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GitHub

Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones

Algunos problemas detectados

Usuarios informan de problemas relacionados con: sitio caído, errores y inicio de sesión.

Mapa de Fallos

GitHub es una empresa que proporciona alojamiento para el desarrollo de software y control de versiones mediante Git. Ofrece el control de versiones distribuidas y la funcionalidad de gestión del código fuente de Git, además de sus propias características.

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.

14 de agosto: Problemas con GitHub

GitHub está teniendo problemas desde 07:00 a. m. CET. ¿Estás también afectado? Déjanos un mensaje en los comentarios.

Problemas Más Reportados

Los siguientes son los problemas más recientes informados por los usuarios de GitHub a través de nuestro sitio web.

  • 67% Sitio Caído (67%)
  • 24% Errores (24%)
  • 9% Inicio de Sesión (9%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

CityProblem TypeReport Time
Saltillo Sitio Caído hace 19 horas
Montlhéry Sitio Caído hace 2 días
Aulnay-sous-Bois Sitio Caído hace 2 días
Saltillo Sitio Caído hace 2 días
Granada Sitio Caído hace 2 días
Vernon Sitio Caído hace 2 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:

  • MiguelMaestroIA
    Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportó

    Un exingeniero de Netflix acaba de liberar uno de los repositorios más interesantes para reducir el coste de los agentes de IA. Ya supera las 61.000 estrellas en GitHub. Open source. Licencia Apache 2.0. Se llama Headroom y comprime todo lo que tu agente lee antes de enviarlo al modelo: → Salidas de herramientas → Logs interminables → Fragmentos de RAG → Archivos y código → Historial de conversaciones El resultado: Hasta un 60-95 % menos de tokens en datos JSON y alrededor de un 15-20 % menos en agentes de programación. Lo mejor: • Funciona de forma local • Tus datos permanecen en tu máquina • Conserva los archivos originales • El agente puede recuperarlos cuando necesite más detalles Puedes conectarlo con Claude Code, Codex, Cursor, Aider o Copilot mediante una biblioteca, un proxy o un servidor MCP. Según sus pruebas, mantuvo la precisión en benchmarks como GSM8K y TruthfulQA incluso después de comprimir el contexto.

  • victoor
    Víctor Falcón (@victoor) reportó

    El principal problema de darle acceso a internet a un LLM no es la llamada HTTP, sino que el 90% de las plataformas interesantes bloquean las peticiones por IP o te obligan a usar APIs de pago carísimas. Este proyecto funciona como una capa de abstracción para que tu agente pueda consultar Reddit, Twitter, YouTube o GitHub usando una única interfaz de terminal y sin coste de infraestructura. Lo interesante es que se encarga de gestionar de forma transparente la rotación de métodos de acceso, el bypass de bloqueos y el parseo de datos limpios. Si una plataforma cambia sus medidas de seguridad, el proyecto se actualiza por debajo para que tu flujo de IA no se rompa de un día para otro. Para integrarlo, puedes pasarle la guía de instalación directamente al prompt del agente y dejar que él mismo configure la CLI y la llame de forma autónoma cuando necesite buscar contexto en tiempo real en la web.

  • weareDMNTRs
    DMNTR Network Solutions 👻 AS204773 (@weareDMNTRs) reportó

    El otro día nos pasaron un desarrollo para poner en producción en un entorno que nos iban a contratar. Como no sabían bien qué tipo de VPS necesitaban, nos dieron acceso para ver la app. Nos dijeron que estaba "listo a falta de 3 retoques". Era un desarrollo que habían hecho los del departamento financiero de la empresa aprovechando que habían dado un curso de Antigravity. Usa 5 lenguajes de programación distintos: PHP, Node, Apps Script, PowerShell y .bat. Cada trozo resuelto de una forma diferente. Las "bases de datos": ficheros JSON y Excels... Datos reales de 9.000 clientes dentro del repo: NIF, IBAN, márgenes, historial de facturación. Sin anonimizar. De hecho, aunque los borres hoy, siguen en el historial de Git... La contraseña de admin se comprueba en el navegador. Está escrita en el JavaScript que se descarga cualquiera. El servidor responde a quien pregunte, sin autenticar, por HTTP. Leer, modificar y borrar registros: gratis. El control de acceso funcionaba perfectamente, siempre que el atacante no supiera pulsar F12. Rutas fijas del PC del desarrollador, cero tests, 1 GB de repo con las librerías y las bases de datos dentro. Y en una herramienta, rastros de que el código se corrompió y lo reconstruyeron a partir de logs y ficheros de texto... Los commits, una novela: "arreglado", "ahora sí", "ahora sí de verdad", "funciona no tocar", "woooo"... Todo en GitHub. Privado, pero GitHub. Estuvimos entre cortarnos las venas o dejárnoslas largas. Obviamente hemos dicho: NO.

  • sergiecode
    Sergie Code (@sergiecode) reportó

    ¿Y si en vez de enseñarle a un agente de IA con prompts, simplemente le mostrás cómo hacer la tarea una vez? Microsoft acaba de publicar Skill Recorder, un proyecto que graba cómo trabajás en tu computadora y usa GitHub Copilot para convertir esa sesión en una serie de pasos que un agente puede reutilizar Grabás → la IA entiende lo que hiciste → revisás los pasos → lo convertís en una Skill o Automation Lo interesante es que no busca repetir clicks como un RPA tradicional, sino entender la intención y generar un procedimiento reutilizable que pueda usar herramientas nativas del agente Por ejemplo: hacés una tarea una sola vez y después el agente puede aprender a repetirla bajo demanda o incluso ejecutarla automáticamente según un trigger Soporta macOS y Windows 11, procesa la grabación localmente y está publicado bajo licencia MIT El repo de Microsoft está en el primer comentario 👇

  • marcusyul
    marcus (@marcusyul) reportó

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

  • angeldot_
    angel (@angeldot_) reportó

    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👇

  • patricioirivera
    Patricio Ivan Rivera (@patricioirivera) reportó

    @SergioGMN te iba a preguntar por el github, pero veo que le estás pidiendo ayuda a la gente equivocada.

  • lornasuriano
    Lori (@lornasuriano) reportó

    Me viene pasando leyendo documentación que a veces me cruzo con algo que no entiendo, algún lenguaje o framework que desconozco Lo que hacía en esos casos era copiar y pegar ese texto en Claude y pedirle que me explique lo que sea que no entendiera. Un poco tedioso y le faltaba el contexto del documento entero Así que me armé una tool que te permite subir archivos .md o pegar el link de alguna documentación online, renderiza el archivo y me permite seleccionar el fragmento de texto que no entiendo De ahí puedo hacer una pregunta concreta sobre el texto o simplemente seleccionar "¿Qué significa esto?" y me devuelve una explicación de ese pedazo de texto que tiene en cuenta todo el contexto del documento y que además me permite repreguntar Pensé que a alguien más le podía servir así que grabé un Loom y lo puse público en GitHub para que lo usen si les sirve Link al repo en el primer comentario

  • Domina_IA
    Domina IA (@Domina_IA) reportó

    "Prompt Engineer Certificado" es el cosplay más caro de LinkedIn. Se lo sacan en un finde. Loop Engineer. Context Engineer. Hasta Chief GPT Officer — existe, de verdad. Badge reluciente, discurso de gurú… y silencio absoluto cuando les preguntas qué es un token. La RAE llama titulitis a valorar un papel como si fuera conocimiento. En España el 35% de los titulados ya está sobrecualificado (Eurostat 2024; UE 21%). Mete en esa cultura un sector nuevo, ruidoso y mal definido como "trabajos de IA" y el resultado es predecible: proliferan sellos antes de que nadie se ponga de acuerdo en qué hay que saber para merecerlos. Señal brutal: ¿tienes algo en producción? No un Colab del curso. Un sistema con usuarios reales que se rompe de formas reales. Seis badges y un GitHub con un fork ajeno de hace dos años no es currículum. Es merchandising. Un Nobel no salvó a LTCM. Un badge de plataforma no te blinda ante un LLM en producción. El diploma es un atajo narrativo. La habilidad no tiene atajo: solo trabajo expuesto a la realidad. El Cuñado no es idiota. Está asustado. Y el miedo es el mejor comercial del mundo.

  • AndreaDCorreia
    Andrea Díaz Correia ⚡ (@AndreaDCorreia) reportó

    Yo antes: nah es excesivo dejar github, funciona bien Yo ahora: hay que dejar github, hacen lo que quieren y ni sirve bien

  • iceebook_
    Iceebook (@iceebook_) reportó

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

  • zamarrowski
    Zam 🛹 (@zamarrowski) reportó

    Una de las cosas que más mola del open source es hacer algo y que la gente reporte fallos e incluso te pongan PRs. Claudemon empieza a tener las primeras issues y PRs y me hace bastante feliz. Si habéis visto algo que ande mal o mejorable podéis dejarlo en las issues de Github

  • SombraRadionews
    Sombra Radio (@SombraRadionews) reportó

    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.

  • Nozelcode
    roman (@Nozelcode) reportó

    NVIDIA te dio streaming de juegos gratis durante 10 años. Se llamaba GameStream. Venía integrado en GeForce Experience. Podías jugar cualquier juego de tu PC en tu tele, tu móvil, tu tablet. Sin suscripción. Sin límites. Simplemente funcionaba. Y el 29 de marzo de 2023, NVIDIA lo borró a la fuerza. Una actualización obligatoria de Shield TV eliminó la función de dispositivos que la gente ya había pagado. Tres semanas después llegó la demanda colectiva. NVIDIA empujó a esos mismos clientes hacia GeForce NOW, de 9,99 a 19,99 dólares al mes. Y en enero de 2026 añadieron un límite de 100 horas mensuales. Casualidad. La comunidad no se quedó de brazos cruzados. Hicieron ingeniería inversa del protocolo GameStream. Construyeron un servidor open source desde cero. Lo hicieron funcionar en GPUs NVIDIA. Luego AMD. Luego Intel. La herramienta gratuita de NVIDIA solo funcionaba en hardware NVIDIA. La herramienta gratuita de la comunidad funciona en el hardware de todos. Se llama Sunshine. 37.835 estrellas en GitHub. Licencia GPL-3.0. Creado por el equipo LizardByte. Liderado por ReenigneArcher con 1.001 commits. Último push a GitHub hoy, 10 de junio de 2026. Lo que hace: → Transmite cualquier juego de tu PC a cualquier cliente Moonlight. Móvil, tablet, tele, portátil, otro PC → Resolución 4K a 120 fps con HDR → Codificación H.264, HEVC y AV1. Acelerada por hardware → GPUs NVIDIA, AMD e Intel → Emulación de mandos Xbox, PlayStation y Nintendo Switch Pro → Interfaz web para configuración y emparejamiento → Sesiones ilimitadas. Sin límite. Sin cronómetro → Windows, Linux, macOS y FreeBSD → Red local o por internet con UPnP o Tailscale Ahora compara los números. → GeForce NOW Performance: 9,99 dólares al mes. Solo hardware NVIDIA. Límite de 100 horas mensuales → GeForce NOW Ultimate: 19,99 dólares al mes. 239,88 al año. Solo hardware NVIDIA. Límite de 100 horas mensuales → Sunshine: 0 dólares. Para siempre. NVIDIA, AMD e Intel. Sin límite. Sin cronómetro Ars Technica escribió el obituario en abril de 2023: GameStream de NVIDIA está muerto y Sunshine con Moonlight son mejores sustitutos. NVIDIA quitó un producto gratuito. La comunidad lo devolvió. Mejor. Y en más hardware. Pero NO instales Sunshine. Mejor sigamos pagándole a NVIDIA 20 dólares al mes por lo que antes era gratis. 100% open source. Link en comentarios ↓

  • AlexAlves_87
    Alejandro Alvarez (@AlexAlves_87) reportó

    No tengo una trayectoria tradicional en tecnología. No estudié informática, no vengo de una consultora y no llevo diez años trabajando como desarrollador. Lo que sí tengo es trabajo real que se puede revisar. En pocos meses he conseguido integrar más de 30 pull requests en OpenClaw, un proyecto open source con revisiones exigentes. No solo cambios superficiales: seguridad, comportamiento fail-closed, sanitización Unicode, tests, arquitectura y manejo de errores. Trabajo con C#, TypeScript y Python, pero no me defino por un lenguaje. Me importa más entender el problema, dividirlo bien y cerrar los casos que pueden romper el sistema. Uso agentes de IA como parte central de mi flujo de trabajo. No para delegar el criterio, sino para ampliar mi capacidad. La IA propone, genera y acelera. Yo decido, reviso, pruebo y respondo por el resultado. También he construido proyectos propios de extremo a extremo: backend, frontend, bases de datos, APIs, CI/CD, despliegue e integraciones con LLMs. Mi punto fuerte no es memorizar sintaxis. Es detectar inconsistencias, riesgos, supuestos débiles y casos límite que otros pasan por alto. Ahora busco una primera oportunidad profesional en tecnología donde pueda aportar desde el principio y seguir creciendo con revisiones exigentes, buenas prácticas y problemas reales. No necesito que confíes en mi palabra. Mi trabajo está en GitHub. 👇🏻👇🏻

  • chesny
    Chesny (@chesny) reportó

    4 agentes de IA viven dentro de 1 bóveda de Obsidian y dirigen un negocio en Etsy con una nómina de $100. La bóveda es un segundo cerebro donde cada archivo está conectado a todos los demás, un grafo vivo que los agentes leen antes de moverse, rastreando lo que 1 cambio provoca en 3 archivos aguas abajo antes de tocar nada. Matt es el gerente que realiza reuniones en una nota de sala de guerra y escribe informes diarios que su dueño lee con el café, registrando cada decisión como un informe para accionistas. Bunkin dirige la producción de camisetas, velas, listados, mientras Dennis se sienta en el laboratorio de investigación cocinando ideas todo el día, soltando cada una en un pipeline donde los otros agentes son enviados en misiones para convertirlas en dinero. Luke cierra el ciclo en el laboratorio de medios, creando TikToks para los productos de Bunkin sin cámara, sin editor y sin factura. Todo el grafo fue dibujado con Git Nexus, de código abierto y gratis en GitHub, y todo el personal funciona con 1 suscripción plana a Codex con GPT 5.5 $100 al mes para un gerente, un diseñador, un investigador y un equipo de video. La mayoría de los fundadores queman $4,000 al mes en freelancers y aún responden sus propios correos a la 1 de la mañana. La bóveda sigue pensando después de que su dueño cierra sesión.

  • darwinenriquez
    darwin enriquez (@darwinenriquez) reportó

    Fable 5 respondía más rápido, pero Codex 5.5 cuidó mejor mi código Estos días estuve probando Fable 5 y Codex 5.5 conectados al código real de mi app. Mi flujo es este: sigo construyendo en Replit, hago pull del código desde GitHub a mi PC usando la app de GitHub, y así mantengo el proyecto actualizado para que ambos modelos puedan revisar el código real. No los uso para hacer todo, sino como una segunda capa de revisión cuando necesito agregar algo, corregir un problema o tocar partes delicadas de la lógica. Estoy en una etapa donde ya hay muchas piezas conectadas. Un cambio pequeño puede romper cosas que ya funcionan: referencias, prompts, storyboards, créditos, validaciones, duración de videos o lógica interna. Por ejemplo, en el Production Board Creator Pro el usuario puede subir referencias, escribir una idea y generar prompt, storyboard y video. Pero por detrás hay más lógica: las referencias se validan, se envían a ByteDance para evitar bloqueos, un modelo multimodal analiza imágenes, video, audio e idea del usuario, luego GPT Image 2 genera el storyboard y Seedance genera el video final. Además, el sistema de créditos tiene que calcular consumo según referencias, tokens, imágenes del storyboard y duración del video. Si el usuario selecciona 30 segundos, el sistema debe generar dos partes, dos storyboards y dos prompts, usando bien las referencias y el storyboard correspondiente. Por eso, cuando algo es delicado, uso Replit en modo plan y antes de ejecutar mando ese plan a revisar. Mi impresión es que Replit probablemente usa Claude por detrás, sobre todo por la forma en que responde: muy seguro, a veces terco, y convencido de que ya entendió el problema. Durante un tiempo usé Codex 5.5 en modo high para revisar esos planes. Casi siempre encontraba algo importante: una dependencia, una validación, una parte que no debía tocarse o algo que podía romper lógica existente. Luego probé Fable 5 para el mismo flujo. Le mandaba el mismo plan a Fable y a Codex. Al principio Fable me gustó bastante. Respondía rápido, seguro y parecía entender bien. Esa seguridad me hizo confiar más, hasta que por un tiempo dejé de preguntarle a Codex. El resultado: se rompieron cosas. Mi impresión fue que Fable 5 no revisó con suficiente profundidad la lógica que ya existía por detrás. Sus soluciones sonaban bien, pero no siempre consideraban dependencias, estados, validaciones o partes conectadas del sistema. Entonces volví a usar Codex. En varias pruebas le mandaba a Fable el análisis de Codex. A veces Fable aceptaba que Codex había agregado puntos importantes que no había visto. Otras veces defendía su respuesta con seguridad, hasta que Codex mostraba la línea exacta del código donde estaba el problema. Ahí Fable terminaba reconociendo que no había visto ese detalle. Mi percepción hasta ahora: Fable 5 es útil para avanzar rápido, proponer caminos posibles y tener un buen apoyo inicial. Pero en cambios delicados de lógica, lo sentí demasiado seguro y no siempre revisando con la profundidad necesaria. Codex 5.5 se tarda más, pero me dio más confianza. No solo propone qué hacer; también suele decir qué no hacer, qué puede romperse y qué partes del sistema hay que proteger. Para bugs complejos y cambios delicados, hoy confío más en Codex. La diferencia no fue quién respondió más rápido. La diferencia fue quién cuidó mejor lo que ya estaba funcionando.

  • franpradasAI
    Fran Pradas | Ingeniero de IA (@franpradasAI) reportó

    🤖 Gestión de Dependabot Prompt: “Revisa las pull requests abiertas de Dependabot en GitHub. Analiza cada actualización, comprueba sus riesgos y ejecuta los tests en un entorno aislado. Si algo falla, encuentra la causa y prepara la corrección mínima. Fusiona solo cambios menores y seguros con permiso. Pide aprobación para actualizaciones importantes o dudosas. No publiques, comentes ni fusiones nada sin autorización. Al final, resume qué se revisó, corrigió, fusionó o quedó bloqueado.”

  • BettaTech
    Martí (@BettaTech) reportó

    @tebayoso @theo No creo que el problema sea el hecho de guardar o no secretos en el historial de git, sino que no haya herramientas que mejoren la experiencia de securizarlo. Es obviamente ridí**** y un riesgo innecesario dejar registro de secretos en git, sea en un repo privado o no (puedes hacerlo público despues, puedes querer compartir el código sin compartir tus credenciales, pueden hackear github como ya ha ocurrido...) y, de hecho, ya puedes guardar secretos en github "de forma segura", a modo de vault (aunque abogaria por tenerlo en 1pass o similar ya que si hackean github capaz te roban las credenciales tmb!)

  • shitelorr
    Valen!! (@shitelorr) reportó

    @JoeBenKoe Igual github podria ser mejor distribuidor y no les costaria nada, porque lo que pasa cuando te metes en un campo que es overwhelming como cosas de codigo, tu cerebro empieza a bloquear lo que es innecesario, y con el genz black mode *** design que tienen no ayuda mucho :v

  • Fluyeporlaweb
    PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó

    No cobran por hora. No tienen mal día. No necesitan descanso. Pero trabajan 24/7. 10 repos de GitHub para automatizar tu trabajo con agentes IA:

  • MorenomAbraham
    Abraham Moreno 🦁 (@MorenomAbraham) reportó

    @_axtone Ya hay muchas repos en GitHub para que el harness mantenga memoria a través de sesiones. Solo considerar que muchas veces eso implica un gasto extra de tokens porque el contexto se lee completo cada que abres una sesión nueva.

  • naroh
    David Fernández (@naroh) reportó

    Hoy me voy a entretener estableciendo un flujo automatizado para solucionar las issues que se reportan en tracker (Bugsink, compatible con Sentry) que utilizamos. La primera etapa fue forkearlo y añadir MCP. Ahora, el plan es: Establecer mi servidor remoto (una torre que tengo en el salón) como servidor remoto de Orca, donde estarán corriendo tanto Claude Code como OpenCode con OpenCode Go. En este servidor también corre Hermes. Me conecto a él por Tailscale. Hermes orquestará cada X minutos una búsqueda de issues reportadas y hará triaje. Para las que crea que son merecedoras de atención generará una issue en el repositorio de Github, diagnosticando el problema con un modelo SOTA, y delegará a OpenCode corriendo en Orca implementar la solución. En principio la idea es que esto corra desatendido, pero si quiero podría conectarme a Orca desde mi móvil o desde otro dispositivo para chequear qué hace. Cuando acabe, enviará un PR con la solución para revisión humana.

  • yaguilaro101
    YONI AGUILAR (@yaguilaro101) reportó

    @Vampitech @Sebs9XX Funciona fluido también/ solo tienes que dejar se guarde las texturas en el cache/ ahi mismo en el github lo menciona, que a la 3era vez que se carga el juego ya no salen esos glitches de texturas. / comprobado por mi

  • jorgemarfil_dev
    Jorge Marfil (@jorgemarfil_dev) reportó

    Lo de GPT-5.6 y Hugging Face parece ciencia ficción, pero ocurrió así: 1. OpenAI estaba probando GPT-5.6 Sol y otro modelo más avanzado en un examen de ciberseguridad. 2. Los modelos estaban aislados y debían resolver vulnerabilidades dentro de un entorno controlado. 3. En lugar de limitarse al examen, encontraron un fallo desconocido, consiguieron acceso a Internet y dedujeron que Hugging Face (algo así como el GitHub de la IA) podía tener las soluciones. 4. Después encadenaron varios ataques, usaron credenciales robadas y accedieron a sus sistemas para conseguirlas. No fue una IA “rebelándose” o volviéndose consciente. Fue algo quizá más inquietante: Le dieron un objetivo y, para cumplirlo, encontró cómo saltarse los límites y hacer trampas.

  • UnTalNixon_exe
    Nix0n (@UnTalNixon_exe) reportó

    @precisox El error de Toyota que tardó 5 años en descubrirse (y cómo dejar de confiar en los .env): En 2017, un desarrollador de Toyota dejó una clave de acceso real hardcodeada en un repositorio público de GitHub. Nadie se dio cuenta hasta 2022. Durante media década, la cadena de custodia de los datos de cientos de miles de clientes estuvo totalmente rota. El problema no es el error humano; es que seguimos usando flujos de trabajo de 2010 para gestionar secretos en 2026. Solo en 2025, GitGuardian detectó más de 28 millones de credenciales expuestas en GitHub.

  • iceebook_
    Iceebook (@iceebook_) reportó

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

  • antonioleivag
    Antonio Leiva (@antonioleivag) reportó

    @alvarocerpa_ Y directamente los modificas en el servidor en el que se ejecutan no? Yo también tengo un vps para esto, pero paso por GitHub para que lo que llegue a main se publique solo

  • ratonazul_
    ratonazul (@ratonazul_) reportó

    "bullshit no one gaf about" que alguien le explique a este señor para que sirve github dios mio

  • cangri2k5
    🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó

    Hace unos días, me escribieron de una plataforma, rollo "Top talent" de tech y esas historias varias 199 cuesta entrar, miré la parte de condiciones y demás, worst distribution ever, pero está claro que lo han puesto de esa forma para que la gente no se lo lea, lástima que yo he pasado demasiado tiempo trabajando con abogados xD No te especifican cómo es el pago, pero es un sólo pago eso si, con condiciones así tipo server de Discord, si consideran que no las cumples, te echan y no recuperas el dinero, se reservan el derecho a aceptarte nuevamente, y podrías tener que pagar otra vez Dentro de las cosas que "te dan" está el tener calls con más gente "Top" y chairs de compañías, que se supone que como eres "Top" pues te sirve para hacer networking, pero te ponen en una frase ahí medio escondida que el ser parte de ese grupo no garantiza una contratación Pos no sé amigo, pa' eso no pago y me quedo como estoy xD que además, podría asegurar que ni se han molestado en mirar mi Github (que apenas tiene nada), ni se han pasado por mi Medium (que tiene bastantes cosas) y mucho menos han preguntado por lo que tengo hecho (que el Data Buddy soy yo el que gestiona los accesos, y la versión en VPS la levanto a demanda, que se revierte la BBDD al estado inicial xD) así que suena un poco raro y a que quieren sacar pasta, y uno ya tiene calle pa' olerse negocios raros pero legales xD