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 (67%)
• Inicio de Sesión (20%)
• Errores (13%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Veigné	Errores	hace 3 días
Paris	Sitio Caído	hace 7 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 8 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 8 días
Mexico City	Inicio de Sesión	hace 8 días
León de los Aldama	Sitio Caído	hace 9 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:

• 
  Ronnie Moncayo (@RonnieMoncayo) reportó hace 11 segundos

  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.

• 
  Lovebesfil (@Luis96019632) reportó hace 4 minutos

  @leoncsm @JordiNeil como cualquier otro programa tiene su 8k de problema los ingeniero de microsoft y google recibe miles de pr de problema de inseguridad y problema en su producto en github mientra mas famoso sea mas pr tendra en github entonce que hermes sea mas seguro eso nunca va a pasar

• 
  Nicolás Schürmann (@_nasch_) reportó hace 5 minutos

  Tengo un flujo de trabajo con agentes desde mi teléfono y mi modelo local LLM corriendo en un servidor que me tiene vuelto loco. Le doy órdenes en la calle y luego de un rato reviso en github. Me encanta.

• 
  angel (@angeldot_) reportó hace 8 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👇

• 
  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 8 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.

• 
  Francisco Alcoba (@arkhadi) reportó hace 8 minutos

  @lendersacc Basicamente un compañero ha creado un harness para Claude code (adaptado también para Codex aunque no lo hemos probado) con distintas acciones. Primero puedes generar información de arquitectura para el agente y refinar los tickets que tengas en la plataforma, en general le damos un proyecto que nos haya creado el PM con todo el contexto y genera las tareas con sus relaciones. Una vez hecho revisamos el plan de los tickets con toda la información. A partir de ahí conexiones con Linear y github para empezar. El agente lee el ticket que le indiques, lo mueve de columna, genera el worktree correspondiente, traza un plan, te hace preguntas sobre las dudas o arquitectura que no estén claras. Una vez hecho eso, implementa, luego revisa con un bucle hasta que tiene un score de confianza alto en la solución y el código, realiza capturas de pantalla si es un ticket con UI, abre la PR, con una descripción del problema, solución, etc... y añade a los revisores configurados, en nuestro caso tenemos además un par de agentes de revisión automática y monitoriza la PR en bucle para revisar comentarios, resolverlos si son válidos y responder. Tras eso es cuando nosotros, dependiendo del tamaño del cambio, complejidad y riesgo podemos entrar a revisar. Por último tiene un paso para completar el ticket con el merge, moviendolo a "done" y basicamente finalizando ese trabajo.

• 
  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 13 minutos

  ChatGPT cuesta 20 dólares al mes. Claude otros 20. Alguien publicó el reemplazo completo en GitHub. Corre 100% en tu máquina. Memoria local. Sin nube. Sin que nadie lea lo que le dices. Se llama OpenHuman y es lo más cercano a tener una IA propia que he visto. ✅ Agente personal con memoria persistente entre sesiones ✅ Privado por diseño: tus datos no salen de tu ordenador ✅ Compatible con Claude, GPT, modelos locales y Ollama ✅ Automatiza tareas, navega la web, ejecuta código y gestiona archivos ✅ Funciona en Mac, Windows y Linux ✅ GNU License, 100% open source Tus conversaciones. Tus datos. Tu máquina. lo tienes abajo 👇

• 
  Carlos Villuendas (@carlosvillu) reportó hace 14 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.

• 
  David C. (@davidcorto) reportó hace 14 minutos

  3/3 El problema es la "maleabilidad de la firma" (un viejo conocido que ya sufrió Bitcoin): GitHub acepta ligeros cambios en los bytes de la firma sin normalizarlos. No tienes que hacer nada en tus repos, la solución la debe aplicar GitHub en sus servidores.

• 
  Bandicootmonito (@Bandicotmonito) reportó hace 15 minutos

  @megadjx13 @Markus00095 Si amigo ya funciona y es muy fácil de instalar, solo baja el zip de mwifiex del repo de Github ps5 Linux, extraerlo, abrir terminal donde tienes los archivos extraídos y solamente usar el comando sudo ./install.sh, es recomendable tener el kernel en 7.0.8 antes de esto.

• 
  Camaleón Raro (@camale0nrar0) reportó hace 17 minutos

  La ejecución está commoditizada. Replit Agent, Cursor, v0, GitHub Copilot, to funciona bien. El diferenciador ahora: criterio pa reconocer patrones, anticipar edge cases, saber cuándo NO delegar al agente.

• 
  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 18 minutos

  El problema tiene dos caras: la económica y la de privacidad. Con la cuota cerrada de Copilot tu código pasa por la infraestructura de GitHub. En proyectos con datos sensibles, eso es una conversación incómoda con el equipo de seguridad.

• 
  Mich (@artmichel_eth) reportó hace 19 minutos

  💸 ¿Eres un Token Maxing? Es decir, ¿Sientes que estás consumiendo demasiados tokens y tu cuenta de Claude/chatGPT la estás gastando muy rápido? Desde hace un tiempo he estado usando una herramienta que ha reducido bastante mi consumo de créditos en todos los LLM. Y es que a veces el problema no es solo “leer un archivo” con IA, sino cuánto cuesta procesarlo. Una forma práctica de resolverlo es convertir esos archivos primero a texto plano estructurado, por ejemplo a .md (Markdown). Justamente para eso existe MarkItDown, una utilidad de Python creada por Microsoft para convertir distintos tipos de archivos a Markdown pensando en flujos con LLMs, indexación y análisis de texto. Y lo mejor de todo, es que usarlo es completamente gratis. En lugar de aventarle directamente al modelo un Excel o un PDF “pesado”, primero lo conviertes a Markdown y ya después trabajas con un formato mucho más limpio y manejable para la IA. Eso te ayuda a ordenar mejor la información y a preparar mejor los documentos antes de pasarlos por un LLM. Y para hacerlo todavía más práctico, he desarrollado un script en Python que automatiza todo, toma múltiples archivos desde una carpeta, los convierte a .md y los deja listos en otra carpeta. Todo corre con un solo clic al abrir un archivo .bat. Te comparto mis script y las instrucciones para instalar MarkItDown en tu computadora. Toda la parte técnica completa la dejé en mi GitHub. 📎 Link en cometarios

• 
  perrohunter (@perrohunter) reportó hace 21 minutos

  Esta es una de las idioteces con las que tengo un problema, se Gemini revelo su system prompt y alguien lo subio a github. De las primeras cosas que le instruyen a la LLM es que "valide las emociones del usuario" Gemini: "Entiendo que te quieres matar, pero beber gasolina es mas eficiente"

• 
  Alvaro VA (@AlvarovaOficial) reportó hace 21 minutos

  @angeldot_ En "GitHub" acaban subir la solucion al mayor problema del vibe coding. Se lanzó Spec Kit y en poco tiempo ya tiene +120K estrellas.

• 
  Dago (@Dagovj) reportó hace 25 minutos

  @Marcela_etc @BryantBrownA Puedes pedirle a una IA (ojalá Codex que tiene un tier gratis), lo instalas, inicias sesión, y le envías este prompt: "Me instalas PDFCraft (un repo de GitHub similar a iLovePDF) y que funcione aún cuando reinicie el PC. Que se pueda usar en mi navegador".

• 
  kento iv (@0xKento_) reportó hace 26 minutos

  cada dia que pasa las cryptos siguen cayendo y el prediction market es una buena oportunidad no porque sea mas facil, sino porque es otra forma de pensar el mercado en crypto muchas veces estas mirando una vela roja, una narrativa que se murio o una meme que ya hizo -70% en prediction markets, en cambio, estas mirando probabilidades, eventos, precios, liquidez, timing y diferencias entre plataformas hoy encontre un repo bastante interesante llamado polymarket-arbitrage la idea es buscar posibles ineficiencias dentro y entre polymarket y kalshi, comparando mercados parecidos, precios, spreads y oportunidades donde el riesgo capaz esta mal priceado obvio no es plata gratis, si fuera tan facil no estaria en github jajajs pero me gusta porque te obliga a pensar distinto, no es solo “quien gana?”, es “cuanto esta pagando el mercado por ese resultado y si ese precio tiene sentido?” el prediction market no es solo apostar, es aprender a leer probabilidades en tiempo real repo y pagina abajo en comentariosss

• 
  hipersayan x (@hipersayanX) reportó hace 27 minutos

  @daviantongartil @Cypher1984 Stripe tiene un soporte muy limitado de países, no hay soporte ni funciona en LATAM. Solo funciona en LATAM atraves de GitHub por la versión express y poco más. Sino tenés que abrir una LLC con Atlas.

• 
  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 28 minutos

  🚨 UN PROGRAMADOR SOLO ACABA DE LOGRAR LO QUE GOOGLE LLEVA AÑOS IGNORANDO Desarrolló Obscura, un navegador headless en Rust creado específicamente para agentes de IA, scraping masivo y automatización. Solo usa 30 MB de RAM. Las páginas cargan en 85 ms. Bloquea automáticamente 3.520 trackers. Elimina anuncios, analíticas y todo script de rastreo. Se llama Obscura y tiene lo que Chrome nunca podrá darte: Cada sesión genera una huella digital completamente distinta. GPU, canvas, audio, batería… todo se randomiza en tiempo real. Ningún detector de bots lo identifica porque se comporta exactamente como un Chrome real. Es el reemplazo directo de Puppeteer y Playwright. Sin Node.js. Sin dependencias pesadas. Un solo binario ligero. Ya supera las 19k estrellas en GitHub. 100% open source. Totalmente gratis. Si trabajas con scraping, IA o automatización… esto no es solo una mejora. Es un cambio de juego. Guarda este post antes de que se te olvide. Es una de las mejores herramientas que han salido este año 💎

• 
  JohnnyDc 🐘🐍 (@johnnydc) reportó hace 29 minutos

  @midudev Siempre ha tenido competencia, pero la verdad es que al menos a mi me da mucha pereza moverme de proveedor. Ya uso gitea en servidor local y vps y Github para los clientes. Me da pereza buscar nuevo proveedor y a saber la confianza...

• 
  ares. 🎧 (@aresotik) reportó hace 31 minutos

  @artic_ai 51k stars y la mayoría no sabe que existe, así funciona github a veces

• 
  silvan (@silvanrec) reportó hace 32 minutos

  UN DEV HIZO EN OPEN SOURCE LO QUE NOTION Y CONFLUENCE NO QUIEREN QUE EXISTA encontré openknowledge y es de esas herramientas que deberían ser el estándar y todavía no lo son la idea es simple: tu documentación deja de vivir presa en un saas y pasa a ser archivos markdown normales, versionados con git como el resto de tu código la diferencia real está en el mcp nativo. claude, cursor y codex ya no solo leen tu base de conocimiento, la indexan, la consultan y coescriben directo ahí. se acabó el copy paste de specs y contexto cada vez que abrís un agente esto no es “otra wiki con ia”, es la wiki dejando de ser un silo corre 100% local primero, con cli (npm install -g @inkeep/open-knowledge) o dmg nativo en mac, y aun así tiene el wysiwyg fluido de una wiki moderna la parte que nadie cuenta: cuando tu documentación es texto plano portable, el vendor lock-in de las wikis saas deja de ser un problema técnico, se vuelve una elección es open source, es gratis, y ya está en github

• 
  Alvaro Felipe Chávez (@AlvaroFelipeCh) reportó hace 35 minutos

  Tu programas la app y te doy el 5% del negocio, el otro 95% es mío porque es mi idea. Esa frase la hemos escuchado por años los programadores. Por mucho tiempo, muchos “emprendedores” (énfasis en las comillas) creyeron que la única barrera entre su idea y triunfar como emprendedores era contratar programadores.  Pero la IA desmontó ese mito. Hoy, conversando con la IA, cualquier personas puede construir cualquier tipo de software. ¿Y qué hemos visto? El nuevo Slack, el nuevo Notion, el nuevo HubSpot, el nuevo Salesforce, el nuevo GitHub, y así sucesivamente. Lo mismo de siempre con apellido “AI” al final. Y no es que esté mal reinventar una categoría existente, pues es lo que hizo Apple con el iPhone en 2017, pero es que con la herramienta más poderosa que ha creado la humanidad (la IA) es sorprendente las pocas apps realmente disruptivas que han aparecido: NotebookLM, WisprFlow, Claude Code / Codex y pocas más. Casi todas las demás son solo el nuevo "algo que ya existía pero con IA".  El punto al que quiero llegar es que la barrera para emprender nunca fue la falta de programadores sino la falta de visión. Ser emprendedor no es tener un idea y buscar quien la programe. Emprender implica resolver un problema real, un problema que la gente pague por resolverlo.  Si de verdad quieres emprender, no empieces por la idea ni por la app. Empieza por el problema. ¿Qué problema resuelves y para quien? ¿La gente está dispuesta a pagar por tu solución? Si le resuelves a la gente un problema que los molesta, te pagarán. Lo demás es ir resolviendo cada vez más problemas. Así crecen las empresas, no vibecodeando cualquier cosa que a nadie le importa y meterle ads.

• 
  Esteban Grandal (@egrandal) reportó hace 43 minutos

  @midudev Ya no sirve para nada. Es absurdo. Este mes exploro OpenCode y probablemente me de de baja en GitHub. Una pena, porque era el mejor, pero lo entiendo. El ritmo de crecimiento de uso y recursos (cómputo) que ha experimentado también ha sido absurdo.

• 
  fred (@heyfredds) reportó hace 44 minutos

  LOS PDFs ESCANEADOS, LAS FÓRMULAS Y LAS TABLAS ROTAS YA NO SON UN PROBLEMA PARA TU IA. 63.000 estrellas en GitHub. Y casi nadie fuera de China lo conoce todavía. Se llama MinerU. Coge el PDF más caótico que tengas y lo convierte en datos limpios que la IA entiende de verdad. → Las fórmulas matemáticas salen en LaTeX, no en símbolos rotos → Las tablas se reconstruyen en HTML, sin descuadrarse → Lee documentos escaneados, manuscritos y a varias columnas → OCR en 109 idiomas, y corre en tu máquina sin conexión Donde otros conversores devuelven texto ilegible, este te da estructura. Es la diferencia entre fotocopiar un documento torcido y volver a escribirlo limpio. Gratis y open source. Repo abajo.

• 
  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 49 minutos

  un pentest profesional te cuesta miles de euros y tarda semanas. esto lo hace un agente de IA en horas, y es gratis. strix son agentes autónomos que actúan como hackers de verdad: ✅ ejecutan tu código y buscan vulnerabilidades reales ✅ validan cada fallo con un exploit funcional, no falsos positivos ✅ generan el informe y hasta el parche listo para mergear ✅ se integran en tu CI/CD para frenar código inseguro antes de producción 37.6k estrellas en GitHub. [Guarda esto] 👇

• 
  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 50 minutos

  ElevenLabs: $22/mes para clonar tu voz. Wispr Flow: $17/mes para dictar con IA. alguien publicó en GitHub lo mismo, gratis, y corre en tu máquina. sin suscripción. sin tus audios subidos a ningún servidor. sin cuenta de nada. ✅ clona cualquier voz desde muestras cortas ✅ dictado por voz con IA integrado ✅ studio completo para crear contenido de audio ✅ corre local, AMD y NVIDIA, Windows y Mac 37k estrellas. 1.4M descargas. MIT. se llama Voicebox 👇

• 
  José Luis Chávez del Cid (@jlchavezGT) reportó hace 55 minutos

  GitHub valió su seguridad por una extensión con un problema de seguridad.

• 
  Sarah con S de Sophonauta (@astromotomami) reportó hace 56 minutos

  @JuanmaofArcos_ Ah, y ponte a hacer proyectos y súbelos a GitHub. Pero no proyectos sacados de tutoriales de YouTube. Proyectos que resuelvan un problema y puedas explicar con interés.

• 
  NatyShi 🦇🔊🏴 (@NatyShi_) reportó hace 58 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