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 (57%)
• Errores (30%)
• 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
Inverness	Sitio Caído	hace 10 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 10 días
Junín	Errores	hace 10 días
Guadalajara	Errores	hace 10 días
Paris	Sitio Caído	hace 10 días
Quito	Errores	hace 10 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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  martin (@marterrz) reportó hace 1 minuto

  @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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  IVAN | IA (@ivnways) reportó hace 3 minutos

  Jack Dorsey (ex CEO Twitter) acaba de abrir el código de Buzz. Gratis y con licencia Apache 2.0. Un workspace donde humanos y agentes de IA comparten la misma sala, con su propia identidad, no como bots pegados con celo. Tu equipo usa Slack para hablar, GitHub para el código y algo de automatización aparte. Ninguna de las tres sabe que existen las otras dos. Esto lo soluciona. Cada mensaje, cada parche de código, cada aprobación es un evento firmado en un único registro. Buscas la conversación, el código, el workflow y la aprobación, todo en el mismo sitio. Los agentes no solo hablan en el canal: abren repos, mandan parches, revisan código, ejecutan workflows, y hasta entran a videollamadas. Lo montas en tu propio servidor. Sin suscripción mensual. 22.8k estrellas. Repo en comentarios.

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  𝗖𝗮𝗿𝗹𝗼𝘀 (@jcarlosmez) reportó hace 6 minutos

  pregunta para la gente que organiza su vida mejor que yo: ¿qué usáis para hacer seguimiento de objetivos/proyectos personales? para urbot github me funciona perfecto, pero para cosas más difusas: temas universitarios, deporte, objetivos a medio plazo, ideas... todavía no he encontrado un sistema que me convenza notion? obsidian? linear? una hoja de cálculo? papel? qué os funciona de verdad?

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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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  dexter lower (@DexterLowe14807) reportó hace 8 minutos

  @JohnSopranoJr encima la web "zerem" es 100% IA una poronga, y el linkeo a linkedin no funciona, el de github tampoco jaja terrible vende humo, algunos usan estos posteos para levantar o sentirse con un poco de poder

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  Codely ﹤🍍﹥ (@CodelyTV) reportó hace 12 minutos

  Cursor acaba de lanzar públicamente su alternativa a GitHub. Justo en el día en el que GitHub lleva caído muchas horas.

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  Haute Dense (@DenseHaute) reportó hace 12 minutos

  @tebayoso @gitlab Podes usar git sin github o gitlab , solo tenes que instalarlo en el otro vps y listo , como se piensan que funciona ? por ssh , un key pair y listo , tenes un repositorio, igual como cuando usabas SVN.

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  Erubiel (@_alanerubiel) reportó hace 15 minutos

  @barckcode Explícame como si tuviera 5 años Pat que sirve GitHub. Ya tengo Claude pro.

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 15 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👇

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  Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó hace 15 minutos

  🔥 JENSEN HUANG, FUNDADOR DE NVDA: "LA PRÓXIMA OLA DE LA IA ES LA ROBÓTICA Y EMPIEZA POR LOS ROBOTAXIS" LISTADO Y EXPLICACIÓN DE TODAS LAS EMPRESAS COTIZADAS Y DÓNDE INVERTIR GUARDA este tweet porque es una bomba que te va a servir $NVDA acaba de liberar gratis el modelo de razonamiento que maneja autos, justo lo que sus competidores venden. Goldman proyecta un mercado de $415 billones para 2035 y una flota que pasa de 7000 a 6 millones de vehí***** Hace unas semanas te mostré la supply chain completa de los humanoides (mi tweet fijado, chequealo). Hoy va el capítulo dos, porque el propio Jensen Huang dijo que la próxima ola de la IA es la robótica y que arranca por los vehí***** autónomos. Entre los dos post te queda el sector entero cubierto Primero el tamaño, con los números de Goldman Sachs de abril: - Mercado global de robotaxis: unos $415 billones en 2035 - La flota mundial pasa de unos 7,000 vehí***** el año pasado a 1 millón en 2030 y 6 millones en 2035 - El transporte de carga autónomo es todavía más grande: $560 billones globales en 2035 - Solo en Estados Unidos, la actividad económica que este cambio puede dar vuelta ronda los $440 billones Ahora el mapa, capa por capa 1. EL CEREBRO, los chips que van adentro del auto $NVDA domina con DRIVE Thor y Hyperion, entre 25% y 35% del mercado global, y su facturación automotriz creció 72% interanual. En el GTC de este año sumó a BYD, Geely, Nissan, Hyundai y Kia $QCOM ataca por el segmento medio con Snapdragon Ride, priorizando costo y consumo antes que potencia bruta: facturación automotriz récord de $1.33 billones en el trimestre, 38% más que el año pasado, con BMW, GM y Stellantis $MBLY es el veterano, con más de 100 millones de autos que ya llevan sus chips EyeQ y 40 automotrices como clientes. Su fuerza es también su problema: vende el paquete cerrado de chip más software propio, justo el modelo que NVIDIA está atacando Horizon Robotics (9660 en Hong Kong) domina cerca de la mitad del mercado chino 2. EL MODELO, el software que razona, y acá está la noticia Un vehí**** autónomo necesita un modelo que entienda la escena y decida qué hacer. Construirlo desde cero cuesta billones de dólares y años. NVIDIA acaba de regalarlo: su modelo Alpamayo quedó disponible para uso comercial con pesos abiertos, descargable de GitHub El truco es elegante: el software es gratis, pero para entrenarlo necesitás GPUs de NVIDIA y para correrlo en el auto te venden el hardware DRIVE. Regalan el cerebro y cobran el cuerpo. Jensen ya lo dijo sin vueltas: quiere ser el Android de los robots Los que agradecen son los que no podían construir el suyo: Mercedes lo va a usar en el CLA 2027, más Lucid $LCID, Jaguar Land Rover y Uber. Los que pierden son los que vendían justamente eso 3. LOS SENSORES, cómo el auto ve el mundo Acá se pelea el LiDAR (sensor láser que mide distancias con precisión) contra la apuesta de Tesla por cámaras solamente Hesai $HSAI es el líder absoluto con 61% del mercado global de LiDAR para conducción nivel 4, y espera casi duplicar envíos este año hasta 3 - 3.5 millones de unidades Ouster $OUST viene de 13 trimestres seguidos de crecimiento, facturó $49 millones en el trimestre con 49% de suba y tiene $175 millones en caja sin deuda. Mi gemita y gran apuesta Aeva $AEVA e Innoviz $INVZ son las apuestas chicas, con Innoviz metida dentro de la plataforma de Mobileye 4. LAS FLOTAS, los que efectivamente manejan pasajeros Y acá está el dato que rompe la narrativa que circula. Según el ranking de Axios de junio, que puntúa facturación real y no anuncios, el orden es: Waymo primero, Apollo Go de Baidu segundo, Ponyai tercero, WeRide cuarto y Tesla quinto. Tres de los cinco primeros del mundo son chinos Waymo, dentro de Alphabet $GOOGL, hace más de 500000 viajes pagos por semana en 11 ciudades con unos 3500 autos, y un estudio independiente publicado en julio midió 68% menos choques reportables por milla que un conductor humano Apollo Go de Baidu $BIDU es la operación más grande del planeta por volumen, con más de 27 ciudades Ponyai $PONY superó los 1700 vehí*****, su facturación de robotaxi creció 395% interanual y ya alcanzó el punto de equilibrio en varias ciudades chinas de primer nivel WeRide $WRD tiene 2113 vehí***** en 12 países y lanzó servicio sin conductor en Dubái Tesla $TSLA opera en Austin, Houston y Dallas, con 69 robotaxis registrados en Texas y esperas promedio de 15 minutos contra los 5.7 de Waymo Zoox, de Amazon $AMZN, arrancó comercialmente a fines del año pasado 5. LA CARGA, el mercado más grande del que menos se habla Aurora $AUR acumula 12 millones de millas autónomas y ya hace viajes sin conductor entre Dallas y Houston para McLane, la subsidiaria de Berkshire Hathaway Kodiak $KDK opera 20 camiones sin conductor para Atlas Energy y apunta a carga de larga distancia sin conductor para fin de año El número que explica todo: hacia 2030, el costo por milla del camión autónomo se proyecta en $2.06 contra $3.21 del camión con conductor 6. LA DISTRIBUCIÓN, quién te consigue el viaje Uber $UBER se está convirtiendo en la vidriera de todos: tiene acuerdos con Waymo, WeRide, Aurora y Nuro, sin poner un peso en desarrollar la tecnología. Lyft $LYFT juega parecido Ahora, lo honesto, que en este sector es especialmente necesario Uno, este sector ya tiene "muertos". Luminar, que era una de las grandes promesas del LiDAR, se presentó en quiebra en diciembre después de que Volvo le cancelara el contrato, y la sacaron del Nasdaq. Cruise, la apuesta de General Motors, cerró directamente. No es un sector donde todos ganan Dos, la facturación de hoy es minúscula contra las proyecciones. Ponyai facturó $16.6 millones de robotaxi en todo 2025 y WeRide $21.2 millones. Estamos hablando de un mercado proyectado en $415 billones, o sea que casi todo el precio de estas acciones es futuro puro Tres, tener razón con la tecnología no garantiza que la acción funcione: Hesai domina el 61% del LiDAR nivel 4 y su acción cae cerca de 33% en el año, mientras Ouster sube más de 60% Cuatro, la plata sigue saliendo. Kodiak quemó $29.5 millones de caja operativa en un trimestre, y Aurora corrió su escala industrial recién para 2028 ¿Cómo lo veo y qué hago? Me parece la historia más interesante del año y aun así no estoy apurado. Las proyecciones hablan de $415 billones para 2035 mientras Ponyai factura 16 millones al año: entre esas dos cifras hay una década de ejecución que todavía no pasó. Pero me mantengo alerta y analizo Y también lo que hago es mirar distinto cada capa. Chips y sensores le venden a todos, así que ahí el riesgo es el ciclo, no elegir mal. Flotas es apuesta concentrada de verdad, con Cruise y Luminar de recordatorio Mi disparador es el costo del equipamiento por vehí**** llegando a los 20 mil dólares. Hasta entonces esto es una tesis, no un negocio Espero que les haya servido y si es así, porfavor se agradece su like y que me sigan para más análisis & research de mercado Abrazo a todos

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  David Fernández (@naroh) reportó hace 16 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.

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  Gonzalo Marsilli (@MarsSeb3454) reportó hace 21 minutos

  @tebayoso @theo Poder podés, es una mala costumbre en 2026, nada mas. Lo que si está mal es creer que los repos privados de github no hayan sido hackeados o al menos vivan dentro de un modelo por ahi.

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  cel (@celescript) reportó hace 22 minutos

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

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  Disiento con usted (@yodisiento) reportó hace 25 minutos

  @powerhdeleon La forma de trabajar es esencial. Armar siempre planes es clave, incluso para las tareas que presumimos sencillas, para saber si entendió y que quiere hacer, antes de tocar nada. Dialogar lo suficiente hasta cerrar el alcance, antes de tocar nada, es tiempo ganado y renegar menos. Se trata de revisar cada cosa del plan que no se entienda, saber qué quiere hacer y el porqué. Ahí salta mucha sobre-ingeniería que podemos y debemos evitar. Antes de tocar nada. Atomizar las planes, escalonar los cambios, es decir, achicar los problemas para resolver, es una forma adicional de tener resultados controlables. Antes de tocar nada. Luego, una vez aplicados los cambios, revisarlos. En mi caso, con una interfaz amigable como GitHub Desktop. Es esencial para ver que no haya tocado cosas del Core que no autorizamos. Ojo con esto, a veces hace cosas que no dijo que haría, que no están en el plan, y el/la hijoepú las mete, total, después te pide disculpas. Y si algo parece mal, seguí tus entrañas. Es mejor hacer Undo All y hacer todo de nuevo que un Commit que sea un iceberg. Preguntále a Di Caprio si no. Todo esto en un entorno de Desarrollo, porsupu. Si hacés esto en Producción sos vos el ********** malnacido y ojalá te hagan el tratamiento capilar de Luis XVI y María Antonieta. Lo que puedo afirmar con mucha convicción es que, para casos que muchas veces no es tan grande el cambio pero sí es muy grande el análisis, el Auto se queda corto y me hace perder mucho tiempo de análisis y armado del alcance. Y como además observa y rastrea lo justo y necesario, no planifica y entonces cuando mete la mano arregla una y rompe dos. Y tenés que rehacer. Para ese tipo de casos uso los mejores, sin necesidad de exagerar consumo, porque 5.6 Sol Medium me ha dado excelentísimos resultados. Analiza tan bien y no deja cosas en el camino, que no pierdo nada de tiempo adicional. Hasta me sorprende. Es como hablar con alguien que entiende el desafío y me entiende a mí. La diferencia con Auto es demasiado grande y el costo también, pero se paga solo, porque tu paz y tu salud no tienen precio.

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  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 25 minutos

  El número que casi nadie está mirando: En abril, GitHub procesaba 1.400 millones de commits al mes. En agosto, 2.900 millones. En 4 meses se duplicó el corazón de la plataforma. Eso no es un pico de humanos. Es otra especie usando GitHub: agentes de IA haciendo commits, PRs y pushes en bucle. GitHub lo dice en el postmortem: no hubo cambio de código ni de configuración. Fue un fallo de capacidad.

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  Jorge J. Ramos (@YoryoBass) reportó hace 29 minutos

  Me sigue sorprendiendo mucho que compañeros de profesión altamente cualificados y experimentados, sigan pensando que los problemas de GitHub vienen porque más de la mitad de su código está hecho por una IA. Al parecer es un problema de sistemas distribuidos, y si te interesa el tema este post mortem es oro. En cualquier caso, me da mucha pena que todavía haya ingenieros de software, programadores, analistas y arquitectos haciendo bromas con aire de superioridad, porque GitHub utiliza IA activamente para su código. Me da pena por ellos, porque cuando quieran rectificar será tarde y el tren les habrá pasado por encima ya.

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  Dámaso Velázquez (@damasovelazquez) reportó hace 33 minutos

  Github está caído 😢

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  Domina IA (@Domina_IA) reportó hace 36 minutos

  Cursor no tumba GitHub. Ni siquiera lo intenta. El producto que acaban de sacar se llama Origin. Conecta tu organización de GitHub, elige repos y sigue empujando ahí. GitHub sigue siendo la fuente de verdad. Los permisos se copian, los pull requests se sincronizan en ambas direcciones y tú no sales del editor. Lo venden como rival. Hablan de las 257 caídas de GitHub el último año y de los 180 millones de desarrolladores que usan la plataforma. Bonito relato. El problema es que Origin no reemplaza nada. Se enchufa al flujo que ya usas. Cursor pertenece a SpaceX. Tienen opción de compra por 60.000 millones y acceso a la mayor flota de GPUs del mundo. Con eso prometen agentes que revisen y fusionen sin salir de la ventana. Funciona mientras GitHub siga siendo el almacén. Si GitHub estabiliza el servicio o mete sus propios agentes, Origin se queda en una capa de más. Su única ventaja es el hábito: que no te levantes de la silla. No necesita que abandones GitHub. Necesita que dejes de salir de Cursor.

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  Víctor Falcón (@victoor) reportó hace 37 minutos

  Configurar un pipeline que extraiga datos financieros de varios mercados, busque noticias de última hora y lo unifique todo en un reporte diario es un dolor de cabeza, sobre todo por el coste de las APIs y el hosting. Este proyecto resuelve ese problema de forma bastante limpia utilizando GitHub Actions como un motor de ejecución programada y totalmente gratuito. El sistema recopila información técnica y noticias de mercados globales (incluyendo EE.UU., Asia y Europa), le pasa ese contexto estructurado a un LLM para que haga el filtrado pesado y te genera un panel de decisiones detallado que te envía directamente por Telegram, Discord o el canal que elijas. Soporta Python 3.10+ y viene listo para desplegar con Docker. Una alternativa muy práctica para tener tu propio analista financiero automatizado sin gastar un céntimo en infraestructura ni tener que lidiar con scrapers complejos.

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  Dubzeb_oficial (@D_Ochandiano) reportó hace 39 minutos

  X presume de transparencia total al publicar su algoritmo y lanzar Under the Hood, pero el código en GitHub revela la trampa, la verdadera moderación sigue siendo una caja negra inauditable. La ilusión del código abierto, publicar la fórmula matemática de puntuación, no sirve de nada si las reglas de Visibility Filtering (scarecrow y modelos de lenguaje) que deciden aplicar un DROP o INTERSTITIAL operan fuera del repositorio público. Sabes cómo calcula el ranking, pero no bajo qué criterio exacto te etiquetan para suprimir tu alcance. Transparencia con derecho de admisión, Vender un estándar global de apertura mientras limitas la herramienta de auditoría a cuentas con más de un año y alta actividad en un grupo de prueba aleatorio no es transparencia; es un simulacro para unos pocos seleccionados. El sesgo de predicción vs. interacción: Al basar el feed en probabilidades personalizadas de interacción en lugar de métricas transparentes, cualquier sesgo en los datos de entrenamiento para predecir bloqueos o reportes sepulta el contenido antes de que la audiencia real tenga oportunidad de verlo.Publicar el manual de cómo te penalizan sin abrir los criterios de moderación que te condenan es como darte el plano de la guillotina: ves la hoja caer con precisión matemática, pero sigues sin saber quién dio la orden.¿Es esto transparencia real o solo relaciones públicas para vestir de código abierto un sistema que sigue decidiendo en la sombra?

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  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 41 minutos

  5/ Lo serio de Treg está en cómo inyecta las credenciales en el servidor: el agente llama a Stripe, GitHub o una CLI sin ver la clave nunca. Eso reduce un riesgo. También concentra otro: el proxy se vuelve crítico.

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  Abraham Moreno 🦁 (@MorenomAbraham) reportó hace 42 minutos

  @_axtone Ya hay muchas repos en GitHub para que el harness mantenga memoria a través de sesiones. Solo considerar que muchas veces eso implica un gasto extra de tokens porque el contexto se lee completo cada que abres una sesión nueva.

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 48 minutos

  GitHub acaba de solucionar el mayor problema del vibe coding. Acaban de lanzar Spec Kit y en poco tiempo ya tiene +126K estrellas. ¿La idea? En vez de tirar prompts vagos y rezar para que el agente no rompa tu proyecto… Spec Kit obliga a la IA a crear una especificación estructurada ANTES de tocar código. La IA primero entiende lo que quieres construir, pregunta lo que falta, organiza el proyecto y después empieza a programar. Eso significa menos tiempo arreglando errores absurdos, menos código inconsistente y resultados mucho más predecibles cuando trabajas con agentes. El flujo es simple: /constitution → reglas y estándares /specify → qué quieres construir /clarify → dudas antes de empezar /plan → arquitectura y stack /tasks → tareas ordenadas /implement → ejecución Compatible con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y +25 agentes. 95K estrellas. 8K forks. Open source. Publicado por GitHub. Enlace al repositorio👇

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  Cents And Code (@CentsAndCode) reportó hace 49 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!

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  Fumando IA (@DiarioNegroZain) reportó hace 52 minutos

  @BettaTech No entiendo la gente tanta hostia con GitHub. Te compras un NAS synology, le instalas el servidor git, abres el puerto en el router y ya no dependes de nadie

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  Héctor de León (El loco de los perros) ⛧ (@powerhdeleon) reportó hace 53 minutos

  Nuevos devs confunden construir software con escribir un prompt tipo "hazme tal cosa", esto segundo es igual a clonar un repo de GitHub, funciona, pero no tienes ni idea de como adaptarlo a nuevas cosas.

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  Jorge J. Ramos (@YoryoBass) reportó hace 53 minutos

  @Xopsy @dordokamaisu El problema es definir que es el límite. No puedes estar preparado para ciertos niveles de presión seas GitHub o cualquiera de los gigantes. Y el tema agentivo ha hecho daño en infraestructura porque imagino que no será fácil de estimar, si un solo agente puede estar haciendo operaciones 24/7

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  Juan (En guerra) (@juanelso33) reportó hace 54 minutos

  Se tropezaron con un cable en @github y no funciona UNA (1) action.

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  HMAQuant (@_HMPhysics_) reportó hace 56 minutos

  Tu CV dice 'apasionado de los mercados'. El del candidato de al lado trae un backtest reproducible en GitHub, con costes, walk-forward y un README honesto sobre lo que NO funciona. ¿A quién entrevistarías tú?

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  LeX (@LeX0nDump) reportó hace 58 minutos

  GitHub ha caído por trigésima quinta vez en las últimas semanas…