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 (54%)
• Errores (31%)
• 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 2 días
Delme	Inicio de Sesión	hace 2 días
Lyaud	Sitio Caído	hace 2 días
Catania	Errores	hace 5 días
Inverness	Sitio Caído	hace 17 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 18 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:

• 
  Fernando (@fnandot) reportó hace 3 minutos

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

• 
  @deaquino (@deaquino) reportó hace 9 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

• 
  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 11 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.

• 
  John5 Cripto (@johnN5c) reportó hace 18 minutos

  @itscoachfo La base desde la que partes ya es incorrecta. Afirmas que para que DeFi instituciona exista, tiene que haber "alguien que responda" por todas las pérdidas de una pool. Esto no es DeFi, es claramente tratar de trasladar el modelo financiero tradicional a una blockchain. Por otro lado, no es cierto que una institución necesite que alguien le garantice que un smart contract no tendrá pérdidas. Lo que necesita es poder: medir, limitar y gestionar el riesgo a través de auditorías, límites de exposición, orá***** fiables, profundidad de liquidez, metodología de custodia, controles de acceso, seguros, estructuras jurídicas, etc. Además estás mezclando riesgos que no tienen nada que ver en sí. El riesgo de hackeo que pueda tener un smart contract no tiene nada que ver con el riesgo de liquidez, además de que un AMM ni siquiera tiene un "riesgo de contraparte" en el sentido tradicional de un préstamo bilateral. Que un protocolo sea gobernado por una DAO tampoco significa de facto que sea "un repositorio GitHub sin dueño", ni que poner detrás de la blockchain a una empresa haga desaparecer ese riesgo. De hecho, si tu tesis es que una institución solo entrará cuando exista una entidad que responda económicamente por cualquier fallo en una pool, entonces prácticamente estás negando el concepto mismo de DeFi. Por otro lado, DeFi es mucho más que "una pool", los que llevamos años estudiando DeFi lo sabemos. También me gustaría saber en qué punto XRPL es mejor que ninguna otra red o está mejor posicionada, en mi experiencia, ya que a diferencia del 99% de usuarios de Ripple, yo sí he usado XRPL, no es una mejor red que otras, apenas tiene TVL, solo tuvo un momento dulce por memecoins y sus protocolos actuales son de dudosa legitimidad. No veo en qué esté mejor posicionada con respecto a BSC, ETH, Robinhood, Base, Arbitrum, Solana que ya tienen stocks corriendo. De hecho hasta la stablecoin de Ripple está deployada en Ethereum. Me gustaría que demostraras en qué está XRPL mejor posicionada, ya que por analogía, otras DeFi más avanzadas como Hedera no han demostrado mayor seguridad que cualquier otra blockchain tradicional y cuando ha habido pérdidas en protocolos pequeños se han lavado las manos, actuando solo en casos de protocolos ancla, y esto es justamente el mismo modus operandi que han seguido hasta ahora todas las blockchains tradicionales que han sufrido hackeos o problemas de seguridad en protocolos o componentes. En el caso de Hedera, el último hackeo vino del orá**** que eligieron para usar en toda la blockchain... por tanto, el debate no se centra tanto que alguien ponga el dinero si me lo roban, sino en qué mecanismos vamos a usar para acotar un problema, entonces, me gustaría que me aclararas en qué mejora XRPL eso con respecto a ninguna otra blockchain, porque si no lo haces consideraré que todo demás es simplemente marketing.

• 
  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

• 
  robertob (@humusb) reportó hace 19 minutos

  github está caído :S

• 
  Nicolas 🍆 (@nicolas_d101) reportó hace 21 minutos

  Que cogidos estan los kukitas que en cualquier cosa que suba el doc se largan a llorar Hicieron el anuncio en el peor momento de github que es estando caído y con los nuevos límites y Elon le hace competencia Dejen de ser tan mogolicos por una vez en su vida

• 
  Adrià Martí (@adriml24) reportó hace 24 minutos

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

• 
  ExploxTV (@ExploxTV) reportó hace 24 minutos

  GitHub investigó y determinó que un humano escribió el código vulnerable en Snowflake. Copilot Autofix revisó el pull request, pero no detectó el fallo. La transparencia en la atribución es clave. 🔍 #SeguridadSoftware #IA

• 
  Iceebook (@iceebook_) reportó hace 28 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.

• 
  Alan Daitch (@AlanDaitch) reportó hace 30 minutos

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

• 
  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 34 minutos

  Automatización con GitHub ​Conectas tu repositorio de GitHub a tu instancia de Coolify. ​A partir de ahí, el flujo es idéntico a Cloud: ​Haces git push a tu rama principal. ​Coolify recibe el webhook, construye el contenedor y despliega sin caída de servicio (zero-downtime). ​Misma experiencia de desarrollo, control total del servidor.

• 
  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 35 minutos

  No sé por qué, mi cuenta de Github no funciona, no sé si me la han tumbado... Mientras lo tenéis todo en mi canal gratuito de Telegram (IngenieroSeedSecurity), directamente el archivo .html. También tenéis otros html que he ido sacando en ese canal, ahí está todo bien filtrado, aprovechad y seguidme. Pd. Sé que mi cuenta está en el límite, pero *****, comprobadlo bien que me cuestsa muchísimo trabajo sacar herramientas gratuitas para la gente @github @GithubProjects @github_repo

• 
  Sergie Code (@sergiecode) reportó hace 36 minutos

  ¿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 👇

• 
  Deivinson Tejeda (@DeivinsonTejeda) reportó hace 38 minutos

  Otra vez github con con problema... Damn!

• 
  🇨🇺Arquitecto de Software y FullStack.🇻🇪 (@Apokalipto4) reportó hace 38 minutos

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

• 
  j0n4th4n.d4rk (@j0n4th4n_d4rk) reportó hace 38 minutos

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

• 
  angel (@angeldot_) reportó hace 39 minutos

  🚨ESTO ES UNA LOCURA Un desarrollador chino acaba de lanzar una herramienta GRATUITA capaz de crear vídeos automáticamente para TikTok, Reels y YouTube Shorts. Se llama MoneyPrinterTurbo. Ya ha superado las 100.000 estrellas en GitHub. Y ya hay gente ganando +4.000$/mes con canales faceless a partir de este sistema. Así funciona: 1. Introduces un tema o una palabra clave 2. La IA genera el guion, la narración y los subtítulos 3. Busca el material visual, edita el vídeo y te entrega el resultado final Todo ocurre en un único flujo de trabajo. Guárdate esta herramienta. Estoy seguro de que puedes sacarle muchísimo partido. Enlace abajo👇

• 
  No context Hazz ⛩ (@HazzimIO) reportó hace 43 minutos

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

• 
  liam. (@liambraus) reportó hace 45 minutos

  🚨 ESTO ES UNA LOCURA Un desarrollador acaba de lanzar una app GRATUITA que convierte tus agentes de código en personajes de una oficina que trabajas puedes ver en tiempo real. Se llama Munder Difflin. Ya suma 5.500 estrellas en GitHub. Así funciona: 1. Conectas los CLI de agentes que ya usas: Claude Code, Codex, Grok, Kimi, Gemini CLI 2. Cada agente aparece como un personaje con su propio escritorio y bandeja de entrada 3. Tu clon reparte el trabajo entre todos y solo te avisa si hay algo crítico Todo ocurre delante de tus ojos, en un piso de oficina pixel-art. Guárdate esta herramienta. Estoy seguro de que puedes sacarle muchísimo partido si trabajas con varios agentes a la vez. Enlace abajo 👇

• 
  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 47 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.

• 
  cel (@celescript) reportó hace 48 minutos

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

• 
  Koki🌸 (@Koki_San7) reportó hace 51 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! 💻

• 
  Víctor Falcón (@victoor) reportó hace 52 minutos

  Configurar un pipeline que extraiga datos financieros de varios mercados, busque noticias de última hora y lo unifique todo en un reporte diario es un dolor de cabeza, sobre todo por el coste de las APIs y el hosting. Este proyecto resuelve ese problema de forma bastante limpia utilizando GitHub Actions como un motor de ejecución programada y totalmente gratuito. El sistema recopila información técnica y noticias de mercados globales (incluyendo EE.UU., Asia y Europa), le pasa ese contexto estructurado a un LLM para que haga el filtrado pesado y te genera un panel de decisiones detallado que te envía directamente por Telegram, Discord o el canal que elijas. Soporta Python 3.10+ y viene listo para desplegar con Docker. Una alternativa muy práctica para tener tu propio analista financiero automatizado sin gastar un céntimo en infraestructura ni tener que lidiar con scrapers complejos.

• 
  Haute Dense (@DenseHaute) reportó hace 52 minutos

  @tebayoso @gitlab Podes usar git sin github o gitlab , solo tenes que instalarlo en el otro vps y listo , como se piensan que funciona ? por ssh , un key pair y listo , tenes un repositorio, igual como cuando usabas SVN.

• 
  Javier Calzolari (@javiercalzolari) reportó hace 53 minutos

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

• 
  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 54 minutos

  Perplexity acaba de atacar uno de los costes menos visibles de los agentes: pagar la nube por cada paso, incluso cuando tu propio ordenador podría resolverlo. Portable Computer lleva su entorno de IA a NVIDIA DGX Spark y ejecuta las tareas localmente por defecto. Los archivos se procesan en el equipo, los datos sensibles no salen a servidores externos y el trabajo local no consume créditos ni tokens de la suscripción. El mecanismo económico importa más que la etiqueta de «IA local». Un agente no hace una única consulta. Puede leer documentos, buscar información, consultar Gmail, Google Drive, Slack o GitHub, ejecutar herramientas y encadenar decenas de acciones antes de entregar un resultado. Si cada paso pasa por la nube, el coste crece con la autonomía del sistema. Perplexity propone una arquitectura híbrida: el hardware local absorbe el volumen rutinario y la nube queda reservada para los cuellos de botella. Cuando el modelo detecta que una tarea supera su capacidad de razonamiento o alcance, detiene el proceso y pide permiso antes de enviar solo ese paso a un modelo remoto. Después reincorpora la respuesta al flujo local. Esto convierte el gasto variable por tokens en una combinación distinta: inversión inicial en hardware, consumo eléctrico y uso remoto puntual. No garantiza que salga más barato en todos los casos. Sí permite que un equipo intensivo deje de pagar el mismo margen de nube por clasificar un documento sencillo que por resolver una tarea compleja. También reduce una fricción que ha frenado la IA local: montarla exigía configurar inferencia, agentes, aislamiento y herramientas por separado. Portable Computer empaqueta modelos, motor de inferencia, conectores, lectura de PDF, dictado por voz y acceso a la terminal. Los comandos se ejecutan dentro de un sandbox restrictivo para limitar daños si el modelo falla. La propuesta inicial llega con Qwen 3.8 27B y Qwen 3.6 35B ajustados por Perplexity para tareas de agentes. Está previsto añadir NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning y permitir servidores propios para necesidades especializadas. Hay límites relevantes. DGX Spark es el primer hardware certificado; el acceso inicial requiere Linux y una suscripción Pro, Max, Enterprise Pro o Enterprise Max. El soporte para tarjetas NVIDIA RTX en Linux llegará más adelante y la versión nativa para Windows está prevista para septiembre. Por eso todavía no es una alternativa universal a la nube. Es una prueba de una arquitectura que puede encajar especialmente bien en empresas con datos sensibles, cargas repetitivas y suficiente uso para amortizar el hardware. La métrica decisiva no será cuántos tokens procesa el modelo ni qué puesto ocupa en un benchmark. Será el coste por tarea terminada, incluyendo hardware, energía, mantenimiento, intervenciones humanas y escalados remotos. Si ese número mejora, NVIDIA no solo estará vendiendo una máquina compacta y Perplexity no solo estará distribuyendo software. Estarán trasladando parte de la economía de los agentes desde el centro de datos hasta el escritorio.

• 
  Josué Hernández (@josueisaihs) reportó hace 58 minutos

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

• 
  Pablo E. Untroib (@PEU_AR) reportó hace 59 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.

• 
  Pablo Cibraro (@cibrax) reportó hace 60 minutos

  @fernandezpablo Tambien lo podes hacer a mano eso, el tema es que tenes algunos quilombos, no funciona con cloud agents como el que corre en Github, y despues tenes documentacion o los instruction files que son compartidos