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 12 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 13 días
Junín	Errores	hace 13 días
Guadalajara	Errores	hace 13 días
Paris	Sitio Caído	hace 13 días
Quito	Errores	hace 13 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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  Josué Hernández (@josueisaihs) reportó hace 44 segundos

  La analogía falla en el punto que importa: el lock-in de GitHub era social graph y CI; el de HF es la ruta de resolución de artefactos. from_pretrained resuelve contra su CDN en cada build. Ahí el dueño no controla un repo, controla el default de descarga de todo el stack.

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  Pablo E. Untroib (@PEU_AR) reportó hace 1 minuto

  Ayer el comentario del tocayo que dio en el clavo me hizo reír, tuitazo en lo que a mi respecta. Pero el nerd que llevo adentro arrancó un loop Hoy mientras desayunaba escribí un proto-prompt de lo que me gustaría que haga una pagina web sin muchas aspiraciones para ayudar un poco con la búsqueda a alguien que no quiere salir a hablar en persona como yo Ese prompt se lo pase a una IA para que lo ordene y mejore y este es el resultado del prompt, mientras escribo esto tengo a Claude (con APIs via mi propio llmrouter de Z y Deepseek) laburando para hacerlo, cuando este terminado debería aparecer en mi web, ya les pasare link. El prompt (si les sirve úsenlo): Quiero que me busques las 10 marcas que más autos de origen chino vendieron en Argentina desde el inicio de 2026. Importante: no me refiero solamente a marcas chinas. Quiero incluir cualquier marca que venda en Argentina modelos fabricados en China. Por ejemplo, Ford vende la Territory, que es de origen chino. Esta información va a ir a un archivo marcas.json. Después, para cada una de esas marcas, necesito que listes sus modelos vendidos en Argentina y los ordenes por volumen de ventas. Esa información va a ir a otro archivo llamado modelos.json. Una vez que tengamos marcas.json, necesito que entres en la página web oficial de cada marca y busques el listado de concesionarios oficiales en Argentina. Para cada concesionario, quiero que obtengas todos los datos de contacto que puedas encontrar, dando prioridad a: WhatsApp Email Teléfono Dirección Página web, si corresponde Con esa información quiero generar un nuevo archivo concesionarios.json, organizado por marca y, dentro de cada marca, por concesionario. El objetivo final es hacer una página web para un hosting básico que solamente tiene acceso por FTP. En esa página, el usuario debería poder: Elegir una marca. Elegir un modelo de esa marca. Ver información del modelo. Si es posible, ver fotos del auto, sus versiones/variantes y colores disponibles. Escribir o modificar un mensaje. Enviar fácilmente ese mensaje a todos los concesionarios que vendan ese modelo. La idea es que el usuario pueda, por ejemplo, elegir: BYD → Song Pro → escribir un mensaje → contactar a todos los concesionarios que venden ese modelo. Si durante el scraping podemos obtener de fuentes oficiales las fotos de los autos, las distintas versiones y los colores disponibles, sería genial poder mostrarlos durante el proceso de selección. Sobre las fuentes Para los datos de ventas y modelos quiero usar fuentes confiables y, cuando sea posible, fuentes oficiales o asociaciones del sector. Para los concesionarios, quiero priorizar siempre la página oficial de la marca, no directorios de terceros. Si un dato no está disponible o no se puede verificar, prefiero que quede indicado como faltante antes que inventarlo. Sobre las decisiones técnicas No necesito que me hagas una entrevista sobre las decisiones técnicas del proyecto. Asumo que vos podés determinar cuál es la mejor solución técnica para cada caso. Esto incluye, entre otras cosas: tecnología que conviene usar; estructura de los JSON; arquitectura de la página; cómo resolver el funcionamiento en un hosting que solamente permite FTP; cómo relacionar marcas, modelos y concesionarios; cómo implementar el contacto por WhatsApp/email; cómo hacer el scraping; cómo manejar las fotos y demás información; cualquier otra decisión técnica necesaria para que el resultado funcione correctamente. Tomá vos esas decisiones buscando la solución más simple, robusta y adecuada para este proyecto. GitHub y despliegue Los avances del proyecto, cuando lo consideres necesario, se irán subiendo al repositorio: github pablopeu/autoschinos Quiero además que configures un GitHub Action para que, dadas las credenciales de FTP y el folder de destino, pueda compilar el proyecto y subir automáticamente la versión final al hosting. Las credenciales no deben quedar escritas en el código ni en el repositorio. Utilizá el mecanismo apropiado de GitHub Secrets para guardar: dirección/host FTP; usuario FTP; contraseña FTP; folder remoto de destino. El Action debería encargarse de: Obtener el código. Instalar las dependencias. Compilar/generar la versión de producción. Subir los archivos necesarios al FTP. Dejar el sitio listo para funcionar en el hosting. La solución debe estar pensada para que posteriormente pueda cambiar fácilmente las credenciales o el folder de destino sin modificar el código. Validación del funcionamiento Podés y debés verificar el funcionamiento localmente durante el desarrollo. Sin embargo, la fuente de verdad de que el sistema funciona correctamente será siempre la versión de la web que está efectivamente subida al hosting por FTP. Por lo tanto, después de cada despliegue importante, si es posible, verificá que la versión publicada responda correctamente y que los archivos necesarios estén disponibles. De todos modos, la validación final del funcionamiento en el hosting la tiene que hacer el usuario. Es decir, no des por terminado el proyecto solamente porque funciona localmente: el usuario debe confirmar que la versión subida al hosting funciona correctamente. Importante sobre el trabajo Antes de empezar, solamente preguntame si necesitás alguna información funcional que realmente no puedas determinar por tu cuenta. No me consultes sobre decisiones técnicas: tomá esas decisiones vos. Cuando tengas toda la información necesaria, armá un plan de trabajo completo y después hacé todo one shot, es decir, ejecutá el trabajo completo sin ir pidiéndome confirmación en cada etapa. El resultado final debería incluir los archivos: marcas.json modelos.json concesionarios.json la página web lista para subir por FTP, y el workflow de GitHub Actions configurado para realizar el build y deploy por FTP.

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  german... (@german_sindatos) reportó hace 3 minutos

  @vheeorji22 Github sirve para que de un archivo no crees N copias que se llamen version_final, version_final_2, version_final_esta_si_es

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  Manu Quiroga (@Manuls) reportó hace 7 minutos

  fueron cuatro prompts pero un servidor ya tenía configurado el espacio en Vercel, el repositorio en Github, las claves de APU en Google Cloud y la integración con Supabase por eso digo siempre que para hacer vibe coding algo hay que saber del tema

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  Adrià Martí (@adriml24) reportó hace 8 minutos

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

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  Diego (@Diegg00o) reportó hace 15 minutos

  @GordoLeyes hay miles de competencia contra github... ojala alguna le hiciera frente... el problema no es solamente el repositorio... son las miles y miles de integraciones que ya tiene por la comunidad

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  j0n4th4n.d4rk (@j0n4th4n_d4rk) reportó hace 15 minutos

  @ItsDarkStar_06 @powerhdeleon Reinventar? Jajajaj si Github está basado en un software opensource “git” si sabes más o menos a fondo de qué trata te lo montas en tu propio servidor y si no sabes con docker lo haces en un solo comando muchas empresas cuidan su base KB y code como el santo grial hacen eso

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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 18 minutos

  🚨 Incidente en GitHub causa interrupción de 8 horas 🚨 La compañía reportó fallos por saturación de balanceadores y una configuración de autoscaling errónea. Errores elevados afectaron funciones clave como Issues, Pull Requests y Copilot. El tráfico de tokens se multiplicó por diez por un error en VS Code. GitHub anuncia cambios para evitar futuros incidentes. Desarrolladores enfrentan pérdida temporal de acceso crítico.

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  Codely ﹤🍍﹥ (@CodelyTV) reportó hace 19 minutos

  Este lunes GitHub se cayó durante 8h, ¡toda una jornada laboral donde no se podía desplegar! Y es que es muy común tener todo el flujo de desarrollo allí embebido. Si se cae GitHub no podemos desplegar a producción. Eso puede generar mucha frustración, pero es que el incremento de tráfico que están teniendo es BRUTAL. Y es que los agentes hacen commits y push a velocidades que el año pasado parecían imposible. Para eso también ha surgido Cursor Origin, una alternativa a GitHub enfocada en la programación agéntica. Programación agéntica, que si usas Claude Code, esta semana funciona mejor gracias al fix que han puesto a Opus 5. 🥳 Todas estas y muchas más noticias las estamos comentando ahora en directo en el Café con Codely. ¡Vente!

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  Mario Juárez (@mariomka) reportó hace 22 minutos

  Dejé de pagar Freeletics. Me hice una app a medida. No he tocado ni revisado ni una línea de código. 80 commits en varios días, en pequeños huecos entre otras cosas. Es una PWA, local-first. Sin backend, sin cuentas, sin servidor. Todo se ejecuta y se guarda en el navegador y se despliega gratis en GitHub Pages. Pero lo interesante es el flujo. Estoy en el gym, veo algo que no me gusta, algo que podría mejorarse, un botón donde no toca o quiero una funcionalidad nueva. Abro @orca_build desde el móvil, prompteo, commit y push. GitHub Actions pasa lint, tests unitarios y e2e, buildea y despliega. Antes de terminar la serie lo tengo actualizado en el móvil. Y las rutinas tampoco las escribo yo. Son ficheros JSON y los genera Claude con una skill personalizada que tiene referencias de entrenamiento basado en la última evidencia, mi perfil, y un script que valida el formato. La skill la tengo privada que va con mis preferencias y mis datos. El stack es React 19, Vite, Tailwind y Dexie. Yo vengo de Vue y no había tocado React, pero, da exactamente igual. En este proyecto no he revisado ni una línea de código, pero hay una buena red de seguridad: TypeScript estricto, Biome, 307 tests unitarios, e2e con Playwright y hooks de git que no me dejan pushear si algo falla. Y para cualquier feature un poco grande tiro de Forge, mi propio plugin para Claude/Codex que planifica, construye, valida, revisa y refactoriza. La verdad es que funciona de lujo.

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 24 minutos

  67.000 estrellas en GitHub para un repo que hace una sola cosa: buscarte trabajo mientras duermes. Se llama career-ops y el flujo es este: → Rastrea portales de empleo → Evalúa cada oferta con una rúbrica estructurada de la A a la F → La convierte en una nota del 1,0 al 5,0 → Y te deja arriba solo lo que supera tu corte Lo interesante no es que use IA. Es la rúbrica. Todo el mundo lleva dos años pidiéndole a un modelo "dime si esta oferta me encaja" y recibiendo un párrafo simpático y sin criterio. Esto le pone examen. Mismo baremo para las 400 ofertas. Que resulta que era el problema desde el principio: no la falta de inteligencia, la falta de criterio constante.

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  Deivinson Tejeda (@DeivinsonTejeda) reportó hace 24 minutos

  Otra vez github con con problema... Damn!

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  Lori (@lornasuriano) reportó hace 26 minutos

  @nicoproducto Es que sí, yo por eso lo subí a GitHub para que cualquiera lo use porque me pareció útil posta y quiero que el resto lo use si le sirve

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  Alan Daitch (@AlanDaitch) reportó hace 26 minutos

  El otro día tenía que pasarle unos archivos a un teléfono viejo, que anda mal de internet Ahí fue cuando me acordé de un reloj de 1994: el Data Link, que hicieron Timex y Microsoft juntos. Tiene un sensor óptico arriba del vidrio y funcionaba así: lo acercabas al monitor, que parpadeaba en barras de luz y en veinte segundos tenías setenta números de teléfono adentro. Me encontré con un usuario que hizo exactamente esto con Claude Code: la pantalla dibuja el archivo como una ráfaga de 60 códigos QR por segundo y el celular lo filma con la cámara y lo rearma.  Y el QR es lo mejor que hay para esto, porque nació justamente para que lo lean mal: torcido, con reflejo, a media luz. Ni siquiera hace falta agarrarlos todos: cada uno lleva una mezcla de varios pedazos del archivo, así que con los que enganchás se despeja el resto solo, con un sistema de ecuaciones. El tema es que, para poder leer los QRs, había que entrar a una página de internet que era justamente lo que quería evitar, así que le di el código a mi Claude Code y le pedí que lo convierta en una app de Android.  Después de media hora, me lo solucionó, pero además se dio cuenta de que la cámara del celular es un desastre, así que me armó la configuración del emisor para poder definir cuántos QR salen por segundo y qué tan denso es cada uno. Un par de pruebas para encontrar el punto justo y listo! Me quedó en 255 bytes por QR, más o menos un tuit, así que un PDF de una carilla entra en veinte segundos.  Ya me puedo transferir archivos chiquitos desde la compu a mi celular viejo sin ningún tipo de conexión: una maravilla. Te dejo el sitio acá abajo y el código en mi github como siempre. ¡Que lo disfrutes!

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  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 26 minutos

  Me trabajo semejante herramienta y tweet, horas y horas de trabajo GRATIS, para todo el público hispano cripto, para que después @github vaya poniendo piedras por el camino. Ahora mismo mi cuenta no funciona, está como deshabilitada o capada o dada de baja o a saber, qué maldita impotencia. Pero bueno, como digo, menos mal que tengo un plan B. Podéis entrar gratuita y rápidamente a mi canal de Telegram (IngenieroSeedSecurity) y allí publico siempre los mismos ficheros. Mañana subiré allí el de SafeDocument, que se me olvidó subirlo.

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  Roger (@navywakura) reportó hace 27 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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  Federico Echeverri (@echeverrifm) reportó hace 27 minutos

  @TELMEXSoluciona @Telmex @github Es que es lo que no entienden, no es mi caso es la región con problema

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  LeX (@LeX0nDump) reportó hace 29 minutos

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

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  🇨🇺Arquitecto de Software y FullStack.🇻🇪 (@Apokalipto4) reportó hace 31 minutos

  @UnTalNixon_exe Lo configure en mi vscode con Continue que es compatible con openai y no funciona. Le configure con la IA GitHub copilot y le puse el API KEY generado por TokenRouter para el modelo Kimi K3 "free" y sin embargo me da errores como que no he pagado suscripción con esa KEY

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  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 32 minutos

  La verdad incómoda: Si sueltas agentes contra GitHub, npm, una API o tu propio servidor sin tope de reintentos, rate limit ni circuit breaker, estás construyendo el mismo incendio. En chico. Tres reglas mínimas: 1. Backoff y tope de reintentos 2. Un presupuesto de requests por agente 3. Una métrica que mida el cuello real, no la CPU “sana” Guarda el hilo si te ha servido. Y dime: en tu equipo, ¿quién pone ese límite… o todavía pegan hasta que arde?

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  Víctor Falcón (@victoor) reportó hace 36 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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  Joaquin Cartagena (@Joaquin_888) reportó hace 38 minutos

  @macroman66 @midudev Creo que este problema lo estamos viendo por ahí vi que desarrollaron una alternativa a github con un árbol de decisiones de ia . Sigo sin entender por qué competir con github en vez de integrarlo ahí pero bueno hay que encontrar una solución global

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  Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó hace 40 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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  Fernando (@fnandot) reportó hace 43 minutos

  @carlesnunez Totalmente. Pero quizá el problema no sea añadir más hierro, sino adaptar la arquitectura. Git tiene más de 20 años y no fue pensado para esta escala ni este uso, ni tampoco GitHub. Quizá toca replantear algunas abstracciones para una era de humanos + agentes generando software.

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  Consejo d Seguridad d Información y Ciberseguridad (@CONSEJOSIAC) reportó hace 46 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.

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  Kuha (Re:World D.) (@_Kuha_) reportó hace 48 minutos

  @LuchoGarabito Si estuviera bien hecho te diría re piola. Onda 99.9% de la programación hoy en día es IA El tema con esto es que luego tenes algo super slop mal hecho, que es un PELIGRO enorme de seguridad, y la gente sin saber ejecuta código random de github en su pc sin entender el riesgo

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  Luis (@medioluiss) reportó hace 48 minutos

  Darle acceso a codex a la extension de github no es peligroso? Ahi no puedo limitar lo que hace en el propio github como se puedo hacer con la de computer use o lo estoy usando/entendiendo mal?

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  Pablo E. Untroib (@PEU_AR) reportó hace 50 minutos

  El prompt (si les sirve úsenlo): Quiero que me busques las 10 marcas que más autos de origen chino vendieron en Argentina desde el inicio de 2026. Importante: no me refiero solamente a marcas chinas. Quiero incluir cualquier marca que venda en Argentina modelos fabricados en China. Por ejemplo, Ford vende la Territory, que es de origen chino. Esta información va a ir a un archivo marcas.json. Después, para cada una de esas marcas, necesito que listes sus modelos vendidos en Argentina y los ordenes por volumen de ventas. Esa información va a ir a otro archivo llamado modelos.json. Una vez que tengamos marcas.json, necesito que entres en la página web oficial de cada marca y busques el listado de concesionarios oficiales en Argentina. Para cada concesionario, quiero que obtengas todos los datos de contacto que puedas encontrar, dando prioridad a: WhatsApp Email Teléfono Dirección Página web, si corresponde Con esa información quiero generar un nuevo archivo concesionarios.json, organizado por marca y, dentro de cada marca, por concesionario. El objetivo final es hacer una página web para un hosting básico que solamente tiene acceso por FTP. En esa página, el usuario debería poder: Elegir una marca. Elegir un modelo de esa marca. Ver información del modelo. Si es posible, ver fotos del auto, sus versiones/variantes y colores disponibles. Escribir o modificar un mensaje. Enviar fácilmente ese mensaje a todos los concesionarios que vendan ese modelo. La idea es que el usuario pueda, por ejemplo, elegir: BYD → Song Plus → escribir un mensaje → contactar a todos los concesionarios que venden ese modelo. Si durante el scraping podemos obtener de fuentes oficiales las fotos de los autos, las distintas versiones y los colores disponibles, sería genial poder mostrarlos durante el proceso de selección. Sobre las fuentes Para los datos de ventas y modelos quiero usar fuentes confiables y, cuando sea posible, fuentes oficiales o asociaciones del sector. Para los concesionarios, quiero priorizar siempre la página oficial de la marca, no directorios de terceros. Si un dato no está disponible o no se puede verificar, prefiero que quede indicado como faltante antes que inventarlo. Sobre las decisiones técnicas No necesito que me hagas una entrevista sobre las decisiones técnicas del proyecto. Asumo que vos podés determinar cuál es la mejor solución técnica para cada caso. Esto incluye, entre otras cosas: tecnología que conviene usar; estructura de los JSON; arquitectura de la página; cómo resolver el funcionamiento en un hosting que solamente permite FTP; cómo relacionar marcas, modelos y concesionarios; cómo implementar el contacto por WhatsApp/email; cómo hacer el scraping; cómo manejar las fotos y demás información; cualquier otra decisión técnica necesaria para que el resultado funcione correctamente. Tomá vos esas decisiones buscando la solución más simple, robusta y adecuada para este proyecto. GitHub y despliegue Los avances del proyecto, cuando lo consideres necesario, se irán subiendo al repositorio: GitHub pablopeu/autoschinos Quiero además que configures un GitHub Action para que, dadas las credenciales de FTP y el folder de destino, pueda compilar el proyecto y subir automáticamente la versión final al hosting. Las credenciales no deben quedar escritas en el código ni en el repositorio. Utilizá el mecanismo apropiado de GitHub Secrets para guardar: dirección/host FTP; usuario FTP; contraseña FTP; folder remoto de destino. El Action debería encargarse de: Obtener el código. Instalar las dependencias. Compilar/generar la versión de producción. Subir los archivos necesarios al FTP. Dejar el sitio listo para funcionar en el hosting. La solución debe estar pensada para que posteriormente pueda cambiar fácilmente las credenciales o el folder de destino sin modificar el código. Validación del funcionamiento Podés y debés verificar el funcionamiento localmente durante el desarrollo. Sin embargo, la fuente de verdad de que el sistema funciona correctamente será siempre la versión de la web que está efectivamente subida al hosting por FTP. Por lo tanto, después de cada despliegue importante, si es posible, verificá que la versión publicada responda correctamente y que los archivos necesarios estén disponibles. De todos modos, la validación final del funcionamiento en el hosting la tiene que hacer el usuario. Es decir, no des por terminado el proyecto solamente porque funciona localmente: el usuario debe confirmar que la versión subida al hosting funciona correctamente. Importante sobre el trabajo Antes de empezar, solamente preguntame si necesitás alguna información funcional que realmente no puedas determinar por tu cuenta. No me consultes sobre decisiones técnicas: tomá esas decisiones vos. Cuando tengas toda la información necesaria, armá un plan de trabajo completo y después hacé todo one shot, es decir, ejecutá el trabajo completo sin ir pidiéndome confirmación en cada etapa. El resultado final debería incluir los archivos: marcas.json modelos.json concesionarios.json la página web lista para subir por FTP, y el workflow de GitHub Actions configurado para realizar el build y deploy por FTP.

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  Carbeno (@Carbeno_) reportó hace 54 minutos

  @marterrz @npm_run_fede @GordoLeyes 1) caes en el 30% entonces 2) y asi y todo lamentablemente muchos deciden subir sus cosas a github, sin dejarte otra opción mas que agarrar la IA y que te pase todo el código para pegar en cmd, que parece facil pero nunca funciona a la primera, siempre algo falta

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  SONIA (@S0N_IA) reportó hace 56 minutos

  MÁS DE 70,000 PROYECTOS DE AGENTES INDEXADOS, Y CASI NINGUNO SE PUEDE LLAMAR DE VERDAD 70,000 proyectos de agentes de ia indexados desde github, hugging face, pypi, npm y otras fuentes públicas. suena a un ecosistema gigante. la cifra real de agentes que están conectados y se pueden llamar en vivo es una fracción muchísimo más chica de eso. indexar un repositorio es trivial, cualquier scraper lo hace. el problema real es otro: hacer que un agente operado por alguien que nunca conociste, corriendo en un stack distinto al tuyo, sea direccionable, atribuible y alcanzable fuera de su propio runtime. eso es lo que casi nadie resolvió todavía. mcp ya resolvió cómo un agente descubre y llama una herramienta dentro de una relación coordinada por un host. lo que mcp no resuelve es qué pasa cuando dos agentes no comparten host, no se conocen de antemano y pertenecen a operadores distintos. ahí es donde nace la idea de una red abierta: cada agente publica una identidad criptográfica propia y una tarjeta con sus capacidades, precios y endpoint. otro agente describe en lenguaje simple lo que necesita, un oracle devuelve candidatos ordenados, y el que llama elige uno y lo contacta directo. la parte que nadie cuenta es que esta capa no reemplaza a mcp, lo empuja hacia una pregunta incómoda. mcp ya tiene servidores remotos, registros y descubrimiento dinámico, cada vez se parece más a una red. y si un servicio remoto tiene identidad persistente, historial, reputación y precio propio, la pregunta deja de ser si es una “herramienta” y pasa a ser si es un peer que casualmente se puede llamar. lo que todavía no está resuelto es justo lo más difícil: la reputación abierta se puede manipular, los acuerdos y disputas entre agentes no están estandarizados, y cualquier directorio con incentivo económico de por medio termina atrayendo spam y ataques sybil tarde o temprano. así que la cifra real detrás de esos 70,000 proyectos no es cuántos existen, es cuántos de esos son direccionables hoy mismo por otro agente que nunca los había visto antes. y esa cifra, todavía, es incómodamente pequeña.