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 5 días
Delme	Inicio de Sesión	hace 5 días
Lyaud	Sitio Caído	hace 5 días
Catania	Errores	hace 8 días
Inverness	Sitio Caído	hace 20 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 21 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:

• 
  robertob (@humusb) reportó hace 3 minutos

  github está caído :S

• 
  roman (@Nozelcode) reportó hace 6 minutos

  GitHub acaba de solucionar el mayor problema del vibe coding. Acaban de lanzar Spec Kit y en poco tiempo ya tiene +126K estrellas. ¿La idea? En vez de tirar prompts vagos y rezar para que el agente no rompa tu proyecto… Spec Kit obliga a la IA a crear una especificación estructurada ANTES de tocar código. La IA primero entiende lo que quieres construir, pregunta lo que falta, organiza el proyecto y después empieza a programar. Eso significa menos tiempo arreglando errores absurdos, menos código inconsistente y resultados mucho más predecibles cuando trabajas con agentes. El flujo es simple: /constitution → reglas y estándares /specify → qué quieres construir /clarify → dudas antes de empezar /plan → arquitectura y stack /tasks → tareas ordenadas /implement → ejecución Compatible con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y +25 agentes. 95K estrellas. 8K forks. Open source. Publicado por GitHub. Enlace al repositorio👇

• 
  Ale (@labisfu) reportó hace 13 minutos

  @Shell__11_ jajaj nosotros pa programar el block de notas d linux, eso nos duró unos meses, despues todos a notepad++ (hay q estar mal) y visual studio aunq los examenes eran en el block no recomiendo para nada usar notepad si quieres subir cosas a github en proyecto grupal

• 
  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 14 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.

• 
  dexter lower (@DexterLowe14807) reportó hace 14 minutos

  @JohnSopranoJr encima la web "zerem" es 100% IA una poronga, y el linkeo a linkedin no funciona, el de github tampoco jaja terrible vende humo, algunos usan estos posteos para levantar o sentirse con un poco de poder

• 
  Sergie Code (@sergiecode) reportó hace 15 minutos

  @HazzimIO Nosotros pasamos todo a Gitlab hace 3 meses por lo mal que funcionaba Github... la verdad que tienen sus problemas y Gitlab DUO es malísimo pero funciona sólidamente y no hemos tenido problemas bloqueantes

• 
  David Fernández (@naroh) reportó hace 15 minutos

  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. Orca/OpenCode realizarán la implementación utilizando los workspaces remotos de Coder en los que trabajamos. 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.

• 
  ryu. (@romanftp) reportó hace 16 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

• 
  Jose (@JoseiitoAviila) reportó hace 16 minutos

  @devruso Yo no entiendo el Github actions, seré muy ignorante pero los deploy y eso o bien los haces a mano, o bien le pides a la IA que haga el pull + restart del servicio, o tienes los .sh ahí en tu PC para hacerlo en cualquier momento, no entiendo el problema la verdad

• 
  Samuel Ferrero. (@MiMundoConIA) reportó hace 21 minutos

  Praxist salió el 27 de agosto. A las 72 horas tenía 3.233 estrellas y 362 forks. Hoy, tercer día, van 4.492 estrellas y 363 forks. Solo con el boca a boca. Yo también le pedí a más de un modelo que "investigara". Me devolvió un muro que sonaba seguro y no probaba nada. El humo no era del modelo. Era de cómo lo pedía. Un objetivo sin número no tiene por dónde fallarte. El modelo rellena ese hueco con frases que suenan bien. Praxist se niega a arrancar si le faltan tres cosas, y las tres son aburridas a propósito. Un métrico con dirección de mejora. Un proyecto que ya corre. Un óptimo que todavía no conoces. "Investiga X" suelto no entra. El sistema se para y te dice qué falta. Lo que corre después no es un chat. Lanza varios peers a la vez. Cada uno entrega un artefacto que se puede volver a ejecutar. Un evaluador que no es el propio modelo le pone la nota. El resultado queda como hallazgo, con tipo y con madurez. La siguiente generación no relee la conversación. Hereda lo que se confirmó, lo que hay que validar y lo que ya se sabe que no funciona. Quien quiera abre el expediente. El paper lo deja en números. En las 75 tareas de MLE-bench, Praxist saca 60 medallas, 49 de oro. El baseline es Claude Code sobre Opus 4.8: 55 medallas, 34 oros. Praxist corre sobre deepseek-v4-pro. Gasto de modelo, 3.054 dólares contra 38.370. Un doceavo. Lo que me importa más que el recuento de medallas es esto. En las 70 tareas donde ambos tienen score, Claude Code gana el número crudo en 36 y Praxist en 33. Praxist no gana la mayoría de los mano a mano. Gana el umbral. El loop está hecho para cruzar una raya, no para escribir un párrafo convincente. Si tu número no tiene umbral, estás pagando un chatbot caro. Cada corrida nocturna responde sí o no. La evidencia decide el siguiente paso. No hace falta un analista despierto a las tres. Guarda esto antes de montar el tuyo. Pásaselo a quien esté por lanzar uno esta noche. ¿Cuál es el número que te dice si ganaste? Del original saqué el estribillo de "no chatea, mide / no vende respuestas, vende evidencia / no le pidas que piense". Decía lo mismo tres veces. También saqué "sin campaña" como motivo de orgullo. El recuento de GitHub ya lo demuestra. Metí lo que el primer texto no podía demostrar. El 30 de agosto el repo iba por 4.492 estrellas y 363 forks. El paper no usa el mismo modelo que el baseline. Praxist corre DeepSeek y aún así gasta un doceavo. Y pierde la mayoría de los scores crudos. Gana la raya. Eso es el argumento, no el slogan. En local: `npm run dev` y abre ` El botón Copiar texto saca el ensayo entero, con el repo y el paper al final. Repo en el siguiente post.

• 
  Erubiel (@_alanerubiel) reportó hace 22 minutos

  @barckcode Explícame como si tuviera 5 años Pat que sirve GitHub. Ya tengo Claude pro.

• 
  Aniol Comas (@aniol46) reportó hace 22 minutos

  @ErickSky Usa 'GoHarder' puedes hacer lo mismo y funciona offline, puedes pasar el paywall sin pagar y usarla gratis sin lios de github

• 
  José Luis Gómez (@JoseLuisGDoc) reportó hace 22 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).

• 
  yuulia ✟ (@yuliaisc) reportó hace 29 minutos

  ESTE REPO HACE QUE CLAUDE ESCRIBA HASTA UN 94% MENOS DE CÓDIGO Fable 5 es el mejor modelo de código del mundo. También el más caro. Cada línea que escribe de más, la pagas tú. Ponytail lo arregla con una idea absurdamente simple: convierte a tu agente en el senior vago del equipo. Ese que mira tus 50 líneas y las reemplaza por una. Antes de escribir nada, el agente se pregunta: → Esto necesita existir? → Ya está en el codebase? → Lo hace la librería estándar? → Lo hace el navegador de forma nativa? → Cabe en una línea? Solo si todo falla, escribe el mínimo que funciona. Resultado: • hasta 94% menos código • un 20% menos de factura • un 27% más rápido Sin recortar seguridad ni validaciones. Se instala en 2 comandos: /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail /plugin install ponytail@ponytail 83.000 estrellas en GitHub. Gratis y open source. El mejor código es el que nunca escribiste. Enlace al repositorio abajo👇

• 
  roman (@Nozelcode) reportó hace 31 minutos

  EL 75% DE LO QUE LE PAGAS A CLAUDE ES TU AGENTE REPASANDO LO QUE YA SABÍA AYER Cada vez que Claude abre tu proyecto empieza de 0. Reconstruyendo un mapa que ya hizo hace una hora y tiró a la basura. Esa exploración la pagas tú. En cada sesión. Graft lo arregla con una idea absurdamente simple: convierte a tu agente en el que ya lleva un año en la empresa. Ese que no abre 15 archivos para ubicarse porque ya sabe dónde vive todo. Escanea el repo una vez, lo escribe como markdown enlazado dentro de tu git, y el agente lo lee antes de tocar nada. Así que antes de empezar ya sabe: → qué sistema toca este cambio → dónde vive esa lógica → qué se rompe si la mueves → qué se decidió antes y por qué Y se mantiene sincronizado solo, en segundo plano. Su benchmark, 162 runs: → 46% menos tool calls → 32% menos coste → 60% menos latencia → misma correctness 5 pull requests reales de PocketBase: Sonnet con Graft los reprodujo todos, tocando los mismos archivos que los mantenedores. Nivel Opus y un 21% más barato. Sin embeddings. Sin vector DB. Son archivos markdown dentro de tu repo. npm install -g @nanonets/graft graft init MIT, gratis y open source. trending en GitHub esta semana. El contexto más barato es el que no vuelves a buscar. Enlace al repositorio abajo👇

• 
  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 40 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?

• 
  No context Hazz ⛩ (@HazzimIO) reportó hace 41 minutos

  Se están viendo lentos los de GitLab, deberían estar haciendo leña del GitHub caído.

• 
  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 41 minutos

  El repo ya tiene 77.900 estrellas y 14.300 forks en GitHub. Gestionar flotas de agentes ya es un problema real, no una curiosidad de X.

• 
  Carbeno (@Carbeno_) reportó hace 41 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

• 
  Jokker (@0xJokker) reportó hace 42 minutos

  Un exingeniero de Netflix acaba de liberar uno de los repositorios mas interesantes para reducir el coste de los agentes de IA Ya supera las 67k estrellas en GitHub Es open source y 100% gratis 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 codigo → Historial de conversaciones El resultado: Hasta un 95% menos de tokens en JSON y datos estructurados 15-20 % menos en agentes de codigo Y lo mejor → Corre de forma local → Tus datos permanecen en tu maquina → Conserva los archivos originales → El agente puede recuperarlos cuando necesite mas detalles Funciona con Claude, Cursor, Codex... y cualquier stack (library, proxy o MCP) Paga por lo que el modelo realmente necesita. No por el ruido Si usas agentes y sigues pagando por basura que el modelo nunca usa Te recomiendo que lo guardes 👇

• 
  kcve (@kkcve) reportó hace 45 minutos

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

• 
  Tangerine Coding (@tangerinecoding) reportó hace 47 minutos

  Me pregunto si compensa tener el repositorio mirrored en otra plataforma, o si me apuráis incluso en un server local, para cuando GitHub esté caído.

• 
  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 48 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.

• 
  Sofía Sicilia (@SofiaSici) reportó hace 49 minutos

  Si todavía buscas torrents saltando entre webs llenas de popups, anuncios falsos y enlaces muertos, guarda este proyecto. Se llama TorLink. Se conecta directamente a la red torrent y todo termina guardado en tu propio disco. Es un buscador y cliente de torrents que funciona completamente desde la terminal. Lo abres con un comando: npx torlnk Y desde ahí puedes buscar películas, series, anime o juegos sin ir entrando manualmente en cada página. TorLink consulta varias fuentes al mismo tiempo y te muestra los resultados con información útil como el tamaño y el número de seeders, para que puedas elegir rápidamente cuál merece la pena descargar. Después pulsas una tecla y empieza la descarga directamente en tu ordenador. También puedes pegar un magnet link o incluso un infohash y dejar que TorLink se encargue del resto. Mientras descargas puedes seguir buscando y añadir más archivos a la cola. La aplicación muestra el progreso, la velocidad y el tiempo restante, y si cierras el programa, las descargas interrumpidas pueden continuar cuando vuelvas. Incluso tiene un modo pensado para servidores y seedboxes, por lo que puedes dejarlo funcionando sin interfaz y controlarlo remotamente. No utiliza un servidor central para almacenar tus archivos. Es gratuito, tiene licencia MIT y ya supera las 4.500 estrellas en GitHub. Repo: github /baairon/torlink Un buscador, un cliente torrent y un gestor de descargas. Todo metido dentro de la terminal.

• 
  Nix0n (@UnTalNixon_exe) reportó hace 49 minutos

  Esta semana todo el mundo está buscando cómo correr un agente sin quemar la tarjeta. El README más aburrido de GitHub ya tenía la respuesta. Desde 2015. Se llama free-for-dev. 135k stars. 1600 personas metiendo free tiers nuevos y matando los que ya no existen. Cada semana. No son trials de 14 días. La regla: si no es gratis por lo menos un año, no entra. La otra: si el SSL es de pago, lo borran. Lo que sí está adentro: → Google AI Studio — Gemini Flash y Gemma 4 sin tarjeta → Cloud Run — 2 millones de requests al mes → Lambda — 1 millón de ejecuciones antes de que te cobren → Cloudflare — DNS, CDN y SSL de verdad, $0 → Oracle Always Free — compute forever (sí, las idle las apagan) El stack de un side project en 2026 no falla por código. Falla porque perdiste 40 minutos googlenado “is this actually free”. Este repo ya hizo esa búsqueda. Y la vuelve a hacer todas las semanas. Guárdalo antes de que tu próximo agente te cobre el “hello world”.

• 
  Leo (@leoxbtt) reportó hace 49 minutos

  Un dev creó una forma de hacer doomscroll… pero de repositorios de GitHub Estaba cansado de buscar proyectos open source de la forma tradicional. Terminó inventando algo mucho más adictivo: Una app que te deja deslizar repositorios de GitHub exactamente como si fueran Reels o TikTok. Un feed infinito de proyectos open source. Inicias sesión con GitHub y se adapta a tus intereses según lo que hayas starreado… o simplemente navegas de forma anónima. Se llama Roamers. La forma en que descubrimos código está cambiando más rápido de lo que creemos.

• 
  🔥🐲 Javier  (@nuevo_31) reportó hace 50 minutos

  GitHub caído pues 😳

• 
  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 52 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.

• 
  Manu | 🥥 (@ManuAF6) reportó hace 54 minutos

  Ayer dediqué unas horas a probar Origin para dar feedback al equipo antes del lanzamiento Algunas de sus características destacadas incluyen: - Almacenamiento de código en un servidor Git en tiempo real - Permite a los agentes abrir borradores de cambios - Revisión de instantáneas (versiones), no de ramas activas - Fusión cuando esté listo - Replicación de un repositorio de GitHub Revisa una imagen estática, no una rama activa

• 
  Consejo d Seguridad d Información y Ciberseguridad (@CONSEJOSIAC) reportó hace 55 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.