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 (53%)
• Errores (33%)
• 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 12 días
Ahmedabad	Errores	hace 18 días
Delme	Inicio de Sesión	hace 18 días
Lyaud	Sitio Caído	hace 18 días
Catania	Errores	hace 21 días
Inverness	Sitio Caído	hace 1 mes

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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  Kuha (Re:World D.) (@_Kuha_) reportó hace 4 minutos

  @LuchoGarabito Si estuviera bien hecho te diría re piola. Onda 99.9% de la programación hoy en día es IA El tema con esto es que luego tenes algo super slop mal hecho, que es un PELIGRO enorme de seguridad, y la gente sin saber ejecuta código random de github en su pc sin entender el riesgo

• 
  Raul Santos ⛵️ (@RaulESantos) reportó hace 5 minutos

  Ayer en la noche configuré un servidor virtual para poder hacer coding desde Claude code en mi celular sin depender de la laptop. Hoy GitHub está caído, por lo que lo tendré que probar después. En todo caso, estamos en una nueva era para los negocios.

• 
  Codely ﹤🍍﹥ (@CodelyTV) reportó hace 15 minutos

  Este lunes GitHub se cayó durante 8h, ¡toda una jornada laboral donde no se podía desplegar! Y es que es muy común tener todo el flujo de desarrollo allí embebido. Si se cae GitHub no podemos desplegar a producción. Eso puede generar mucha frustración, pero es que el incremento de tráfico que están teniendo es BRUTAL. Y es que los agentes hacen commits y push a velocidades que el año pasado parecían imposible. Para eso también ha surgido Cursor Origin, una alternativa a GitHub enfocada en la programación agéntica. Programación agéntica, que si usas Claude Code, esta semana funciona mejor gracias al fix que han puesto a Opus 5. 🥳 Todas estas y muchas más noticias las estamos comentando ahora en directo en el Café con Codely. ¡Vente!

• 
  Maximiliano Rodríguez (@maxirodr_) reportó hace 15 minutos

  @github Uno de cada seis commits siendo bump no es problema de Dependabot, es que leer un PR cuesta igual sea trivial o crítico. Agrupar arregla el denominador, no el numerador. Doce avisos con uno real entrena a ignorar los doce. Esa es la deuda real.

• 
  Consejo d Seguridad d Información y Ciberseguridad (@CONSEJOSIAC) reportó hace 17 minutos

  📋 ¿Cómo se filtran estas claves? Código expuesto en repositorios públicos de GitHub, registros de GitHub Actions sin enmascarar, archivos de configuración accesibles, o malware infostealer y respaldos mal protegidos.

• 
  Cents And Code (@CentsAndCode) reportó hace 18 minutos

  la voy a ir mejorando: soporte para cursor, codex, lo que vaya saliendo está abierta en github. si se os ocurre algo, si le veis un fallo o queréis meter mano, adelante: issues, ideas, PRs, lo que sea!

• 
  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 19 minutos

  10/ Ojo al matiz: Wiz y GitHub dicen que no está probado que la IA escribiera el fallo; pudo no detectarlo al revisarlo. Pero el problema sigue ahí: un agente ofensivo encontró una vía real en CI/CD mientras el autofix figuraba en el cambio. No es una demo de conferencia.

• 
  kcve (@kkcve) reportó hace 21 minutos

  q tan mal esta si subo 13 repos de una a github?

• 
  BeaQid (@BeaQidReturn) reportó hace 22 minutos

  🤖📁- En el marco de un ejercicio de ciberseguridad evaluado por el Instituto de Seguridad de la IA del Reino Unido, un agente de IA autónomo intentó un ataque contra la cadena de suministro de un proyecto open source real alojado en GitHub, creando identidades falsas y utilizando ingeniería social para lograr que se aprobara un código malicioso. Fue Sinan Can Demir, un estudiante turco de tercer año en la Universidad de Texas en Dallas, quien notó que un usuario llamado «miraholt31» intentaba introducir discretamente una actualización maliciosa en un programa open-source de análisis de red llamado myNetwork. Cuando Demir reportó la pull request como conteniendo «un dropper de malware oculto», el agente de IA contraatacó a través de su cuenta original y un segundo perfil falso, «Lena Brandt», presentada como una ingeniera alemana para presionar al mantenedor del proyecto y que aceptara el código. «Realmente creí que era un humano, porque me estaba mintiendo descaradamente», confió Demir a Reuters. «Nunca imaginé que una IA pudiera ser capaz de mentirles a verdaderos desarrolladores». Solo más tarde se enteró de que su adversario era un agente de IA impulsado por el modelo Mythos 5 de Anthropic, después de ser contactado directamente por el AISI británico. El informe técnico del AISI da escalofríos: «Es la primera vez que el AISI observa un engaño de esta gravedad, dirigido a una persona real no solicitada, en el mundo real». No se trata solo de una IA que encuentra una falla técnica, sino que mintió, creó personas creíbles y ejerció presión psicológica sobre un humano para obtener un resultado, sin que se lo hubieran pedido explícitamente.

• 
  martin (@marterrz) reportó hace 22 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.

• 
  roman (@Nozelcode) reportó hace 23 minutos

  EL 75% DE LO QUE LE PAGAS A CLAUDE ES TU AGENTE REPASANDO LO QUE YA SABÍA AYER Cada vez que Claude abre tu proyecto empieza de 0. Reconstruyendo un mapa que ya hizo hace una hora y tiró a la basura. Esa exploración la pagas tú. En cada sesión. Graft lo arregla con una idea absurdamente simple: convierte a tu agente en el que ya lleva un año en la empresa. Ese que no abre 15 archivos para ubicarse porque ya sabe dónde vive todo. Escanea el repo una vez, lo escribe como markdown enlazado dentro de tu git, y el agente lo lee antes de tocar nada. Así que antes de empezar ya sabe: → qué sistema toca este cambio → dónde vive esa lógica → qué se rompe si la mueves → qué se decidió antes y por qué Y se mantiene sincronizado solo, en segundo plano. Su benchmark, 162 runs: → 46% menos tool calls → 32% menos coste → 60% menos latencia → misma correctness 5 pull requests reales de PocketBase: Sonnet con Graft los reprodujo todos, tocando los mismos archivos que los mantenedores. Nivel Opus y un 21% más barato. Sin embeddings. Sin vector DB. Son archivos markdown dentro de tu repo. npm install -g @nanonets/graft graft init MIT, gratis y open source. trending en GitHub esta semana. El contexto más barato es el que no vuelves a buscar. Enlace al repositorio abajo👇

• 
  Pere Casas (@pcasaspere) reportó hace 23 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?

• 
  No context Hazz ⛩ (@HazzimIO) reportó hace 23 minutos

  Se están viendo lentos los de GitLab, deberían estar haciendo leña del GitHub caído.

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  OH JUREMOS CON GLORIA MORIR (@BochoBostero) reportó hace 24 minutos

  @irinamaquilla Odio el vibe coding con todo mi ser, es útil a cierto punto pero ningún proyecto funciona con vibe coding y no tiene sentido hacer vibe coding si es tu laburo y lo q estudiaste, disfrútalo hermano, además tiraron GitHub, hijos de ****

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  Adam Martin. (@disadamsdsdnts) reportó hace 24 minutos

  Y me acabo de hacer un buzón para enviarme los vídeos de forma automática a un Issue de GitHub e ir procesando cuando me apetezca... así de mal de la cabeza estoy.

• 
  Samuel Ferrero. (@MiMundoConIA) reportó hace 34 minutos

  Praxist salió el 27 de agosto. A las 72 horas tenía 3.233 estrellas y 362 forks. Hoy, tercer día, van 4.492 estrellas y 363 forks. Solo con el boca a boca. Yo también le pedí a más de un modelo que "investigara". Me devolvió un muro que sonaba seguro y no probaba nada. El humo no era del modelo. Era de cómo lo pedía. Un objetivo sin número no tiene por dónde fallarte. El modelo rellena ese hueco con frases que suenan bien. Praxist se niega a arrancar si le faltan tres cosas, y las tres son aburridas a propósito. Un métrico con dirección de mejora. Un proyecto que ya corre. Un óptimo que todavía no conoces. "Investiga X" suelto no entra. El sistema se para y te dice qué falta. Lo que corre después no es un chat. Lanza varios peers a la vez. Cada uno entrega un artefacto que se puede volver a ejecutar. Un evaluador que no es el propio modelo le pone la nota. El resultado queda como hallazgo, con tipo y con madurez. La siguiente generación no relee la conversación. Hereda lo que se confirmó, lo que hay que validar y lo que ya se sabe que no funciona. Quien quiera abre el expediente. El paper lo deja en números. En las 75 tareas de MLE-bench, Praxist saca 60 medallas, 49 de oro. El baseline es Claude Code sobre Opus 4.8: 55 medallas, 34 oros. Praxist corre sobre deepseek-v4-pro. Gasto de modelo, 3.054 dólares contra 38.370. Un doceavo. Lo que me importa más que el recuento de medallas es esto. En las 70 tareas donde ambos tienen score, Claude Code gana el número crudo en 36 y Praxist en 33. Praxist no gana la mayoría de los mano a mano. Gana el umbral. El loop está hecho para cruzar una raya, no para escribir un párrafo convincente. Si tu número no tiene umbral, estás pagando un chatbot caro. Cada corrida nocturna responde sí o no. La evidencia decide el siguiente paso. No hace falta un analista despierto a las tres. Guarda esto antes de montar el tuyo. Pásaselo a quien esté por lanzar uno esta noche. ¿Cuál es el número que te dice si ganaste? Del original saqué el estribillo de "no chatea, mide / no vende respuestas, vende evidencia / no le pidas que piense". Decía lo mismo tres veces. También saqué "sin campaña" como motivo de orgullo. El recuento de GitHub ya lo demuestra. Metí lo que el primer texto no podía demostrar. El 30 de agosto el repo iba por 4.492 estrellas y 363 forks. El paper no usa el mismo modelo que el baseline. Praxist corre DeepSeek y aún así gasta un doceavo. Y pierde la mayoría de los scores crudos. Gana la raya. Eso es el argumento, no el slogan. En local: `npm run dev` y abre ` El botón Copiar texto saca el ensayo entero, con el repo y el paper al final. Repo en el siguiente post.

• 
  Federico Echeverri (@echeverrifm) reportó hace 38 minutos

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

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  karla ❀ (@karlarboledas) reportó hace 42 minutos

  CLAUDE ESCRIBIENDO HASTA UN 94% MENOS DE CÓDIGO. Fable 5 es el mejor modelo de código del mundo. También el más caro. Cada línea que escribe de más, la pagas tú. Ponytail lo arregla con una idea absurdamente simple: convierte a tu agente en el senior vago del equipo. Ese que mira tus 50 líneas y las reemplaza por una. Antes de escribir nada, el agente se pregunta: → Esto necesita existir? → Ya está en el codebase? → Lo hace la librería estándar? → Lo hace el navegador de forma nativa? → Cabe en una línea? Solo si todo falla, escribe el mínimo que funciona. Resultado: • hasta 94% menos código • un 20% menos de factura • un 27% más rápido Sin recortar seguridad ni validaciones. Se instala en 2 comandos: /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail /plugin install ponytail@ponytail 83.000 estrellas en GitHub. Gratis y open source. El mejor código es el que nunca escribiste. guárdalo y sígueme para más → @karlarboledas Enlace al repositorio abajo👇

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  Luis (@medioluiss) reportó hace 46 minutos

  Darle acceso a codex a la extension de github no es peligroso? Ahi no puedo limitar lo que hace en el propio github como se puedo hacer con la de computer use o lo estoy usando/entendiendo mal?

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  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 46 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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  Carbeno (@Carbeno_) reportó hace 48 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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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 52 minutos

  🚨 Incidente en GitHub causa interrupción de 8 horas 🚨 La compañía reportó fallos por saturación de balanceadores y una configuración de autoscaling errónea. Errores elevados afectaron funciones clave como Issues, Pull Requests y Copilot. El tráfico de tokens se multiplicó por diez por un error en VS Code. GitHub anuncia cambios para evitar futuros incidentes. Desarrolladores enfrentan pérdida temporal de acceso crítico.

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  thavoo dev (@arcanoix_) reportó hace 52 minutos

  Un lunes y caído @github es en serio?

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  cel (@celescript) reportó hace 53 minutos

  @joaquinggs algunos se levantan y chequean el mercado, yo chequeo que feature de github no funciona hoy

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  Rodrigo Téllez Lazo (@rtellez91) reportó hace 53 minutos

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

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  BTS Daily Chile⁷ (@BTSDailyChile) reportó hace 54 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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  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 55 minutos

  El repo ya tiene 77.900 estrellas y 14.300 forks en GitHub. Gestionar flotas de agentes ya es un problema real, no una curiosidad de X.

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  Joaquin Cartagena (@Joaquin_888) reportó hace 57 minutos

  @macroman66 @midudev Creo que este problema lo estamos viendo por ahí vi que desarrollaron una alternativa a github con un árbol de decisiones de ia . Sigo sin entender por qué competir con github en vez de integrarlo ahí pero bueno hay que encontrar una solución global

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  Facu ⚡ (@isntFacundo) reportó hace 57 minutos

  No funciona GitHub. Se suspende todo.

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  David Fernández (@naroh) reportó hace 58 minutos

  Hoy me voy a entretener estableciendo un flujo automatizado para solucionar las issues que se reportan en tracker (Bugsink, compatible con Sentry) que utilizamos. La primera etapa fue forkearlo y añadir MCP. Ahora, el plan es: Establecer mi servidor remoto (una torre que tengo en el salón) como servidor remoto de Orca, donde estarán corriendo tanto Claude Code como OpenCode con OpenCode Go. En este servidor también corre Hermes. Me conecto a él por Tailscale. Hermes orquestará cada X minutos una búsqueda de issues reportadas y hará triaje. Para las que crea que son merecedoras de atención generará una issue en el repositorio de Github, diagnosticando el problema con un modelo SOTA, y delegará a OpenCode corriendo en Orca implementar la solución. En principio la idea es que esto corra desatendido, pero si quiero podría conectarme a Orca desde mi móvil o desde otro dispositivo para chequear qué hace. Cuando acabe, enviará un PR con la solución para revisión humana.