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 días
Brasília	Inicio de Sesión	hace 2 días
Lyon	Sitio Caído	hace 2 días
Tel Aviv	Sitio Caído	hace 6 días
Rive-de-Gier	Sitio Caído	hace 6 días
Itapema	Sitio Caído	hace 24 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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  mario Bustamante (@mrbhenderson) reportó hace 21 segundos

  2) El problema no es GitHub. El problema es cómo se interpreta. 📌 GitHub = cualquiera puede escribir: “este token vale X” Eso NO lo hace real.

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  6x6es16 (@maquiavelo_san) reportó hace 4 minutos

  @Atom_Hamburger @TheUnknownMikan @InformaCosmos Ok, entendí el punto, pero mi comentario era más en tono de burla por eso puse lo de “ayuda de la IA”. Aun así, no hay IAs especializadas en eso jajaja solo copian un repositorio de GitHub de unos indios que usan un "FER" y ya. Busca lo que es TensorFlow.

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  tpx Security ⠠⠵ (@tpx_Security) reportó hace 5 minutos

  Se ha revelado la vulnerabilidad de severidad alta CVE-2026-3854 (CVSS 8.8) que afecta a GitHub Enterprise Server. La falla radica en la falta de sanitización de las opciones proporcionadas por el usuario durante una operación git push. Esto permite a un atacante inyectar metadatos en los encabezados de servicios internos, logrando la ejecución remota de código (RCE) en los servidores backend y eludiendo los mecanismos de aislamiento (sandboxing), lo que representa un grave riesgo de compromiso cruzado.

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  Guillermo Casaus (@_guillecasaus) reportó hace 6 minutos

  Un grupo de desarrolladores han creado una copia de CapCut completamente gratis. Se llama OpenCut y permite editar vídeos sin marcas de agua, suscripciones ni funciones bloqueadas. Tiene más de 55.4k stars en GitHub, es open-source y compatible con web, escritorio y móvil. Aquí te explico cómo funciona 👇

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  Hiirbaf (@Hiirbaf) reportó hace 9 minutos

  @Pixwart @EnchiladaScan No está alojado en GitHub, está en Drive, GitHub solamente funciona como lector

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  precis0x (@precisox) reportó hace 11 minutos

  Un desarrollador automatizó absolutamente toda su vida con scripts. Después renunció. Sus compañeros descubrieron todo. El repositorio se llama Hacker Scripts. Más de 49.500 estrellas en GitHub. Basado en una historia real. La historia original apareció en un foro ruso alrededor de 2015. Un ingeniero de builds dejó la empresa. Sus compañeros revisaron su antigua máquina. Esto es lo que encontraron: Script 1: "hangover" Si eran las 8:45 de la mañana y todavía no había iniciado sesión, el script le enviaba un correo a su jefe diciendo “no me siento bien, voy a trabajar desde casa”. Elegía la excusa al azar de una lista que él mismo había preparado con antelación. Script 2: "kumar-asshole" Cuando un cliente concreto escribía un correo con palabras como “help”, “trouble” o “sorry”, el script se conectaba por SSH al servidor del cliente, revertía la base de datos al último backup estable y respondía: “no te preocupes, ten más cuidado la próxima vez”. El cliente nunca habló con una persona real. Script 3: "smack-my-bitch-up" Si pasaban de las 9 de la noche y seguía conectado, el script le mandaba un mensaje a su esposa diciendo “trabajando hasta tarde”, acompañado de una excusa elegida aleatoriamente de una lista predefinida. Script 4: "fucking-coffee" La cafetera de la oficina funcionaba con Linux y tenía un puerto TCP abierto. Cada mañana, exactamente 17 segundos después de iniciar sesión, el script abría una conexión telnet a la máquina y le daba la orden de preparar café. Un latte mediano half-caf que tardaba 24 segundos en salir. Su café siempre estaba listo justo cuando él llegaba a la cocina. Todos los días. Durante años. Su jefe lo consideraba el desarrollador más atento del equipo. Su esposa pensaba que siempre la mantenía al tanto. El cliente creía que tenía el soporte más rápido de la industria. Los cuatro estaban hablando con scripts de bash. Nadie se enteró. Durante años. Cuando sus compañeros encontraron los scripts, los subieron a GitHub. Desarrolladores de todo el mundo los reescribieron en 17 lenguajes diferentes: Ruby, Python, Go, Java, Kotlin, PHP, PowerShell, Node.js y más. Una sola leyenda. Diecisiete lenguajes. 150 commits. La licencia es WTFPL. Una licencia real de código abierto que significa “Do What The **** You Want To Public License”. No automatizó solo su trabajo. Automatizó su vida entera. Y nadie lo descubrió hasta que se fue. 49.500+ estrellas. Con licencia WTFPL. Legendario.

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  MarcoDevOps (@MarcoDevOp) reportó hace 13 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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  Os (@OsBobba) reportó hace 13 minutos

  CloakBrowser es un Chromium sigiloso que supera los sistemas de detección de bots y funciona como reemplazo de Playwright. Código abierto, más de 4.000 estrellas en GitHub. El scraping y la automatización web no serán lo mismo. #Automatizacion #WebScraping #OpenSource

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  BlackthornE (@blackthornecl) reportó hace 15 minutos

  ¿SABES LO QUE BYTEDANCE ACABA DE SOLTAR EN GITHUB? 🔥🦌 DeerFlow 2.0 es un SUPER AGENT HARNESS de código abierto que está DESTRUYENDO todo lo que conocías. Imagina un agente de IA que puede investigar, codificar y crear durante MINUTOS O HORAS sin que le holding la mano. Aquí viene lo LOCO: 🏆 1 en GitHub Trending el 28 de febrero 2026 - detrás de ByteDance, los creadores de TikTok ¿Qué puede hacer? Básicamente TODO: -Sub-agents que trabajan en paralelo como un equipo de desarrolladores elite -Memoria de largo plazo que NO olvida nada -Sandboxes aislados para ejecutar código sin romper tu sistema -Skills extendibles que le dan superpoderes -Message gateway que orchestra todo La arquitectura es BRUTAL: - Integra Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf - Soporta DeepSeek v3.2, Kimi 2.5, Doubao-Seed-2.0-Code - Funciona con cualquier modelo compatible con OpenAI - Puedes usar vLLM para correr modelos locales El setup es RIDÍCULAMENTE fácil: make setup y te pregunta todo el wizard - modelo, búsqueda web, sandbox, acceso bash, herramientas de escritura de archivos. 2 minutos y listo. Modo sandbox = seguridad total. El agente ejecuta código en contenedores aislados. No va a romperte el servidor. Y lo MEJOR: 350 estrellas en tiempo récord. La comunidad está EXPLOTANDO. Esta es la próxima generación de agentes de investigación profunda. Ya no es solo "deep research" - es un harness completo para construir CASI CUALQUIER COSA.

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  Microsoft Developer Latinoamérica (@msdevlatam) reportó hace 16 minutos

  1/ GitHub Copilot app, ahora en preview para usuarios de Copilot Pro, Pro+, Business y Enterprise. Desde un solo panel: sesiones activas, issues, PRs y automatizaciones en paralelo. Cada sesión corre en su propio git worktree, sin configuración manual ni conflictos de branches. Los agentes escriben el código. Tú decides qué llega a producción.

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  Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportó hace 17 minutos

  Más de 8.5k estrellas en GitHub, gratis y open source. Retención completa del contexto y la memoria. No tendrás que volver a intentarlo para obtener una respuesta que deberías haber obtenido al primer intento. Funciona con ChatGPT, Claude Code, Gemini, MiniMax, Perplexity, Midjourney y cualquier herramienta de IA que le añadas.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 17 minutos

  Cada vez que tu agente de IA lee un log, un JSON o un chunk de RAG te cobra tokens por cada carácter. Un stack trace de 100 líneas. Una respuesta JSON de una API. Un directorio de archivos. El modelo no necesita todo eso verbatim. Pero tú pagas como si sí. Un ingeniero senior de Netflix pasó meses construyendo la capa que comprime todo eso antes de que llegue al modelo. Se llama Headroom. 23k estrellas en GitHub en menos de 6 meses. Apache 2.0. 60-95% menos tokens. Las mismas respuestas. No es marketing. Está validado en GSM8K, TruthfulQA y SQuAD. El benchmark más flipante: 94.9% de compresión con 98.2% de recall en páginas HTML. Lo que hace entre tu agente y el LLM: CacheAligner estabiliza el prefijo para mejorar los hits de KV cache. ContentRouter detecta el tipo de contenido y lo manda al compresor correcto. SmartCrusher aplasta JSON y datos estructurados. CodeCompressor comprime código via AST sin perder semántica. Kompress-base comprime texto natural via un modelo en HuggingFace. Y lo más importante: La compresión es reversible. Si el modelo necesita el original completo lo pide con headroom_retrieve y lo recupera. No se tira nada. Nunca. ✅ Funciona como librería Python, proxy HTTP o servidor MCP ✅ Compatible con Claude Code, Cursor, Codex, LangChain y cualquier agente ✅ Memoria compartida entre agentes con deduplicación automática ✅ Aprende de los fallos y escribe correcciones a CLAUDE.md y AGENTS.md ✅ Corre 100% local - tus datos no salen de tu máquina ✅ 154 releases. v0.24.0 hace 3 días. Activo hace 1 hora. Si usas Claude Code a diario y no tienes esto instalado estás pagando el doble de lo que necesitas. el enlace 👇

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  Ronnie Moncayo (@RonnieMoncayo) reportó hace 19 minutos

  El problema es lo que viene después... Tienes el HTML generado por la IA y quieres compartirlo con alguien. Hoy casi siempre esto se traduce a: - Pasar el archivo por Slack y rezar para que lo abran en el navegador - Crear un repo de cero - Hacer deploy a Vercel / GitHub Pages - O rogarle a alguien técnico que lo publique Todo eso para una demo que quizá viva 2 días.

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 25 minutos

  Un desarrollador automatizó prácticamente toda su vida con scripts de Bash. Lo más increíble es que nadie se dio cuenta hasta que renunció. REPO ABAJO 👇 Cuando sus compañeros revisaron su antigua computadora, encontraron varios archivos con nombres bastante extraños. El primero se llamaba “hangover”. Si llegaban las 8:45 de la mañana y todavía no había iniciado sesión, el script enviaba automáticamente un correo a su jefe diciendo que no se sentía bien y que trabajaría desde casa. La excusa se elegía al azar de una lista que había preparado previamente. El segundo script se llamaba “kumar-asshole”. Cuando un cliente específico enviaba un correo con palabras como “help”, “trouble” o “sorry”, el sistema se conectaba por SSH al servidor del cliente, restauraba la base de datos desde el último backup estable y respondía automáticamente: “No te preocupes. Ten más cuidado la próxima vez”. El cliente pensaba que estaba hablando con una persona real. El tercer script se llamaba “smack-my-bitch-up”. Si después de las 9 de la noche el desarrollador seguía conectado, el programa enviaba un mensaje automático a su esposa diciendo que estaba trabajando hasta tarde, acompañado de una excusa aleatoria. Pero el script más increíble era el de la cafetera. La máquina de café de la oficina funcionaba con Linux y tenía un puerto TCP abierto. Exactamente 17 segundos después de iniciar sesión, su computadora se conectaba a la cafetera mediante Telnet y ordenaba preparar un latte mediano half-caf. La bebida tardaba 24 segundos en estar lista. Cuando él llegaba a la cocina, su café ya lo estaba esperando. Esto ocurrió todos los días durante años. Su jefe pensaba que era el empleado más responsable. Su esposa creía que siempre la mantenía informada. Y el cliente pensaba que tenía el servicio técnico más rápido del mundo. Pero todos estaban interactuando con scripts. Cuando sus compañeros encontraron el código, lo publicaron en GitHub bajo el nombre “Hacker Scripts”. El repositorio superó las 49 mil estrellas y fue reescrito por desarrolladores en lenguajes como Python, Ruby, Go, Java, Kotlin, PHP, PowerShell y Node.js. Incluso utiliza la licencia WTFPL, que básicamente significa: “Haz lo que quieras con este código”. Este desarrollador no solo automatizó su trabajo. Automatizó su vida completa. Y nadie lo descubrió hasta que se fue.

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  eric (@takutowaYAOI) reportó hace 27 minutos

  @vql3n que es mas facil meter un infostealer en un fork falso en github (tengan cuidado tmb con eso que github tmp es seguro) donde la ingenieria social funciona en un 80% que ya te garantiza muchas victimas que aun confian en que x cosa es seguro

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  Abel (@ElCarvoOficial) reportó hace 30 minutos

  @kafunga2026 Si eres tan corto de neuronas que no entiendes cómo funcionan los debates públicos (no tengo idea de a qué claria te refieres, pero vista la sarta de estupideces no me asombra nada) ni tampoco cómo funciona GitHub, eso es problema tuyo.

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  Space Programmer (@Spaceprogrammer) reportó hace 33 minutos

  POR QUÉ LO HICIERON: GitHub lo dice sin rodeos: Copilot pasó de ser autocomplete a ser plataforma agentica. Una sesión larga de agente puede costar 100x más que una pregunta de chat. GitHub absorbió ese costo durante meses. Ya no puede.

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  ariel mathov (@arielmathov) reportó hace 33 minutos

  Día 313 de #buildinpublic hoy segunda clase del programa ejecutivo vibe coding de UDESA, explicando a gente que nunca tocó github cómo hacer para codear y deployar usando v0, cursor, claude, etc. Qué divertido enseñar esto, las caras van de "no entiendo nada" a felicidad cuando ven que algo funciona. Entre ayer y hoy, además, 8 reuniones de ventas. Claramente estamos a otro nivel con el producto y se nota, las demos funcionan mejor, entendemos mejor el pain, sabemos qué hay que hacer. Algunas empresas están probando hacer algo similar en 021 pero para que realmente funcione, hay que pulir al mismo tiempo: company brain+agents+UI de collab / management, sino el impacto no es suficiente. Get technical asap!!!

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  Iñigo Larrea (@larreaio) reportó hace 35 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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  dominicode (@domini_code) reportó hace 37 minutos

  Tengo tareas que se ejecutan solas. GitHub Actions y Claude. Bonito, ¿verdad? Pues la estaba liando. Dejaba que las specs se generaran ahí dentro, en automático. Pero el LLM no es tonto. Cuando algo no le cuadra, pregunta. “Open questions”, lo llaman. Y yo me las saltaba. El pipeline corría tan tranquilo. Con las dudas sin resolver. Imagínate la basura que salía al otro lado. Así que cambié el orden. Ahora genero las specs en local. El grilling de verdad, hasta que no queda ni una pregunta abierta. Cuando está listo para development, abro el issue. Y que corra todo solo. Vuelvo a ser feliz. El problema nunca fue la automatización. Era el orden. #SDD

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  🔥Kryon Harts🔥 (@KryonHarts) reportó hace 38 minutos

  @JessLinuxera Yo he aprovechado que tenía un buen portatil para trabajar y jugar para meterme un LMStudio, cargarle el modelo qwen3.6-35b-a3b, le he subido a tope el contexto y el GPU offload. Y con Continue en VSCode lo uso más o menos como otros chats como Github Copilot o Claude Code. Va más lento, pero el resultado es bueno para ahorrarse tokens, lo uso para búsquedas, resúmenes y tareas que no tocan código... de momento. Si tienes buena máquina puede ser una opción de ahorro bastante buena, pero como dicen los compañeros igual no compensa comprar maquina en vez de pagar tokens. Iré comentando los resultados que estoy comenzando a usarlo.

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  Dario Perez (@dario_perez) reportó hace 41 minutos

  @cociclo @fergleiser Estoy forzando a mis alumnos a mudarse a GitHub + latex para los manuscritos. Preparé un servidor que compila cuando recibe commits con un webhook… Todos trabajan localmente.

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  Antonio Bonet (@tonyblu331) reportó hace 41 minutos

  @powerhdeleon Lo dudo, creo que a nivel core y storage github seguirá siendo github, storage es cheap, el problema es la inferencia para los LLMs qué Github ha tenido que pagar a proveedores externos, a base de subsidios. Github como tal es su propia infra junto a Azure.

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  J G Garcia (@udalpe13) reportó hace 41 minutos

  Seguimos probando la creación automatica de hilos con XAI Developer Console, y Grok Build. Ahora debería crearlos automáticamente usando Github pero no funciona bien, ayer lo hizo y hoy he tenido que forzarlo y veo que son muy repetitivos... Le doy una vuelta, lo contaré...

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  Ervin Mo (@ervinmo1391) reportó hace 46 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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  Álvaro de León (@_alvarodeleon) reportó hace 47 minutos

  @tonyblu331 @powerhdeleon Él está hablando de las cuentas gratuitas y de lo que se sube a las cuentas, no está hablando del uso de los modelos de IA. Actualmente, se puede usar github incluso servidor de páginas web, o para correr Actions, no es tráfico ni carga despreciable

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  Manuel Montiel 📕 (@ManuelMontielMX) reportó hace 48 minutos

  @silvercorp Un bug con un simple gut push que otorgaba acceso de super admin. Pero en github punto con ya está arreglado. Es problema sigue en el enterprise porque muchos admiran no actualizan software.

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  Mbantino Pérez (@Tacantinho) reportó hace 50 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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  Kurt (@kkurtt__) reportó hace 56 minutos

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

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  Samuel Ferrero (@samuel_ferrero) reportó hace 57 minutos

  Vercel tuvo un incidente de seguridad en abril 2026. Acceso no autorizado a sistemas internos. Datos de variables de entorno de clientes comprometidos. Hackers pusieron la información a la venta por $2 millones. ¿El vector de entrada? No fue npm. No fue GitHub. No fue un paquete comprometido. Fue una herramienta de IA de terceros. Una herramienta que alguien integró porque parecía útil. Vercel confirmó que su cadena de suministro npm está intacta. Pero una herramienta de IA que usaste para agilizar tu workflow fue la puerta trasera. Esto cambia la conversación sobre seguridad. Hasta ahora, la cadena de suministro era código. Paquetes. Dependencias. Repos. Ahora la cadena de suministro incluye cada herramienta de IA que integras sin auditar. Cada API que conectas porque "es práctica." Cada agente que ejecuta código que no revisaste. La superficie de ataque ya no es tu código. Es tu stack de herramientas. Y la mayoría de equipos no tienen visibilidad de cuántas herramientas de IA tienen conectadas. Un usuario en Reddit lo resumió: "Hackers no necesitan comprometer tu código. Solo necesitan comprometer la herramienta que usas para no escribir código." La próxima vez que integres una herramienta de IA, pregúntate: ¿Tiene acceso a mis variables de entorno? ¿Ejecuta código en mi infraestructura? ¿Qué datos ve? Si no puedes responder esas tres preguntas en 30 segundos, ya tienes un problema. No mañana. Ahora.