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 (19%)
• Errores (13%)

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 1 día
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 2 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 2 días
Mexico City	Inicio de Sesión	hace 3 días
León de los Aldama	Sitio Caído	hace 3 días
Créteil	Sitio Caído	hace 26 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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  sammwy (@sammwy) reportó hace 51 segundos

  @xezrxl A este punto creo que es bait, pero te respondo porque no está de mal divulgar. Los launchers de MC están hechos en lenguajes de programación completos que permiten tener utilidades como parsing de archivos. Minecraft usa JSON dinamicos para el meta-version, el cual es una set de instrucciones de como el juego debe iniciar dependiendo la versión, el sistema operativo, la arquitectura y el jugador. Existe una API de mojang llamada piston que entrega los meta versión de cada versión (ej 1.20.1) El archivo JSON tiene de estructura la verificación de integridad (checksum), el listado de assets y su indexado por hashes (.minecraft/assets), el manejo de binarios nativos dependiendo arch y OS (.minecraft/native) el cual debe descomprimir en un .zip, el manejo de dependencias con namespace (.minecraft/libraries) y el manejo local del meta-json y el JAR del entry point (.minecraft/versions) Una vez teniendo esto en cuenta, se arma algo llamado classpath, el cual es un listado de todos los archivos que van a corresponder a esa versión del juego, los nativos a integrar, el asset path a usar y el "mcdir" junto con mas argumentos como la sesión del jugador, etc... Mi idea es construir todo esto desde un script de windows ".bat" o de bash ".sh", el cual, al menos Windows, es bastante básico. No poseo parser JSON, ni validación de checksum, ni forma de decomprimir el ZIP, ni forma de iterar, descargar o interpretar los meta de forma correcta. Por eso es complicado, y hasta la fecha no vi nada igual. tuve que ingeniarmelas usando un truco que se me ocurrió. Esa es la razón. Podés ver el código del script en GitHub.

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  precis0x (@precisox) reportó hace 2 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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  🤖 (@fluyeporlaIA) reportó hace 6 minutos

  Hay un paper del MIT CSAIL que está poniendo en duda una de las tendencias más fuertes de los últimos meses. En vez de seguir empujando context windows cada vez más grandes, proponen un enfoque diferente: almacenar los documentos fuera del modelo como variables de Python. El modelo no resume. Escribe código (regex, slicing, navegación) para recuperar solo las partes relevantes, lanza instancias paralelas cuando hace falta y sintetiza al final. Según los benchmarks que muestran, consiguen resultados muy superiores en tareas de contexto largo (incluso llegando a manejar 10M de tokens) sin perder información por compresión. El código está open source en GitHub. Esto choca bastante con la dirección actual de la industria (1M, 2M, 10M tokens de contexto). La tesis es que el contexto masivo tiene un problema de “context rot” y que la recuperación selectiva mediante código es más eficiente y preciso. Si esto escala bien, podría cambiar cómo diseñamos sistemas de agents que necesitan procesar grandes volúmenes de información sin degradación.

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  🇲🇽 ingjmanuells :~$ (@ingjmanuells) reportó hace 7 minutos

  ¿Sabes que es un webhook? Un webhook es una notificación automatizada y en tiempo real entre aplicaciones. Funciona mediante un evento (como un "push" en GitHub), lo que dispara una petición HTTP automática hacia un servidor para ejecutar una acción inmediata.

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  Salva Tejero (@salvatejero) reportó hace 11 minutos

  Gente que se ha dedicado a promocionar extensiones de orto para Visual Code echándose las manos a la cabeza con el problema de Github. TTQR.

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  Edd Ꙩsorio (@dobleub) reportó hace 12 minutos

  @powerhdeleon Si, la neta, yo si pagué la anualidad de Github Copilot, los dos años anteriores no estuvieron mal, pero este año si esta cañón

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 15 minutos

  Alguien acaba de filtrar el COMPLETO system prompt de Claude Fable 5 y Anthropic NO PUEDE ELIMINARLO. Estuvo público en GitHub dentro de las 24 horas del lanzamiento. 120.000 caracteres. 1.585 líneas. Más de 27.000 tokens. Y lo que están ocultando te va a impactar: ↳ Fable 5 y Mythos 5 son EL MISMO MODELO. Fable solo tiene filtros de seguridad extra activados. Mythos no, pero están restringiendo quién tiene acceso. Estás pagando por lo mismo con diferentes barreras de protección. ↳ El corte de conocimiento es finales de enero de 2026. No mayo ni marzo ni ENERO. Te hacen creer que era más reciente. ↳ A Claude se le INDICA EXPLÍCITAMENTE evitar puntos de bala y listas a menos que lo pidas. ¿Esa prosa extraña que todos notaron? Está programada, no es una característica, sino una instrucción del prompt. ↳ Límite estricto de copyright del que nadie habla: citar 15+ palabras de CUALQUIER fuente activa una bandera de VIOLACIÓN GRAVE. Máximo una cita por fuente. Después de eso, la fuente queda CERRADA para Claude para siempre en ese chat. ↳ Nueva API de almacenamiento persistente enterrada ahí dentro. Los artefactos ahora pueden almacenar y recuperar tus datos entre sesiones usando pares clave-valor. La mayoría de los usuarios NO TIENEN IDEA de que esto existe. ↳ Los conectores de apps MCP están INTEGRADOS EN el prompt. Claude puede buscar e sugerir integraciones de terceros EN MEDIO DE LA CONVERSACIÓN sin decirte que lo está haciendo. ↳ El prompt incluye instrucciones completas para Claude Cowork, Claude en Chrome, Claude en Excel y Claude en PowerPoint. Estos no son solo integraciones. Son herramientas que Claude USA en ti. ↳ Este prompt es SOLO para el chat de consumidor de Claude. ai. Los usuarios de API no reciben ningún system prompt. Claude Code tiene instrucciones secretas completamente diferentes. El repositorio es CL4R1T4S de Pliny the Liberator. 26.4K estrellas. El mismo repositorio que filtró ChatGPT, Gemini, Grok, Cursor, Lovable, Replit y Perplexity. La publicación original de la filtración alcanzó más de 700K vistas en 48 horas. Guarda esto antes de que lo eliminen

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  JohnnyDc 🐘🐍 (@johnnydc) reportó hace 15 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...

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 17 minutos

  10 GitHub repos that will level up your AI Agent skills (SAVE THIS) 1 Lo interesante no es el ruido del momento. Es lo que cambia cuando esa senal deja de ser anecdota y empieza a convertirse en costumbre. La lectura importante: - que problema intenta resolver - quien gana ventaja si lo adopta primero - que se vuelve mas barato, mas rapido o mas dificil de ignorar Si no hay una ventaja concreta detras, no vale la pena publicarlo. Si la hay, conviene mirarlo antes de que se vuelva obvio.

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  Gentleman Programming (@G_Programming) reportó hace 23 minutos

  Hoy mejoré mi sistema de review adversarial a la mañana, y ese mismo sistema custodió todo lo que shippeé el resto del día. Nació y se pagó solo en la misma sesión. Te cuento el proceso completo, porque acá lo que vale no es el resultado, es cómo se llegó. Empezó con una auditoría de tokens a mi propia herramienta. Resulta que gentle-ai le inyectaba unos 13.600 tokens de contexto fijo a CADA sesión de Claude Code antes de que escribas una sola palabra. El protocolo de memoria entraba tres veces por canales distintos. La persona entraba dos veces. Y lo peor: las dos copias habían drifteado, eran textos parafraseados diciendo casi lo mismo con wording distinto. Eso no es solo plata, locura. Instrucciones repetidas con palabras diferentes te degradan el compliance del modelo. Es calidad la que se te va. ¿Cuál fue la regla? No tocar una sola línea de código sin proceso. Cada cambio pasó por el ciclo completo de Spec-Driven Development: exploración, propuesta, diseño, tareas, implementación con TDD estricto, verificación. Y arriba de todo eso, judgment day: dos jueces ciegos revisando en paralelo, un ledger de findings persistido, y re-reviews acotados solo a lo que tocaron los fixes. Y acá viene el dato que me parece el más importante del día. Cinco veces el verify formal dio PASS. Y las cinco veces los jueces adversariales encontraron críticos reales. Un data race reproducido con go test -race. Un GET HTTP a la API de GitHub metido en cada session start que nadie había pedido. Reglas de contenido perdidas en una migración que los tests no veían, porque comparaban versión nueva contra versión nueva y nunca contra la fuente de verdad. En total: 54 findings encontrados, arreglados y verificados antes de mergear. Los números finales quedaron una flor: entre 1.700 y 2.600 tokens menos por sesión. Y reviews que antes churneaban infinito ahora convergen de verdad. Cinco findings, después uno, después uno, después cero. Finish. La parte que más me gusta ya te la spoileé arriba, pero mereces el detalle: el primer feature que shippeamos a la mañana era justo el contrato de review con ledger. Ese mismo sistema custodió los otros tres durante el resto del día. Construimos la herramienta de calidad primero, y la herramienta se pagó sola. Tres lecciones que me llevo. Un test de regresión vale lo que vale su baseline. A los agentes la evidencia se les dicta verbatim, porque cuando parafrasean, inventan. Y la IA es una herramienta: el humano dirige, la IA ejecuta, y los procesos existen para que ninguno de los dos se mienta a sí mismo. gentle-ai v1.44.0 y engram v1.19.0 ya están afuera, con todos los artefactos y ledgers de review archivados en los repos para el que quiera auditar cada decisión. Esto es lo que pasa cuando dejás de pedirle código a la IA y empezás a construir SISTEMAS con ella. Éxitos, nos vemos ahí. Y disfruten el nuevo Gentle-Ai !!

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  Koios (@KoiosTruth) reportó hace 24 minutos

  🚨Según informes, Microsoft está reduciendo el uso interno de Claude de Anthropic después de que sus costos de IA se dispararan debido al rápido aumento del uso por parte de los empleados. Algunos equipos están siendo impulsados ​​a usar GitHub Copilot mientras la compañía intenta controlar los costos de la IA. Uber, al parecer, enfrentó un problema similar. Los ejecutivos afirmaron que la compañía ya había agotado su presupuesto anual para herramientas de IA en abril, debido al uso intensivo diario de la programación con IA por parte de los ingenieros. Las herramientas de programación con IA se utilizan ahora para todo, y ese nivel de uso genera enormes costos de computación y tokens cuando miles de empleados utilizan estos sistemas simultáneamente. Fuente: TomsHardware

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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 25 minutos

  @CopyRebeldia @CopyRebeldia Vaya, dos años regalando tu dinero como un campeón. Menos mal que GitHub te salva el pellejo, ahora a facturar como un máquina

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  precis0x (@precisox) reportó hace 26 minutos

  NVIDIA acaba de abrir el código de SkillSpector, una de las herramientas más importantes que han salido últimamente para la seguridad en agentes de IA. La gente está descargando “skills” de GitHub para usarlos en Claude Code, Codex, Gemini y otros agentes. El problema es que estos skills no son solo prompts: traen instrucciones + código ejecutable que corre con los mismos permisos que tienes tú. Un skill que instalas “para ahorrar tiempo” puede leer tus variables de entorno, robar tus API keys o enviar información sin que te des cuenta. Un estudio reciente encontró que aproximadamente 1 de cada 4 skills públicos tiene vulnerabilidades, y una parte de ellos son directamente maliciosos. SkillSpector cierra ese hueco. Es un escáner de seguridad que te responde una pregunta clave antes de instalar cualquier skill: ¿esto es seguro de ejecutar? Funciona con: - Enlaces de GitHub - Zips - Carpetas locales - Archivos .md individuales Hace un análisis estático rápido (detecta patrones peligrosos, inyecciones, exfiltración de datos, etc.) y compara las dependencias contra CVEs en tiempo real. Opcionalmente usa un LLM para revisar la intención y reducir falsos positivos. Al final te da un score de riesgo del 0 al 100 + un veredicto claro: Safe / Caution / Do Not Install. Es open source (Apache 2.0) y ya soporta Claude Code, Codex CLI y Gemini. Antes de confiar en el próximo skill que encuentres por ahí escanéalo primero. Repo en los comentarios👇

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  Jose L. del Palacio (@jl_palacio) reportó hace 26 minutos

  @marcvidal Cuando una empresa gasta su presupuesto anual de IA en cuatro meses por convertir PDFs en PowerPoint, el problema no es la IA. Es que alguien autorizó gasto sin medida. Uber limitó Claude Code, GitHub cobra por token en lugar de tarifa plana. La realidad: mucha gente usa IA para lo que un botón hacía antes y ahora lo pagás por tokens. La fiesta de "IA sin límites = productividad" terminó cuando llegó la factura. Ahora viene lo real: medir retorno de verdad o desactivar.

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  Microsoft Developer Latinoamérica (@msdevlatam) reportó hace 27 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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  BlackthornE (@blackthornecl) reportó hace 29 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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  Nico (@nicos_ai) reportó hace 29 minutos

  🚨OpenAI está regalando $1.200 GRATIS para usar Codex Solo necesitas: • Tener un repositorio público en GitHub • Rellenar un formulario Y te dan 6 meses de ChatGPT Pro + Codex Casi nadie está hablando de esto, seguramente porque no quieren que se entere todo el mundo Todavía estás a tiempo de solicitarlo, aunque no sepas programar o estés empezando Así funciona: 1. Instala Cursor, Codex, Claude Code o lo que uses 2. Monta un proyecto, de lo que sea 3. Súbelo a GitHub 4. Pide a tus amigos que le den Stars (Deja el link de tu repositorio en los comentarios, entre todos te daremos Star) Este programa acepta hasta proyectos a medias, así que no hace falta que el proyecto sea perfecto Enlace al programa en las respuestas👇

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  Sombra Radio (@SombraRadionews) reportó hace 29 minutos

  El problema: el test copió problemas de GitHub directamente, sin limpiar. Muchos de estos retos exigen herramientas web obsoletas que ya no existen o intentan arreglar código que ya está bien. La IA "suspende" no por falta de habilidad, sino por fallos de diseño.

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  Alejandro Barahona (@Bara_Alex) reportó hace 30 minutos

  @skgsergio @github cada vez funciona peor la verdad Casi todas las semanas hay algo que no deja trabajar bien del todo o nada

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  Piensa en Cripto (@PiensaEnCripto) reportó hace 32 minutos

  El problema no es solo perder Gmail. Es que esa cuenta también era la llave para entrar en todo: Notion. Stripe. Slack. Figma. Vercel. GitHub. Tu SaaS sigue online, pero tú ya no puedes tocarlo.

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  Guillermo Izquierdo (@gizquierdo_dev) reportó hace 34 minutos

  Y esta semana lo viste en concreto: hasta GitHub fue comprometido. La IA baja el costo de atacar más rápido de lo que baja el costo de defender. Esa asimetría es el problema real.

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  Ela (@solosoylatester) reportó hace 35 minutos

  @skip_for_now_ye Además si se necesita revisar todo, no vaya a vulnerar el código, extraer cosas, dejar backdoors, sigo con miedo de meter algo que provoque que me corran. Todo por culpa de la vulneración a GitHub y pues Visual S tampoco ayuda.

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  Koios (@KoiosTruth) reportó hace 39 minutos

  🚨Según informes, Microsoft está reduciendo el uso interno del código Claude de Anthropic después de que sus costos de IA se dispararan debido al rápido aumento del uso por parte de los empleados. Algunos equipos están siendo impulsados ​​a usar GitHub Copilot mientras la compañía intenta controlar los costos de la IA. Uber, al parecer, enfrentó un problema similar. Los ejecutivos afirmaron que la compañía ya había agotado su presupuesto anual para herramientas de IA en abril, debido al uso intensivo diario de la programación con IA por parte de los ingenieros. Las herramientas de programación con IA se utilizan ahora para todo, y ese nivel de uso genera enormes costos de computación y tokens cuando miles de empleados utilizan estos sistemas simultáneamente. Fuente: TomsHardware

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  Ervin Mo (@ervinmo1391) reportó hace 39 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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  Abel (@ElCarvoOficial) reportó hace 40 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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  Sarah con S de Sophonauta (@astromotomami) reportó hace 48 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.

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  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 49 minutos

  Nintendo declaró la guerra a los emuladores… y perdió. En 2024 aplastó a Yuzu: 2,4 millones de dólares y lo cerraron para siempre. En octubre Ryujinx desapareció de GitHub en una sola noche. En mayo lanzaron más de 8.500 DMCA para borrar hasta la última bifurcación de Yuzu. Para 2026 ya habían cobrado más de 6 millones de dólares en acuerdos. Todos los emuladores grandes de Switch… muertos. Pero Nintendo tiene un problema que no puede demandar: se llama Zurdi. En marzo de 2023 (un año antes de la masacre) construyó en silencio RomM. RomM no es un emulador. Es el museo que Nintendo y Sony no pueden cerrar. Subes tus ROMs legalmente volcadas, RomM las organiza, les pone portadas bonitas, metadatos, logros de RetroAchievements y te permite jugarlas directamente desde el navegador con EmulatorJS. El abogado principal de propiedad intelectual de Nintendo lo admitió en enero de 2025: “Es legal”. Porque RomM no rompe ninguna protección, solo organiza lo que ya es tuyo. Hoy RomM tiene: • 9.114 estrellas en GitHub • Licencia AGPL-3.0 (imposible de cerrar) • Soporte para más de 400 plataformas • Apps oficiales para Playnite, Android, muOS, Anbernic… • Sincronización con Steam Deck, RetroArch y Syncthing • Soporte de multidisco, DLCs, hacks, parches, manuales y compartir biblioteca con amigos Apareció en la portada de Hacker News. Mientras Sony borraba 2.000 juegos de PS3, Vita y PSP de su tienda… Mientras Nintendo mataba todos los emuladores de Switch… Dos tíos en un Discord construyeron el museo que nadie te puede quitar nunca. Tu biblioteca digital nunca fue tuya. Con RomM… ahora sí lo es. ¿Quieres el control real de tus juegos? ⭐ Dale estrella a RomM ahora 🔗 Enlace en los comentarios Si te importa la preservación de los videojuegos, guarda este post, compártelo y sígueme para más contenido como este.

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  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 53 minutos

  El CLAUDE. md de Karpathy alcanzó el #1 en las tendencias de GitHub. Más de 220,000 estrellas. La mayoría de los desarrolladores aún no lo han leído. Son 65 líneas. Llevó la precisión en la codificación con IA del 65% al 94%. Las 4 reglas dentro: → piensa antes de codificar expón tus suposiciones. pregunta cuando no estés seguro. nunca adivines. → simplicidad primero escribe el código mínimo que resuelva el problema. sin abstracciones que nadie pidió. → cambios quirúrgicos no toques código no relacionado con la solicitud. cada línea cambiada debe rastrearse hasta lo que se pidió. → ejecución orientada a metas convierte instrucciones vagas en criterios de éxito verificables antes de escribir una sola línea. eso es todo. 65 líneas. 4 reglas. 94% de precisión. guarda esto antes de que sea demasiado tarde.

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  Iñigo Larrea (@larreaio) reportó hace 55 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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  Diana Pinto (@soydianapinto) reportó hace 55 minutos

  👩‍💻 Soy Diana Pinto. Creer que subir absolutamente todos los archivos de tu proyecto a GitHub es inofensivo solo te dejará con un repositorio lento, pesado y vulnerable a graves fugas de seguridad.