diseñar @esembeeHQ, plataforma + consultoría para SMBs y founders que necesitan tech que realmente funciona. Usé free tiers de Claude y Antigravity de Google, peeeero..... Herramientas limitadas = commits espaciados. 📌 Fase 3: Primer MVP Nace @IPYNow, networking intencionado para eventos. No más conexiones al azar. 2 pilotos exitosos con la V0. Métricas que le importan al organizador. 📌 Fase 4: El Reset (otra vez) En paralelo a esto, procesos de entrevistas de trabajo de 2 meses de duración (mas de 6 pasos pasados, business cases y presentaciones a medida entregadas que me llevaron tiempo preparar) que no prosperaron. Pero en vez de parar, seguí construyendo: - Website de StartupWorldCup Argentina (su primer versión) + planificar estrategia de ejecución + convocatoria de speakers - Herramienta de evaluación de startups para jueces de la SWC Argentina - Auditor de posts de X para el nuevo algoritmo - Anaalizador de seguidores de mi cuenta de X para limpiarla y mejorar la calidad de mi cuenta. 📌 Fase 5: La Explosión Entré al mundo agéntico con Hermes Agent de @NousResearch + Opencode Go. IPYNow a V1. Lunadei nació (management de reclamos en edificios). Natyshi webpage personal lanzada. gBrain OS completo de agentes para contenido, ops, PM y marketing. Crecimiento exponencial gracias a armar un company brain que compone. 👉 La lección: La consistencia le gana al bajón. Construí en público. Dejá que tu trabajo hable por vos. 🌐 Te dejo mi pagina portfolio en el primer comentario. ¿Tu gráfico de contribuciones qué te dice sobre tu camino? ¿Te pasó vivir una etapa similar? ¿Cómo lo manejaste? Te leo, estamos para hacernos el aguante!

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  Accelerationistcel (@esquizomaoist) reportó hace 29 minutos

  @XMihura Al parecer es un tema de precios porque GitHub copilot ha multiplicado los precios x10 y han visto gente de mi empresa usando mal uso, nos tienen que dar mejor formación

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  Mich (@artmichel_eth) reportó hace 30 minutos

  💸 ¿Eres un Token Maxing? Es decir, ¿Sientes que estás consumiendo demasiados tokens y tu cuenta de Claude/chatGPT la estás gastando muy rápido? Desde hace un tiempo he estado usando una herramienta que ha reducido bastante mi consumo de créditos en todos los LLM. Y es que a veces el problema no es solo “leer un archivo” con IA, sino cuánto cuesta procesarlo. Una forma práctica de resolverlo es convertir esos archivos primero a texto plano estructurado, por ejemplo a .md (Markdown). Justamente para eso existe MarkItDown, una utilidad de Python creada por Microsoft para convertir distintos tipos de archivos a Markdown pensando en flujos con LLMs, indexación y análisis de texto. Y lo mejor de todo, es que usarlo es completamente gratis. En lugar de aventarle directamente al modelo un Excel o un PDF “pesado”, primero lo conviertes a Markdown y ya después trabajas con un formato mucho más limpio y manejable para la IA. Eso te ayuda a ordenar mejor la información y a preparar mejor los documentos antes de pasarlos por un LLM. Y para hacerlo todavía más práctico, he desarrollado un script en Python que automatiza todo, toma múltiples archivos desde una carpeta, los convierte a .md y los deja listos en otra carpeta. Todo corre con un solo clic al abrir un archivo .bat. Te comparto mis script y las instrucciones para instalar MarkItDown en tu computadora. Toda la parte técnica completa la dejé en mi GitHub. 📎 Link en cometarios

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  🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó hace 35 minutos

  @bloodyraintatii Antes y ahora también xD El problema sigue siendo la puerta de entrada, os enseñan a hacer cosas pero no sabéis venderos, la gente tiene los mismos proyectos replicados en sus GitHub (si es que los tienen), pocos tienen un E2E con algo que hayan hecho, aunque sea súper simple El objetivo es que cuando alguien te pregunte que sabes hacer, en vez de responderle con lo que estudiaste, le explicas lo que has creado, los problemas que te encontraste y como los solucionaste, cualquiera que te entreviste y tenga un poco de idea, va a poner más foco en tu perfil por el mero hecho de haberte puesto a hacer cosas

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 36 minutos

  Alguien acaba de filtrar el COMPLETO system prompt de Claude Fable 5 y Anthropic NO PUEDE ELIMINARLO. Estuvo público en GitHub dentro de las 24 horas del lanzamiento. 120.000 caracteres. 1.585 líneas. Más de 27.000 tokens. Y lo que están ocultando te va a impactar: - Fable 5 y Mythos 5 son EL MISMO MODELO. Fable solo tiene filtros de seguridad extra activados. Mythos no, pero están restringiendo quién tiene acceso. Estás pagando por lo mismo con diferentes barreras de protección. - El corte de conocimiento es finales de enero de 2026. No mayo ni marzo ni ENERO. Te hacen creer que era más reciente. - A Claude se le INDICA EXPLÍCITAMENTE evitar puntos de bala y listas a menos que lo pidas. ¿Esa prosa extraña que todos notaron? Está programada, no es una característica, sino una instrucción del prompt. - Límite estricto de copyright del que nadie habla: citar 15+ palabras de CUALQUIER fuente activa una bandera de VIOLACIÓN GRAVE. Máximo una cita por fuente. Después de eso, la fuente queda CERRADA para Claude para siempre en ese chat. - Nueva API de almacenamiento persistente enterrada ahí dentro. Los artefactos ahora pueden almacenar y recuperar tus datos entre sesiones usando pares clave-valor. La mayoría de los usuarios NO TIENEN IDEA de que esto existe. - Los conectores de apps MCP están INTEGRADOS EN el prompt. Claude puede buscar e sugerir integraciones de terceros EN MEDIO DE LA CONVERSACIÓN sin decirte que lo está haciendo. - El prompt incluye instrucciones completas para Claude Cowork, Claude en Chrome, Claude en Excel y Claude en PowerPoint. Estos no son solo integraciones. Son herramientas que Claude USA en ti. - Este prompt es SOLO para el chat de consumidor de Claude. ai. Los usuarios de API no reciben ningún system prompt. Claude Code tiene instrucciones secretas completamente diferentes. El repositorio es CL4R1T4S de Pliny the Liberator. 26.4K estrellas. El mismo repositorio que filtró ChatGPT, Gemini, Grok, Cursor, Lovable, Replit y Perplexity. La publicación original de la filtración alcanzó más de 700K vistas en 48 horas. Guarda esto antes de que sea tarde

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  José Conti (@josecontic) reportó hace 37 minutos

  Dentro de poco liberaré un plugin primero en GitHub y luego lo subiré a WordPressORG Lo hago así para que quien quiera lo pruebe antes a ver si hay algún error o fallo, y así llegará bien al repositorio.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 40 minutos

  AirDrop solo funciona entre dispositivos Apple. No es un fallo técnico. Es la razón por la que mucha gente no se cambia de iPhone. Alguien publicó en GitHub la alternativa que funciona entre todos. Se llama LocalSend. 83.2k estrellas. Apache 2.0. Mandas un archivo desde tu Android al Mac de tu colega. Desde tu iPhone al PC con Windows. Desde Linux a iOS. Sin cable. Sin cuenta. Sin internet. ✅ Windows, Mac, Linux, Android e iOS - todos hablan entre sí ✅ Cero servidores intermedios - los dispositivos se comunican directamente por tu red local ✅ Cifrado HTTPS con certificados TLS generados al vuelo en cada dispositivo ✅ Cero telemetría, cero cuentas, cero tracking - no hay nada que recopilar porque nada sale de tu red ✅ Comparte archivos y mensajes de texto entre dispositivos ✅ App de escritorio se puede iniciar oculta en la bandeja del sistema ✅ Protocolo abierto y documentado - cualquiera puede construir clientes compatibles ✅ 229 contribuidores. 24 releases. v1.17.0. Apache 2.0. La pregunta que deberías hacerte: ¿Por qué Apple no ha hecho esto en 15 años de AirDrop? Porque que tu iPhone no hable bien con un Android es, para ellos, una función. No un bug. el enlace 👇

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  Ophuscado (@Ophuscado) reportó hace 42 minutos

  La gente está preocupada porque los repositorios 'privados' que subieron a GitHub dejaron de serlo. Su problema fue asumir, por los motivos que fueran, que la nube podría garantizar la confidencialidad de sus datos.

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  Dima T. (@DimasikUSDT) reportó hace 46 minutos

  @robiartec 3.5k stars en GitHub es fácil de verificar — ¿alguien ha probado el repo en real? Automatizar el análisis de la oferta y la personalización del CV suena útil, pero la parte de "carta de presentación adaptada al contexto" es donde más falla este tipo de herramientas, porque terminan sonando genéricas si no las revisas a mano.

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  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 47 minutos

  El problema tiene dos caras: la económica y la de privacidad. Con la cuota cerrada de Copilot tu código pasa por la infraestructura de GitHub. En proyectos con datos sensibles, eso es una conversación incómoda con el equipo de seguridad.

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  Mr.M (@cybermrm) reportó hace 47 minutos

  El pipeline de desarrollo se volvió parte del perímetro. Un PR externo, un workflow mal configurado o un paquete recién publicado pueden terminar tocando tokens de GitHub, npm, PyPI, cloud, runners, secrets de CI o credenciales locales de devs.

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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 48 minutos

  @sweexx9 @sweexx9 Vaya, otro editor que promete ser "el que mate a todos los demás". Como si necesitáramos más herramientas para editar vídeos de gatos con transiciones épicas. Pero bueno, si es gratis y en GitHub, igual hasta sirve para algo. A darle caña y a ver si no termina siendo ...

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 49 minutos

  Pagas $42 al mes por almacenar tus archivos, tus fotos y tus contraseñas en los servidores de otras empresas. $504 al año por alquilar cosas que solías poseer. Hay un repo en GitHub con 36k estrellas que convierte cualquier mini PC o Raspberry Pi en tu propia nube personal. Sin código. Sin Docker. Sin línea de comandos. Un comando. Treinta minutos. Listo. Se llama CasaOS. Lo que puedes instalar con un clic desde su tienda: Jellyfin - tu propia Netflix con todo lo que tienes descargado Immich - Google Photos con reconocimiento facial incluido Nextcloud - Dropbox en tu servidor, con sincronización en todos tus dispositivos Vaultwarden - 1Password en local, tus contraseñas no salen de tu casa AdGuard Home - bloquea anuncios en todos los dispositivos de tu wifi Home Assistant - controla todos tus dispositivos inteligentes desde un sitio Syncthing - sincronización de archivos sin ninguna nube de por medio 100.000+ apps de Docker disponibles en la tienda. Lo que antes requería un fin de semana entero: Instalar Linux. Configurar Docker. Escribir archivos compose. Montar el almacenamiento. Arreglar errores. CasaOS lo hace todo sin que toques un archivo de configuración. Ves iconos. Los haces clic. ✅ Raspberry Pi, Intel NUC, viejas laptops y la mayoría de mini PCs ✅ Acceso desde el móvil, la TV o cualquier dispositivo fuera de casa ✅ Sin cuenta. Sin suscripción. Sin que tus datos salgan de tu red. ✅ 97 releases. v0.4.15. Apache-2.0. Netflix cobra cada mes. Google cobra cada mes. Dropbox cobra cada mes. 1Password cobra cada mes. CasaOS no. el enlace 👇

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  Sarah con S de Sophonauta (@astromotomami) reportó hace 50 minutos

  @JuanmaofArcos_ Ah, y ponte a hacer proyectos y súbelos a GitHub. Pero no proyectos sacados de tutoriales de YouTube. Proyectos que resuelvan un problema y puedas explicar con interés.

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  Nico (@nicos_ai) reportó hace 54 minutos

  🚨OpenAI está regalando $1.200 GRATIS para usar Codex Solo necesitas un repo público en GitHub, rellenar un formulario y te dan 6 meses de ChatGPT Pro + Codex Y casi nadie está hablando de esto, seguramente porque no quieren que se entere todo el mundo Todavía estás a tiempo de solicitarlo, aunque no sepas programar o estés empezando Así funciona: 1. Instala Cursor, Codex, Claude Code o lo que uses 2. Monta un proyecto, de lo que sea 3. Súbelo a GitHub 4. Pide a tus amigos que le den stars Deja el link de tu repo en los comentarios, entre todos te daremos Star. Si tienes dudas de si aceptarán tu proyecto, no te preocupes. Estos programas aceptan hasta proyectos a medias Enlace para aplicar abajo👇

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  José Siles | AI | Data (@josesilesdata) reportó hace 54 minutos

  3. Aprendí a venderme Puedes ser muy bueno. Pero si nadie sabe lo que haces... No existes. Así que empecé a publicar: ・Mis proyectos en GitHub ・Lo que estaba aprendiendo ・Lo que construía ・Mis avances en LinkedIn Y aprendí algo clave: No basta con decir “he hecho un proyecto”. Tienes que explicar: ・Por qué lo hiciste ・Cómo lo hiciste ・Qué problema resolvía ・Qué impacto podía tener La visibilidad no sustituye al talento. Pero acelera muchísimo las oportunidades.

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  JohnnyDc 🐘🐍 (@johnnydc) reportó hace 56 minutos

  @midudev Siempre ha tenido competencia, pero la verdad es que al menos a mi me da mucha pereza moverme de proveedor. Ya uso gitea en servidor local y vps y Github para los clientes. Me da pereza buscar nuevo proveedor y a saber la confianza...

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  Kurt (@kkurtt__) reportó hace 58 minutos

  Después de probar mil formas de activar el módulo del wifi/bluetooth mediatek 7902 en mi server minipc Linux no ha habido manera. Mañana lo cambio por un Intel ax210 que ese no falla. Esto es una sutileza de Windows y mediatek para tocarte tanto la polla que se te quiten las ganas de instalar Linux, pero pa cabezón yo. Mañana tengo esto funcionando como un tiro con fedora. Ahí os dejo unas capturitas de la aventura por si alguien del internec se encuentra los mismos problemas ya sabe qué tiene que hacer. No perdáis tiempo bajando drivers de la comunidad desde GitHub. Tampoco valen. Cambiad el chip y taladrad este o haceros un colgante.

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  Gentleman Programming (@G_Programming) reportó hace 1 hora

  Hoy mejoré mi sistema de review adversarial a la mañana, y ese mismo sistema custodió todo lo que shippeé el resto del día. Nació y se pagó solo en la misma sesión. Te cuento el proceso completo, porque acá lo que vale no es el resultado, es cómo se llegó. Empezó con una auditoría de tokens a mi propia herramienta. Resulta que gentle-ai le inyectaba unos 13.600 tokens de contexto fijo a CADA sesión de Claude Code antes de que escribas una sola palabra. El protocolo de memoria entraba tres veces por canales distintos. La persona entraba dos veces. Y lo peor: las dos copias habían drifteado, eran textos parafraseados diciendo casi lo mismo con wording distinto. Eso no es solo plata, locura. Instrucciones repetidas con palabras diferentes te degradan el compliance del modelo. Es calidad la que se te va. ¿Cuál fue la regla? No tocar una sola línea de código sin proceso. Cada cambio pasó por el ciclo completo de Spec-Driven Development: exploración, propuesta, diseño, tareas, implementación con TDD estricto, verificación. Y arriba de todo eso, judgment day: dos jueces ciegos revisando en paralelo, un ledger de findings persistido, y re-reviews acotados solo a lo que tocaron los fixes. Y acá viene el dato que me parece el más importante del día. Cinco veces el verify formal dio PASS. Y las cinco veces los jueces adversariales encontraron críticos reales. Un data race reproducido con go test -race. Un GET HTTP a la API de GitHub metido en cada session start que nadie había pedido. Reglas de contenido perdidas en una migración que los tests no veían, porque comparaban versión nueva contra versión nueva y nunca contra la fuente de verdad. En total: 54 findings encontrados, arreglados y verificados antes de mergear. Los números finales quedaron una flor: entre 1.700 y 2.600 tokens menos por sesión. Y reviews que antes churneaban infinito ahora convergen de verdad. Cinco findings, después uno, después uno, después cero. Finish. La parte que más me gusta ya te la spoileé arriba, pero mereces el detalle: el primer feature que shippeamos a la mañana era justo el contrato de review con ledger. Ese mismo sistema custodió los otros tres durante el resto del día. Construimos la herramienta de calidad primero, y la herramienta se pagó sola. Tres lecciones que me llevo. Un test de regresión vale lo que vale su baseline. A los agentes la evidencia se les dicta verbatim, porque cuando parafrasean, inventan. Y la IA es una herramienta: el humano dirige, la IA ejecuta, y los procesos existen para que ninguno de los dos se mienta a sí mismo. gentle-ai v1.44.0 y engram v1.19.0 ya están afuera, con todos los artefactos y ledgers de review archivados en los repos para el que quiera auditar cada decisión. Esto es lo que pasa cuando dejás de pedirle código a la IA y empezás a construir SISTEMAS con ella. Éxitos, nos vemos ahí. Y disfruten el nuevo Gentle-Ai !!

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  Cristian Córdova 🐧 (@barckcode) reportó hace 1 hora

  Que queréis que os diga. Yo no estoy descontento con GitHub más allá de que las PRs son lentas y aveces van mal. Aun así probar alternativas nunca está demás. Nunca se sabe.

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  darwin enriquez (@darwinenriquez) reportó hace 1 hora

  Fable 5 respondía más rápido, pero Codex 5.5 cuidó mejor mi código Estos días estuve probando Fable 5 y Codex 5.5 conectados al código real de mi app. Mi flujo es este: sigo construyendo en Replit, hago pull del código desde GitHub a mi PC usando la app de GitHub, y así mantengo el proyecto actualizado para que ambos modelos puedan revisar el código real. No los uso para hacer todo, sino como una segunda capa de revisión cuando necesito agregar algo, corregir un problema o tocar partes delicadas de la lógica. Estoy en una etapa donde ya hay muchas piezas conectadas. Un cambio pequeño puede romper cosas que ya funcionan: referencias, prompts, storyboards, créditos, validaciones, duración de videos o lógica interna. Por ejemplo, en el Production Board Creator Pro el usuario puede subir referencias, escribir una idea y generar prompt, storyboard y video. Pero por detrás hay más lógica: las referencias se validan, se envían a ByteDance para evitar bloqueos, un modelo multimodal analiza imágenes, video, audio e idea del usuario, luego GPT Image 2 genera el storyboard y Seedance genera el video final. Además, el sistema de créditos tiene que calcular consumo según referencias, tokens, imágenes del storyboard y duración del video. Si el usuario selecciona 30 segundos, el sistema debe generar dos partes, dos storyboards y dos prompts, usando bien las referencias y el storyboard correspondiente. Por eso, cuando algo es delicado, uso Replit en modo plan y antes de ejecutar mando ese plan a revisar. Mi impresión es que Replit probablemente usa Claude por detrás, sobre todo por la forma en que responde: muy seguro, a veces terco, y convencido de que ya entendió el problema. Durante un tiempo usé Codex 5.5 en modo high para revisar esos planes. Casi siempre encontraba algo importante: una dependencia, una validación, una parte que no debía tocarse o algo que podía romper lógica existente. Luego probé Fable 5 para el mismo flujo. Le mandaba el mismo plan a Fable y a Codex. Al principio Fable me gustó bastante. Respondía rápido, seguro y parecía entender bien. Esa seguridad me hizo confiar más, hasta que por un tiempo dejé de preguntarle a Codex. El resultado: se rompieron cosas. Mi impresión fue que Fable 5 no revisó con suficiente profundidad la lógica que ya existía por detrás. Sus soluciones sonaban bien, pero no siempre consideraban dependencias, estados, validaciones o partes conectadas del sistema. Entonces volví a usar Codex. En varias pruebas le mandaba a Fable el análisis de Codex. A veces Fable aceptaba que Codex había agregado puntos importantes que no había visto. Otras veces defendía su respuesta con seguridad, hasta que Codex mostraba la línea exacta del código donde estaba el problema. Ahí Fable terminaba reconociendo que no había visto ese detalle. Mi percepción hasta ahora: Fable 5 es útil para avanzar rápido, proponer caminos posibles y tener un buen apoyo inicial. Pero en cambios delicados de lógica, lo sentí demasiado seguro y no siempre revisando con la profundidad necesaria. Codex 5.5 se tarda más, pero me dio más confianza. No solo propone qué hacer; también suele decir qué no hacer, qué puede romperse y qué partes del sistema hay que proteger. Para bugs complejos y cambios delicados, hoy confío más en Codex. La diferencia no fue quién respondió más rápido. La diferencia fue quién cuidó mejor lo que ya estaba funcionando.

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  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 1 hora

  BYOK conecta tu propia API key de Anthropic, OpenAI, Gemini u OpenRouter al chat de VS Code. El uso lo factura tu proveedor directamente, no descuenta de la cuota de Copilot, y desde 1.122 funciona sin iniciar sesión en GitHub.

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  Adrian K. (@kabezadekarpa) reportó hace 1 hora

  Que mal humor estas apps de github que tenes que ser ingeniero para instalarlas

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  VitoApH 🏛️ (@VitoApH) reportó hace 1 hora

  🚨 TU IA TE COBRA POR MENSAJE COMO UN NOVATO. OTROS YA TIENEN UN EMPLEADO DIGITAL QUE TRABAJA SOLO POR 5 DOLARES AL MES se llama hermes agent. desarrollado por @NousResearch. open source, gratis, 180 mil estrellas en github en 4 meses no vive en tu laptop. lo montas en un servidor de 5 dolares y le hablas por telegram mientras trabaja y lo mejor: cada tarea que hace la aprende y la guarda. la proxima vez la repite 40% mas rapido sin que le expliques nada otra vez mientras tu abres el chat, copias, pegas y rezas, el que monto esto ya tiene una maquina que se mejora sola el que entienda esto en 2026 juega en otra liga guarda esto antes de que tu competencia lo monte primero