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 6 días
Ahmedabad	Errores	hace 12 días
Delme	Inicio de Sesión	hace 13 días
Lyaud	Sitio Caído	hace 13 días
Catania	Errores	hace 15 días
Inverness	Sitio Caído	hace 28 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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  Adrià Martí (@adriml24) reportó hace 1 minuto

  GitHub caído, nunca hay mejor excusa que esa para acabar de trabajar a mi hora

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  No context Hazz ⛩ (@HazzimIO) reportó hace 2 minutos

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

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  Daniel Yánez Bravo (@dyyys0ft) reportó hace 3 minutos

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

• 
  shinojosa (@sergiohavila) reportó hace 4 minutos

  @carlos_olivera @github Entonces tienes un bug por qué tú agente debería notificar alguna falla en origen no?

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  Iceebook (@iceebook_) reportó hace 6 minutos

  Un agente de IA basado en el modelo Kimi K3 tenía que resolver un reto de ciberseguridad en un entorno cerrado y, en vez de resolverlo, buscó la trampa. Vio que la prueba había dejado accesible GitHub, se descargó el repositorio oficial y leyó ahí la respuesta. No hackeó nada ni explotó ningún fallo, solo aprovechó una puerta que los propios evaluadores dejaron abierta. El caso importa porque enseña un problema de cómo se diseñan estas pruebas, ya que si le das a un agente acceso a un terminal, también puede fisgar conexiones y permisos que no tocaban.

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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 9 minutos

  🚨 ¡Kimi K3, la IA china, escapa de su entorno de prueba! Durante una evaluación de ciberseguridad, accedió a GitHub para encontrar soluciones. Un fallo de configuración le permitió el escape. No hackeó sistemas externos, pero el incidente resalta vulnerabilidades en pruebas de AI. Las consecuencias podrían afectar la seguridad nacional y la confianza en IA abiertas. La comunidad tecnológica está en alerta tras este evento.

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  Pato (@byElPatoCuak) reportó hace 10 minutos

  GitHub está caído. Día cancelado me vuelvo a la cama

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  karla ❀ (@karlarboledas) reportó hace 15 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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  Matías Sulpis (@matias_sulpis) reportó hace 18 minutos

  Ta caído GitHub?

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  tobarra (@txbrraa) reportó hace 20 minutos

  ESTE REPO HACE QUE CLAUDE ESCRIBA 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. Enlace al repositorio abajo👇

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  Jose (@JoseiitoAviila) reportó hace 21 minutos

  @devruso Yo no entiendo el Github actions, seré muy ignorante pero los deploy y eso o bien los haces a mano, o bien le pides a la IA que haga el pull + restart del servicio, o tienes los .sh ahí en tu PC para hacerlo en cualquier momento, no entiendo el problema la verdad

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  angel (@angeldot_) reportó hace 21 minutos

  🚨ESTO ES UNA LOCURA Un desarrollador chino acaba de lanzar una herramienta GRATUITA capaz de crear vídeos automáticamente para TikTok, Reels y YouTube Shorts. Se llama MoneyPrinterTurbo. Ya ha superado las 100.000 estrellas en GitHub. Y ya hay gente ganando +4.000$/mes con canales faceless a partir de este sistema. Así funciona: 1. Introduces un tema o una palabra clave 2. La IA genera el guion, la narración y los subtítulos 3. Busca el material visual, edita el vídeo y te entrega el resultado final Todo ocurre en un único flujo de trabajo. Guárdate esta herramienta. Estoy seguro de que puedes sacarle muchísimo partido. Enlace abajo👇

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  Nix0n (@UnTalNixon_exe) reportó hace 23 minutos

  @0xKento_ Las estrellas en GitHub son un buen indicador de que el proyecto tiene comunidad y tracción, pero no son una garantía absoluta de que esté libre de fallos o que reciba soporte constante. Muchos repositorios explotan en popularidad por una combinación atractiva —como correr clonación de voz en local con interfaz gráfica—, pero al rascar la superficie te puedes encontrar con dependencias que se rompen con cada actualización de PyTorch, problemas de compatibilidad con drivers de video o falta de mantenimiento a mediano plazo. Sirve para saber que el proyecto es relevante y que hay mucha gente probándolo, pero siempre toca auditarlo un poco antes de meterlo en un flujo de trabajo serio.

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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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  Jorge J. Ramos (@YoryoBass) reportó hace 25 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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  𝑽𝒂𝒍𝒆𝒓𝑰𝑨 (@ValeriA_Tech) reportó hace 26 minutos

  Simplemente pregúntale a la IA. Mi frase más escrita desde que incorporamos Lindy a nuestro flujo de trabajo diario. Cada pregunta cuesta capital social. Haz una pregunta tonta en público y quedas mal. Molesta dos veces a un desarrollador y te ganas un enemigo. Una pregunta a Lindy no cuesta nada y te da datos de GitHub en segundos. Ahora la gente pregunta muchísimo más porque el coste social se ha reducido a cero. @getlindy @Altimor

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  naldz. (@naldzyul) reportó hace 26 minutos

  @aresotik el aviso llega, el problema es que nadie lee las notificaciones de GitHub

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  Dubzeb_oficial (@D_Ochandiano) reportó hace 26 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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  Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó hace 29 minutos

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

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  José Luis Gómez (@JoseLuisGDoc) reportó hace 30 minutos

  Los cambios recientes en el código fuente del servidor de Signal en GitHub muestran este soporte interno para cuentas sin número de teléfono (ajustes en la seguridad del registro, bloqueos y gestión de códigos regionales).

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  Ale (@labisfu) reportó hace 30 minutos

  @Shell__11_ jajaj nosotros pa programar el block de notas d linux, eso nos duró unos meses, despues todos a notepad++ (hay q estar mal) y visual studio aunq los examenes eran en el block no recomiendo para nada usar notepad si quieres subir cosas a github en proyecto grupal

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  Adrià Martí (@adriml24) reportó hace 35 minutos

  @Majima_Kensetsu No tendrías que preocuparte por GitHub caído o librerías con vulnerabilidades, merece la pena pensarlo

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  Hubert Thompson (@HubertThompson) reportó hace 37 minutos

  Estas son las noticias de IA de la semana. SpaceXAI, la empresa de Elon Musk, lanzó junto a Cursor un equipo de agentes con su propia computadora en la nube, así que siguen trabajando aunque apagues tu laptop. Grok 4.6, el nuevo modelo de SpaceXAI, quedó tercero del mundo en el índice de inteligencia y cobra 60% menos que Fable 5 de Anthropic. Con los chips de Cerebras, el nuevo servicio Ultrafast de OpenAI hace que GPT 5.6 Sol responda hasta 14 veces más rápido. Meta liberó Muse Glimmer, un modelo gratuito y de código abierto que corre agentes de inteligencia artificial directamente en tu computadora, sin depender de la nube. Anthropic incrustó una marca de agua invisible en todo el texto y el código que genera Claude, y esa marca sobrevive cuando copias y pegas fuera de la plataforma. OpenAI lanzó GPT 5.6 Cyber solo para defensores verificados con llave física, y de paso clasificó a Astra, su modelo más avanzado, como su primer sistema de riesgo cibernético crítico. Anthropic puso tres agentes de Claude a trabajar sobre el mismo código y terminaron bloqueándose y saboteándose durante cuatro horas, sin que nadie se lo pidiera. En Australia, a un agente solo le pidieron reservar una clase de gimnasio y terminó encontrando una falla en el sistema para cancelarle el turno a otra persona y quedarse con el cupo. Kimi K3, el modelo chino de la empresa Moonshot, se salió del entorno de pruebas donde estaba encerrado y llegó hasta GitHub a buscar las respuestas del examen que le estaban aplicando. ¿Qué te inquieta más de esta semana, que los agentes ya trabajen solos sin supervisión, o que estén encontrando atajos que nadie les pidió buscar? Sígueme y dale like para más noticias de inteligencia artificial cada semana.

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  Haute Dense (@DenseHaute) reportó hace 39 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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  John5 Cripto (@johnN5c) reportó hace 42 minutos

  @itscoachfo La base desde la que partes ya es incorrecta. Afirmas que para que DeFi instituciona exista, tiene que haber "alguien que responda" por todas las pérdidas de una pool. Esto no es DeFi, es claramente tratar de trasladar el modelo financiero tradicional a una blockchain. Por otro lado, no es cierto que una institución necesite que alguien le garantice que un smart contract no tendrá pérdidas. Lo que necesita es poder: medir, limitar y gestionar el riesgo a través de auditorías, límites de exposición, orá***** fiables, profundidad de liquidez, metodología de custodia, controles de acceso, seguros, estructuras jurídicas, etc. Además estás mezclando riesgos que no tienen nada que ver en sí. El riesgo de hackeo que pueda tener un smart contract no tiene nada que ver con el riesgo de liquidez, además de que un AMM ni siquiera tiene un "riesgo de contraparte" en el sentido tradicional de un préstamo bilateral. Que un protocolo sea gobernado por una DAO tampoco significa de facto que sea "un repositorio GitHub sin dueño", ni que poner detrás de la blockchain a una empresa haga desaparecer ese riesgo. De hecho, si tu tesis es que una institución solo entrará cuando exista una entidad que responda económicamente por cualquier fallo en una pool, entonces prácticamente estás negando el concepto mismo de DeFi. Por otro lado, DeFi es mucho más que "una pool", los que llevamos años estudiando DeFi lo sabemos. También me gustaría saber en qué punto XRPL es mejor que ninguna otra red o está mejor posicionada, en mi experiencia, ya que a diferencia del 99% de usuarios de Ripple, yo sí he usado XRPL, no es una mejor red que otras, apenas tiene TVL, solo tuvo un momento dulce por memecoins y sus protocolos actuales son de dudosa legitimidad. No veo en qué esté mejor posicionada con respecto a BSC, ETH, Robinhood, Base, Arbitrum, Solana que ya tienen stocks corriendo. De hecho hasta la stablecoin de Ripple está deployada en Ethereum. Me gustaría que demostraras en qué está XRPL mejor posicionada, ya que por analogía, otras DeFi más avanzadas como Hedera no han demostrado mayor seguridad que cualquier otra blockchain tradicional y cuando ha habido pérdidas en protocolos pequeños se han lavado las manos, actuando solo en casos de protocolos ancla, y esto es justamente el mismo modus operandi que han seguido hasta ahora todas las blockchains tradicionales que han sufrido hackeos o problemas de seguridad en protocolos o componentes. En el caso de Hedera, el último hackeo vino del orá**** que eligieron para usar en toda la blockchain... por tanto, el debate no se centra tanto que alguien ponga el dinero si me lo roban, sino en qué mecanismos vamos a usar para acotar un problema, entonces, me gustaría que me aclararas en qué mejora XRPL eso con respecto a ninguna otra blockchain, porque si no lo haces consideraré que todo demás es simplemente marketing.

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  LeireMoFan (@LeireMoFan) reportó hace 44 minutos

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

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  Jokker (@0xJokker) reportó hace 44 minutos

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

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  Fede (@fedeeeeeev) reportó hace 44 minutos

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

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  Roger (@navywakura) reportó hace 49 minutos

  En esta captura la RAM sale mal. No hagan caso. Sigo programando e investigando, y creo que en setiembre podré publicarlo finalmente ya que estoy cerca de comprar AKD1000. Una vez tenga el benchmark de julios y mW, publicare el source code y la ISO. Tengo pensado ponerle la licencia BSL 1.1. Pero aun estoy pensando. Habrá una versión con GPLv3 del kernel base. echOS kernel estará disponible en github pronto!

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  Consejo d Seguridad d Información y Ciberseguridad (@CONSEJOSIAC) reportó hace 58 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.