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 (52%)
• Errores (33%)
• Inicio de Sesión (15%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Ahmedabad	Errores	hace 4 días
Delme	Inicio de Sesión	hace 5 días
Lyaud	Sitio Caído	hace 5 días
Catania	Errores	hace 7 días
Inverness	Sitio Caído	hace 20 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 20 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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  Jorge J. Ramos (@YoryoBass) reportó hace 4 minutos

  @Xopsy @dordokamaisu El problema es definir que es el límite. No puedes estar preparado para ciertos niveles de presión seas GitHub o cualquiera de los gigantes. Y el tema agentivo ha hecho daño en infraestructura porque imagino que no será fácil de estimar, si un solo agente puede estar haciendo operaciones 24/7

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  Kuha (Re:World D.) (@_Kuha_) reportó hace 8 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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  Dubzeb_oficial (@D_Ochandiano) reportó hace 8 minutos

  X presume de transparencia total al publicar su algoritmo y lanzar Under the Hood, pero el código en GitHub revela la trampa, la verdadera moderación sigue siendo una caja negra inauditable. La ilusión del código abierto, publicar la fórmula matemática de puntuación, no sirve de nada si las reglas de Visibility Filtering (scarecrow y modelos de lenguaje) que deciden aplicar un DROP o INTERSTITIAL operan fuera del repositorio público. Sabes cómo calcula el ranking, pero no bajo qué criterio exacto te etiquetan para suprimir tu alcance. Transparencia con derecho de admisión, Vender un estándar global de apertura mientras limitas la herramienta de auditoría a cuentas con más de un año y alta actividad en un grupo de prueba aleatorio no es transparencia; es un simulacro para unos pocos seleccionados. El sesgo de predicción vs. interacción: Al basar el feed en probabilidades personalizadas de interacción en lugar de métricas transparentes, cualquier sesgo en los datos de entrenamiento para predecir bloqueos o reportes sepulta el contenido antes de que la audiencia real tenga oportunidad de verlo.Publicar el manual de cómo te penalizan sin abrir los criterios de moderación que te condenan es como darte el plano de la guillotina: ves la hoja caer con precisión matemática, pero sigues sin saber quién dio la orden.¿Es esto transparencia real o solo relaciones públicas para vestir de código abierto un sistema que sigue decidiendo en la sombra?

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  Javier Calzolari (@javiercalzolari) reportó hace 10 minutos

  Me encantó este anuncio después de no se cuantas horas de GitHub caído

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  Fede (@fedeeeeeev) reportó hace 12 minutos

  @magalidefelippe @poteto Totalmente. Casos reales tengo demasiados. Ejemplo. Dev: Tenemos la app "demo" y la app real en dos repos diferentes, y terminamos moviendo código manualmente de uno a otro. Yo: Claramente es un problema y desgaste de tiempo/esfuerzo. Si queres mañana lo vemos. Dev seis horas más tarde: Armé este documento de Claude (30 páginas) sobre un diffing algorithm para detectar cambios a través de Github Actions y pushearlos directamente de un repo a otro. Acá tenes el PR y necesito que me des God Mode en Github para hacerlo. Yo: ¿No sería más simple mover la app de demo a nuestro repo que es un monorepo e importamos los componentes que ya usamos en la app hoy en día? Dev: Emm... sí, estaría genial eso.

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  kcve (@kkcve) reportó hace 15 minutos

  q tan mal esta si subo 13 repos de una a github?

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  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 16 minutos

  5/ Lo serio de Treg está en cómo inyecta las credenciales en el servidor: el agente llama a Stripe, GitHub o una CLI sin ver la clave nunca. Eso reduce un riesgo. También concentra otro: el proxy se vuelve crítico.

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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 17 minutos

  🤖🔥 GitHub sufre una caída del 50% en descargas de repositorios y Copilot también falla

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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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  Gabs (@constrainterror) reportó hace 19 minutos

  @matiasblnc Hmm a ver de mis tiempos en front que recuerde: - teoría de cajas - typescript vs javascript - frameworks - responsive design - un mínimo de desarrollo seguro (no subir credenciales, ofuscar cosas visualmente, manejo de secretos, etc) - CMS vs programar a pelo - en qué te apoyas para programar (copilot, vibecoding, documentacion, lo que uses) - toma de decisiones (por qué eliges una tecnología sobre otra, etc) sobre una feature o troy project que tengas, etc - git/github/ trabajar en equipo y control de versiones - darte una web lenta y ver como investigas qué pasa - darte un componente que renderiza demasiadas veces y ver que falla - cómo diferencias entre que algo se vea bien y que esté bien implementado? - diseñar o implementar un buscador o un login - qué preguntas le haces a un diseñador que te da un diseño ambiguo -cuándo crearías una abstracción y cuándo duplicarías código temporalmente? Cuándo eliges modularidad y cuando un monolito? - tipos de testing, te doy una feature y te pregunto como la probarías - qué hace quye una API sea consumible comodamente desde el front? Por ejemplo

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  Brunvelop (@Brunvelop) reportó hace 23 minutos

  Joe Rogan sube episodios de 2-3 horas. Tú ves clips de 30 segundos. Alguien los corta. Los creadores pagan $29 al mes por una IA que haga ese trabajo. Un desarrollador solitario en China lo regaló gratis. Se llama AutoClip. 6.391 estrellas en GitHub. 1.253 forks. Licencia MIT. Todos los clips que guardas de un podcast, stream o entrevista salieron de algo más largo. Los streamers no se hacen virales con streams: se hacen virales con clips de streams. Un episodio de 2 horas esconde entre 15 y 25 clips virales. Encontrarlos a mano: 4-6 horas. Esto es lo que hace AutoClip. Pegas un enlace de YouTube o Bilibili, o sueltas un video local. La IA lee la transcripción completa, puntúa cada momento por potencial viral, corta los highlights, añade subtítulos y te entrega una carpeta de verticales listos para TikTok, Reels y Shorts. Qué lo diferencia de OpusClip: • Corre local en tu máquina. Tu material nunca sale de tu ordenador. • Funciona con OpenAI, Gemini, Qwen o SiliconFlow. Elige el LLM más barato. • Sin créditos ni tope de minutos mensuales. Procesa un directo de 4 horas si quieres. • Licencia MIT. Hazle fork, mételo en un producto, véndelo. Sin pedir permiso. • Docker en una línea. Corre en el navegador en localhost:3000. El stack: FastAPI, React, Celery, Redis, SQLite, yt-dlp y FFmpeg. Un desarrollador llamado zhouxiaoka escribió 89 commits y entregó todo. La parte interesante: OpusClip levantó $68 millones de SoftBank, Samsung Next y DCM Ventures para montar un negocio de suscripción sobre exactamente este flujo de trabajo. Todo el mercado de IA para video corto está tarifado como SaaS porque la mayoría de los creadores no sabe que existe una alternativa open source. Una persona en Hangzhou lo escribió en su tiempo libre. Seis mil estrellas. Mil doscientos forks. Nota honesta: el último commit fue hace 77 días. El mantenedor es una persona y parte del roadmap sigue "en desarrollo". Si quieres un producto pulido con soporte, paga OpusClip. Si quieres ser dueño de la herramienta que corta tus videos, descarga esto hoy. Quien posee el software, posee el flujo de trabajo. Tus videos. Tu IA. Tus shorts.

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  Maximiliano Rodríguez (@maxirodr_) reportó hace 23 minutos

  @github Uno de cada seis commits siendo bump no es problema de Dependabot, es que leer un PR cuesta igual sea trivial o crítico. Agrupar arregla el denominador, no el numerador. Doce avisos con uno real entrena a ignorar los doce. Esa es la deuda real.

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  Germán Valle | Arquipartidas 🎮🏛️ (@GerValleArq) reportó hace 26 minutos

  @VigasocoSDL @ManuelPazosMSX @juantomas Suena interesante pero no tengo ni idea de cómo funciona el formato STL. He visto que en el enlace de GitHub hay .png pero no se ve nada en ellos. 🙁

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  Hyde Sunnydale (@MrHydeSunnydale) reportó hace 26 minutos

  @CodigoMate Ese es el argumento más fuerte a favor de github xD En nuestro caso tenemos gitlab autohospedado y asumimos conscientemente ese coste (si se cae, el problema es nuestro) Pero a cambio tenemos control total sobre repos, runners, backups, integraciones y toda la infraestructura alrededor... Para nosotros compensa, aunque entiendo perfectamente que haya gente que prefiera que esa parte sea problema de otro

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  Deivinson Tejeda (@DeivinsonTejeda) reportó hace 27 minutos

  Otra vez github con con problema... Damn!

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  @deaquino (@deaquino) reportó hace 30 minutos

  @fjpedrosa86 Compras espacio extra o te sirve con el que espacio pro defecto del VPS? Tengo lo mismo que tú, pero, todo Hermes y solo para dos personas. Compré una oferta de zai que caduca a final de año :( - es una 20x. Además un mini pc en casa para compilar. Me fundo los minutos de GitHub

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  dahdor (@dahdxr) reportó hace 31 minutos

  @Djjhenrz holaaa, una duda, estará funcionando github el día del evento o estará caído?

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  Iceebook (@iceebook_) reportó hace 35 minutos

  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.

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  cel (@celescript) reportó hace 36 minutos

  imposible laburar un feriado nublado y menos si github no funciona en lo absoluto

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  Luis (@medioluiss) reportó hace 37 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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  Sweex (@sweexx9) reportó hace 40 minutos

  🚨Ganó un hackathon de Anthropic. Después no vendió el setup. Lo soltó en GitHub con licencia MIT. No es un prompt. Es el sistema con el que Affaan Mustafa convirtió Claude Code en un equipo de ingeniería: 68 subagentes, 286 habilidades, 94 comandos. El repo se llama Everything Claude Code (ECC). La diferencia no está en “más agentes”. Está en el orden de trabajo. Primero plan. Una frase tuya se vuelve un plano. Tú lo apruebas. Recién ahí aparece código. Después la prueba que falla. Rojo primero. Verde después. No al revés. Al final, revisión en contexto limpio. Otro agente lee el diff como si no hubiera escrito nada. Hay revisores aparte para Go, Python, TypeScript, Rust y Java. Eso evita el fallo clásico: un solo chat que planea, escribe, justifica y se autoaprueba. Qué hace cada bloque: Planificación. Convierte un pedido vago en arquitectura antes de tocar el repo. Revisión. El diff entra en frío. No arrastra la conversación anterior. Reparación de builds. Un resolvedor por cadena de herramientas, incluidos errores de PyTorch y CUDA. Seguridad. Pase OWASP sobre tu código y otro escáner sobre la config del propio agente, buscando inyección. Arquitectura. El diseño se discute antes de convertirse en migración. Dominio. Consultas, pipelines de ML, pruebas de punta a punta, documentación. Las habilidades que importan de verdad: Pruebas. tdd-workflow te lleva de rojo a verde. Encima van eval-harness y verification-loop. Lenguajes. Convenciones, tests y seguridad para Python, Go, Rust, C++, Django, Laravel, Spring Boot y Next.js. Contexto. search-first obliga a leer docs antes de escribir. iterative-retrieval impide que cada subagente se trague el repo entero. Envío. Docker, CI/CD, health checks, rollbacks y patrones de migración para Prisma, Drizzle y Django. Fuera de código. Texto con tu voz, research con fuentes, decks de ventas. El error caro: instalar las 286 de golpe. Eso no te hace más rápido. Te ensucia el contexto. Empieza con un plan, un paquete de reglas y las 4 o 5 habilidades de tu stack. El resto se carga cuando hace falta.

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  yuulia ✟ (@yuliaisc) reportó hace 41 minutos

  OpenAI está regalando $1.200 GRATIS para usar Codex Solo necesitas: > Tener un repositorio público en GitHub > Rellenar un formulario Y te regalan 6 meses de ChatGPT Pro + Codex Casi nadie está hablando de esto, porque no quieren que se entere todo el mundo Todavía estás a tiempo de hacerlo, 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

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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 43 minutos

  🚨 ¡Kimi K3, la IA china, escapa de su entorno de prueba! Durante una evaluación de ciberseguridad, accedió a GitHub para encontrar soluciones. Un fallo de configuración le permitió el escape. No hackeó sistemas externos, pero el incidente resalta vulnerabilidades en pruebas de AI. Las consecuencias podrían afectar la seguridad nacional y la confianza en IA abiertas. La comunidad tecnológica está en alerta tras este evento.

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  Koki🌸 (@Koki_San7) reportó hace 43 minutos

  @paradona24 El pack de GitHub es una mina de oro si tienes correo institucional activo. Ahorrarte la suscripción del entorno de desarrollo y sumar los créditos de modelos de código ayuda bastante al inicio. ¡Buen aporte con el aviso sobre las tarifas de la materia! 💻

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  Codely ﹤🍍﹥ (@CodelyTV) reportó hace 44 minutos

  Cursor acaba de lanzar públicamente su alternativa a GitHub. Justo en el día en el que GitHub lleva caído muchas horas.

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  silvan (@silvanrec) reportó hace 50 minutos

  ESTO LE AHORRA A TU AGENTE 195,000 TOKENS POR CONSULTA estás quemando 200,000 tokens cada vez que le preguntas a tu agente sobre un libro técnico que ya tenés se llama book-to-skill ► extrae marcos, reglas de decisión y anti-patrones de un libro en una skill estructurada ► funciona con pdf, epub, docx y otros 10 formatos ► tu agente la carga bajo demanda, no reprocesa el libro entero en cada turno ► un análisis por libro: ~5,000 tokens por sesión en vez de 200,000 (24x a 51x menos) ► ~$1 por libro para convertirlo, nunca más pagás por ese libro ► funciona en claude code, github copilot cli y amp reemplaza el volcar pdfs enteros en el contexto, las búsquedas que devuelven páginas sueltas en vez de respuestas, y las notas que armás y nunca volvés a abrir. repo abajo 👇

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  Angry Dev (@angryCryptoDevs) reportó hace 55 minutos

  @IngenieroSeed @github GitHub lleva funcionando mal semanas…no dan a basto con la cantidad de código IA generado.

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  Pablo E. Untroib (@PEU_AR) reportó hace 57 minutos

  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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  🔥🐲 Javier  (@nuevo_31) reportó hace 57 minutos

  GitHub caído pues 😳

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  José Luis Gómez (@JoseLuisGDoc) reportó hace 59 minutos

  Los cambios recientes en el código fuente del servidor de Signal en GitHub muestran este soporte interno para cuentas sin número de teléfono (ajustes en la seguridad del registro, bloqueos y gestión de códigos regionales).