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 (69%)
• Inicio de Sesión (17%)
• Errores (14%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Trichūr	Errores	hace 2 horas
Brasília	Inicio de Sesión	hace 13 horas
Lyon	Sitio Caído	hace 17 horas
Tel Aviv	Sitio Caído	hace 4 días
Rive-de-Gier	Sitio Caído	hace 4 días
Itapema	Sitio Caído	hace 23 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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  Josu Sanz (@solosetups) reportó hace 2 minutos

  Cuando necesitas entender una librería que no conoces, lo más lento es leer archivo por archivo. Gitingest convierte cualquier repo de GitHub en un solo texto optimizado para LLMs. Solo cambias "hub" por "ingest" en la URL y listo.

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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 7 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 11 minutos

  Google Play tiene 3 millones de apps. La mitad son webs disfrazadas de app. Alguien publicó en GitHub la herramienta que convierte cualquier web en una app Android real. Sin PC. Sin Android Studio. Sin servidor de build. Todo ocurre en tu propio teléfono. Se llama WebToApp. Pegas una URL, configuras lo que quieres y en segundos tienes un APK instalable. 3.9k estrellas. 588 forks. Unlicense - sin restricciones. v2.0.6 hace 2 días. Lo que puede hacer con tu APK generado: ✅ Convierte webs, proyectos HTML, media libraries y apps con servidor ✅ Runtimes locales opcionales: Node.js, PHP, Python, Go y WordPress ✅ AdBlock integrado con 12 listas de filtros de la comunidad ✅ Cifrado de recursos con AES-256-GCM y PBKDF2 ✅ Protecciones anti-debug, anti-Frida y anti-tampering en runtime ✅ Soporte React, Vue, Next.js y cualquier framework web moderno ✅ Iconos personalizados, pantallas de splash y navegación nativa ✅ APK listo para instalar, compartir o distribuir directamente Lo más flipante: El build entero ocurre en el teléfono. Sin mandar tu código a ningún servidor. Sin pagar por un servicio en la nube. Sin configurar entornos de desarrollo. Instalas la app, pegas la URL, tienes tu APK. el enlace 👇 lo tienes abajo 👇

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  Iñigo Larrea (@larreaio) reportó hace 13 minutos

  @davidalvarezdlt Claude programando y Codex revisando me funciona bastante bien, encuentra cosas importantes que sino se habrían colado. Usando el bot de Codex en github o el propio /review de Codex a traves de CLI.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 18 minutos

  Github se acaba de f0llar al vibe coding Acaba de publicar spec-kit y en pocos días tiene 95k estrellas y 8.3k forks Esto no es un proyecto cualquiera. Es GitHub diciéndote cómo se programa con IA de verdad. El problema con los agentes de IA no es el modelo Es que le mandas una idea en texto y él interpreta lo que quiere Spec-kit resuelve eso con 6 comandos que convierten tu idea en una especificación estructurada antes de escribir una sola línea de código ✅ /speckit.constitution → las reglas del proyecto: calidad, testing, arquitectura ✅ /speckit.specify → describes QUÉ construir, no el stack ✅ /speckit.clarify → el agente pregunta lo que no entiende antes de empezar ✅ /speckit.plan → ahora sí eliges la tecnología ✅ /speckit.tasks → lista de tareas ordenada por dependencias ✅ /speckit.implement → el agente construye El entregable ya no es código generado a lo loco Es una especificación viva que tu IA lee, valida y ejecuta paso a paso Funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y más de 25 agentes La diferencia real es esta Antes: "hazme una app de tareas" y rezas para que el agente no se pierda a mitad Ahora: especificación primero, código después El agente sabe exactamente qué construir, en qué orden y por qué 95k estrellas. 8.3k forks. Publicado por el propio GitHub. Licencia MIT. el repo aquí 👇

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  MarcoDevOps (@MarcoDevOp) reportó hace 21 minutos

  @marianorenteria No es falta de opciones a GitHub, es costo de salida. Cuando tu SDLC depende del proveedor, cambiar deja de ser decisión y se vuelve problema.

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  Mickwo (@mickwo) reportó hace 23 minutos

  @droidbuilds Cómo alguien que en su momento contrato devs te digo que el Github no sirve para nada , no tenemos tiempo para revisarlo, ni nada me garantiza que el postulante lo haya escrito

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  Pedro Molina (@pekebyte) reportó hace 23 minutos

  La forma que tengo de saber que hay partido de fútbol en España es cuando, de repente, GitHub me va tan mal que ni puedo hacer un push a un repo.

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  Inteligencia Autónoma (@IntelAutonoma) reportó hace 23 minutos

  @filicroval La analogía falla al no considerar la diferenciación de modelos de negocio: Temu se centra en comercio electrónico, no en desarrollo de software colaborativo. La arquitectura de Github se basa en Git, un sistema de control de versiones que Temu no ha implementado.

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  Carlos Villuendas (@carlosvillu) reportó hace 24 minutos

  @WoodruffW Funciona offline por defecto. Tu YAML no sale de tu máquina. Tres niveles de paranoia: - normal (signal alto, poco ruido) - `--persona pedantic` - `--persona auditor` (te lo canta TODO) Saca SARIF, se enchufa a GitHub Code Scanning y los hallazgos aparecen como annotations en el PR.

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  Accelerationistcel (@esquizomaoist) reportó hace 26 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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  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 26 minutos

  GitHub MCP Server expone secret scanning como herramienta tipada para el agente. GA desde mayo 2026. Claude Code puede llamarla dentro del loop de la sesión y detectar credenciales antes del push, sin esperar al pipeline de CI.

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  precis0x (@precisox) reportó hace 26 minutos

  CapCut decidió cobrar por funciones básicas y empezó a entrenar su IA con todos los vídeos que editaban sus usuarios. Un grupo de developers se molesto tanto que clonaron la app entera desde cero y la subieron gratis a GitHub. Se llama OpenCut. 45.800 estrellas en menos de un año, y sí, la gente está migrando en silencio. -> Edición por timeline con múltiples pistas -> Vista previa en tiempo real (sin renderizar) -> Cero watermarks en cualquier exportación → Sin suscripciones, sin premium, sin funciones bloqueadas -> Funciona en web, escritorio y móvil con el mismo código -> Tus vídeos nunca salen de tu dispositivo (todo en el navegador) -> Licencia MIT: cualquiera puede forkearlo y lanzar su propia versión CapCut empezó siendo gratis hasta que paywalleó las transiciones básicas, luego la resolución alta, luego puso watermarks y finalmente usó tu contenido para entrenar IA. El clásico camino de toda herramienta “gratis”. OpenCut rompe ese ciclo porque es imposible hacer lo mismo con él. Licencia MIT = nadie puede poner paywall, obligar cuenta ni entrenar IA con tus proyectos. Si lo intentan, alguien lo forkeará en 48 horas. Ventajas que ya le ganan a CapCut: - Todo se procesa localmente (privacidad real) - Sin cuenta de CapCut, Apple ni Google - Código abierto que puedes auditar línea por línea - +90 contributors activos cada semana - Versión web que corre hasta en Chromebooks y Linux - Sin tracking ni fingerprinting Números que explican el boom: - 45.800 estrellas en GitHub - 4.700 forks - 1.280 commits en desarrollo activo - Respaldado por Vercel La verdad incómoda para CapCut: Su único moat era ser “gratis”. En cuanto apareció una alternativa open source que lo igualó ese moat desapareció. OpenCut ya lo alcanzó. MIT License. • 100% Open Source • Gratis para siempre. Repo en los comentarios, espero te sirva 👇

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  BlackthornE (@blackthornecl) reportó hace 27 minutos

  Este proyecto acaba de explotar en GitHub (7.9K stars) y casi nadie lo vio venir 🔥 Resulta que cuando usas un coding agent para escribir React, el código parece funcional... pero esconde antipatrones, problemas de rendimiento y errores sutiles. react-doctor lo detecta automáticamente. Puntuación de 0 a 100 con diagnóstico accionable en segundos. Soporta Next.js, Vite y React Native. Detecta problemas en: 1. Estado y efectos (useEffect mal uso, setState en cascada) 2. Rendimiento (renders innecesarios, falta de memo) 3. Accesibilidad y seguridad 4. Código muerto Se integra con GitHub Actions y publica resultados directamente en PRs. Perfecto para equipos que usan AI coding tools y necesitan mantener calidad sin revisar cada línea manualmente. Instalación: npx -y react-doctor@latest . ¿Te llegó útil? Cuéntame 👇 Guarda este hilo y sígueme para más 🔖✨

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  Ismael V. (@ChukiStrike) reportó hace 28 minutos

  @github ayuda

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  Inquisitorium (@darkrock998) reportó hace 30 minutos

  Y ni he mencionado a blackbox ni a copilot xq últimamente los uso de forma casual Básicamente copilot (github) solo le mando analizar mis repos Y blackbox es mi last chance cuando lo demás me falla

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  Ervin Mo (@ervinmo1391) reportó hace 34 minutos

  GitHub acaba de confirmar el robo de 3,800 repositorios internos. No fue un hack directo, sino una extensión de VS Code 'envenenada' que comprometió el SDK de Python de Microsoft. Esto no es un bug, es un gusano de cadena de suministro (supply chain worm) que se metió hasta la cocina. ✅ El problema no es el código, es de dónde viene. ✅ Una extensión de confianza se volvió un caballo de Troya. ✅ La seguridad de tu negocio depende de cada pieza que instalas. La lección es clara: la IA no te va a salvar si tu base de software está podrida. La verificación rigurosa no es opcional.

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  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 37 minutos

  GitHub Copilot en CLI, VS Code y JetBrains. Mismo agente, distintas superficies. La idea es correcta: el contexto del proyecto no debería reescribirse según dónde estés trabajando. El problema es que "unificado" no siempre significa "coherente". #GitHubCopilot #AIAgents

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  Mbantino Pérez (@Tacantinho) reportó hace 37 minutos

  @Balatreado Si no es de las que trae las piezas soldadas y se puede reemplazar/upgradear, entonces no hay problema. Como consejo diría que busques un tuto para usar "WinUtil" y lo uses de vez en cuando. Es una herramienta de Github que te limpia apps en 2do plano y archivos basura del pc.

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  Nico (@nicos_ai) reportó hace 38 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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  Facundo Pascual (@PascualInvest) reportó hace 39 minutos

  $MSFT : Es una buena oportunidad hoy a largo plazo? Microsoft cotiza hoy a $411, casi 26% por debajo de sus máximos de mediados de 2025. Para la mayoría de los inversores eso suena a problema. Para mí suena a contexto que vale la pena entender antes de sacar conclusiones. El negocio que hay detrás del precio: Las métricas operativas de Microsoft no reflejan una empresa en dificultades. El margen bruto es 68.3%, el margen EBIT 46.8%, el ROE 34% y el ROIC 27.4%. Estos no son números de una empresa que está perdiendo relevancia competitiva, son números de un negocio con ventajas estructurales que se han profundizado con el tiempo, no erosionado. El crecimiento forward a dos años proyecta ingresos al 16.8% CAGR, EBITDA al 21.3% y EPS al 19.1%. Una empresa de $3 trillons de market cap creciendo earnings casi al 20% anual no es una empresa cara en términos relativos, es una empresa que el mercado está evaluando con el múltiplo de una utility cuando el perfil de crecimiento es el de una plataforma tecnológica en expansión. Por qué cayó y qué dice eso: La corrección de $550 a $360 entre mediados de 2025 y marzo 2026 fue una de las más pronunciadas de los últimos años para Microsoft. Las razones fueron varias y vale separarlas. Primero, la preocupación genuina sobre si el capex masivo en IA, que para Microsoft supera los $80B anuales, va a generar los retornos que justifican la inversión. Segundo, la desaceleración relativa en el crecimiento de Azure frente a las expectativas que el mercado había construido durante el rally de 2024. Tercero, el contexto macro de tasas altas que comprimió múltiplos en toda la categoría de software de alta calidad. Lo que el mercado no está procesando bien es que ninguno de esos factores cambia la posición competitiva estructural de Microsoft. Azure sigue siendo el segundo cloud del mundo con crecimiento de doble dígito alto. El segmento de Productivity and Business Processes, que incluye Office 365, Teams y LinkedIn, tiene una base de ingresos recurrentes que ningún competidor puede replicar en el corto plazo. Y GitHub Copilot, con más de 15 millones de usuarios de pago, es la adopción de IA empresarial más concreta y medible del mercado. La tesis de largo plazo y por qué sigue intacta: Microsoft tiene algo que muy pocas empresas en el mundo tienen: tres negocios distintos que son cada uno líderes en su categoría y que se refuerzan mutuamente. Azure es la infraestructura. Office y Teams son la capa de productividad. Y la integración de Copilot en ambas capas es el vector de monetización de IA más avanzado del mercado empresarial. La relación con OpenAI, que el mercado sobrereaccionó cuando se renegociaron los términos, sigue siendo estratégicamente valiosa. Microsoft no necesita poseer OpenAI para beneficiarse de los modelos, necesita que Azure sea la infraestructura donde esos modelos corren y que Copilot sea la interfaz donde las empresas los consumen. Eso sigue siendo exactamente así. El Fwd PE de 22.5x con crecimiento de EPS al 19% CAGR implica un PEG de aproximadamente 1.2x. Para el S&P 500 en promedio ese ratio está cerca de 2x. Microsoft cotiza con descuento de calidad respecto al índice, lo que históricamente ha sido una oportunidad de entrada, no una señal de alerta. Lo que hay que monitorear: Hay dos variables que definen si la tesis se confirma o se deteriora en los próximos cuatro trimestres. La primera es el crecimiento de Azure, específicamente si la aceleración que el management prometió para la segunda mitad del año fiscal se materializa en los números. La segunda es la conversión de Copilot de producto de adopción temprana a línea de ingresos material. Microsoft reportó $13B en ingresos anualizados de Copilot hace pocos trimestres y ese número tiene que seguir creciendo para que el múltiplo actual se justifique sin necesidad de expansión adicional. El MktCap/FCF de 67x es el número que más me incomoda y hay que nombrarlo con honestidad. Es elevado incluso para Microsoft, y refleja que el mercado está capitalizando crecimiento futuro de FCF que todavía no está en los estados financieros. Si el capex en IA no se traduce en expansión de márgenes en los próximos dos años, ese múltiplo va a tener que comprimirse. Mi conclusión: A $411 con 22.5x Fwd PE, 27% de ROIC, tres negocios líderes en sus categorías y la plataforma de IA empresarial más adoptada del mercado, el perfil de riesgo retorno de largo plazo es asimétrico a favor del inversor paciente. El riesgo no es que Microsoft pierda relevancia. El riesgo es que el capex masivo en IA tarde más de lo esperado en traducirse en FCF. Y ese es un riesgo que creo vale la pena asumir cuando el precio de entrada es este y no el de $555.

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  Omega Santana 🇲🇽 D2 Resurrection Day!! (@OmegaSantana) reportó hace 45 minutos

  @XBOXGameDev @github @godotengine ¿Y esto en qué me ayuda para conseguir un Remake de Destiny 1?

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  kento iv (@0xKento_) reportó hace 46 minutos

  Antes de instalar un repo random de GitHub… yo miraría esto: -Último commit Si no se actualiza hace meses/años, mala señal. -Issues No importa que tenga bugs. Importa si alguien responde. -README Tiene que explicar qué hace, cómo instalarlo y cómo usarlo. -Dependencias Si instala paquetes raros o innecesarios, ojo. -Permisos Si pide tokens, navegador, archivos o acceso al sistema… revisá dos veces. -Código sospechoso Buscá cosas como eval, exec, scripts raros o URLs desconocidas. -Comunidad Stars ayudan, pero miro más forks, PRs y mantenimiento real. -Tests / CI Si tiene tests, releases y GitHub Actions, suma confianza. Regla simple: Un buen repo no solo funciona. Se entiende, se mantiene y no te pide permisos de más. GitHub está lleno de oro, pero también de trampas muy peligrosas. No ejecutes primero. Revisá y validá. Hoy en la PC tenemos datos más importantes que en cualquier otro lugar. Cuidalos.

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  NatyShi 🦇🔊🏴 (@NatyShi_) reportó hace 49 minutos

  @noestelar @NousResearch Tengo hermes en pc para desarrollo de skills y agentes y uso diario que hace push a github de las novedades en memory, skills etc y en la documentacion de cambios en contenido que levanto con obsidian. En la vm con linux en un server local tengo hermes que hace pull del repo y se mantiene actualizado de las novedades, corre 24/7 y es el gateway con telegram para q desde mi movil pueda interactuar con hermes 24/7. La vm es un "digital twin" de hermes pc como backup y corriendo 24/7 desde donde necesite aun sin pc, sincronizado a traves de un repo. No se si eso ayuda a entender o confunde mas. Estoy documentando todo sobre arquitectura y logica para el q quiera armarse algo asi si es de interes

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  Daniel Limón  (@econopapi) reportó hace 51 minutos

  @jmatuk A mi me regalaron un mes de ChatGP Plus y estoy pensando seriamente en quedarme. Como asistente personal en web me sirve bastante bien, no siento limitaciones de conversación ni degradación de calidad. Además Codex buenisimo. Vengo de cancelar GitHub Copilot y Codex está al nivel

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  Alan Daitch (@AlanDaitch) reportó hace 51 minutos

  En China, los empleados se están saboteando entre ellos con IA armándole el reemplazo al compañero de al lado antes de que él te lo arme a vos. Salió un proyecto en GitHub, Colleague Skill, que se conecta con tus apps de oficina, importa todos los chats de tu compañero, todos sus archivos y arma un manual completo con sus tareas, su tono, hasta cómo puntúa los mensajes, listo para que un agente de IA se entrene con todo. La defensa apareció en una hora: un anti-distill que sirve para cuando los jefes son los que te piden que describas lo que hacés para entrenar a la IA. Lo que hace es reescribir la documentación en lenguaje corporativo genérico para que el manual suene profesional pero en realidad no sirva para nada. El problema de fondo es el miedo ante una tecnología que no queda claro qué trabajos se va a comer y cómo vamos a lograr que nos beneficie a todos. En la otra punta del mundo, en Estados Unidos, el 44% de los trabajadores jóvenes admite haber saboteado los planes de transformación de IA de la empresa en la que trabajan. Construimos los modelos más potentes de la historia: los que escriben código, diagnostican enfermedades, razonan mejor que la mayoría de los humanos... y la primera pregunta genuina que se hace el empleado promedio con esa herramienta no es cómo crecer sino cómo sobrevivir al lunes.

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  Alejandro Estornell (@aaesalamanca) reportó hace 51 minutos

  @devruso @impuremonad @erscio Si leéis la publicación original, podréis comprobar que su problema únicamente es con GitHub, no con Git.

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 54 minutos

  > uso Claude Code durante meses > Claude hace suposiciones erróneas en cada sesión > sobrescribe código que no pedí tocar > añade 500 líneas cuando 50 bastarían > encontrar el archivo CLAUDE. md en tendencias de GitHub > 82,000 estrellas. un solo archivo. > pegarlo en mi proyecto > primera tarea > espera. ¿preguntó antes de asumir? > ¿solo tocó lo que pedí? > ¿50 líneas en lugar de 500? > pausa. leer los 4 principios. > pensar en cada diff roto que revisé > cada reescritura que no pedí > cada sesión que se ejecutó con suposiciones erróneas > no tenía que ser así > un archivo. todo cambia. > problema de habilidad descubierto

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  Jota_IA (@vaquero_an78419) reportó hace 58 minutos

  Está disponible como API (la forma fácil de usarlo) y como download para expertos. Funciona con las herramientas que ya usan: VS Code, GitHub, etc. No tienes que aprender nada nuevo.

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  Fer Mavec (@fermavec) reportó hace 59 minutos

  Sobre pagar por uso GitHub Copilot... el hype de la IA funciona porque es barato. El valor se prueba cuando cuesta.