Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones

Problemas en las últimas 24 horas

El siguiente gráfico muestra la cantidad de informes que hemos recibido sobre GitHub por hora del día durante las últimas 24 horas. Una interrupción se determina cuando la cantidad de informes es mayor que la línea de referencia, representada por la línea roja.

Problemas Más Reportados

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

• Sitio Caído (69%)
• Inicio de Sesión (17%)
• Errores (14%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Lure	Sitio Caído	hace 15 horas
Ashkelon	Sitio Caído	hace 2 días
Veigné	Errores	hace 10 días
Paris	Sitio Caído	hace 14 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 15 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 15 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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  Joaco Minatel (@jminatel_) reportó hace 1 minuto

  Me intentaron hackear de una forma que no me esperaba? un comentario en un issue que tenia abierto yo para resolver un problema, y una cuenta creada hace 3 horas enviando un .zip con un fix en zip "en github" (? A ver, es obvio que es algun tipo de info stealer, pero para mi es obvio, el problema es que yo muchas veces mando a claude a leer los issues, que hubiera pasado si lo leia, descargaba el zip y "ejecutaba" el fix? Nunca lo habia visto, no se si es 'normal", no se como GH deja pasar esto realmente, es evidente que es malware.

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  fred (@heyfredds) reportó hace 2 minutos

  LOS PDFs ESCANEADOS, LAS FÓRMULAS Y LAS TABLAS ROTAS YA NO SON UN PROBLEMA PARA TU IA. 63.000 estrellas en GitHub. Y casi nadie fuera de China lo conoce todavía. Se llama MinerU. Coge el PDF más caótico que tengas y lo convierte en datos limpios que la IA entiende de verdad. → Las fórmulas matemáticas salen en LaTeX, no en símbolos rotos → Las tablas se reconstruyen en HTML, sin descuadrarse → Lee documentos escaneados, manuscritos y a varias columnas → OCR en 109 idiomas, y corre en tu máquina sin conexión Donde otros conversores devuelven texto ilegible, este te da estructura. Es la diferencia entre fotocopiar un documento torcido y volver a escribirlo limpio. Gratis y open source. Repo abajo.

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  MelipiIIano (@melipiIIano) reportó hace 2 minutos

  Que insufrible es esa gente que critica, a todo evento, que pagues por algún servicio de internet (streaming, juegos, apps, etc) Te evangelizan con el "puedes tenerlo gratis si instalas X proyecto de GitHub" o "si lo haces correr en tu propio servidor Linux" ¡No quiero weon!

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 4 minutos

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

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  dominicode (@domini_code) reportó hace 6 minutos

  Tengo tareas que se ejecutan solas. GitHub Actions y Claude. Bonito, ¿verdad? Pues la estaba liando. Dejaba que las specs se generaran ahí dentro, en automático. Pero el LLM no es tonto. Cuando algo no le cuadra, pregunta. “Open questions”, lo llaman. Y yo me las saltaba. El pipeline corría tan tranquilo. Con las dudas sin resolver. Imagínate la basura que salía al otro lado. Así que cambié el orden. Ahora genero las specs en local. El grilling de verdad, hasta que no queda ni una pregunta abierta. Cuando está listo para development, abro el issue. Y que corra todo solo. Vuelvo a ser feliz. El problema nunca fue la automatización. Era el orden. #SDD

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  José Siles | AI | Data (@josesilesdata) reportó hace 6 minutos

  3. Aprendí a venderme Puedes ser muy bueno. Pero si nadie sabe lo que haces... No existes. Así que empecé a publicar: ・Mis proyectos en GitHub ・Lo que estaba aprendiendo ・Lo que construía ・Mis avances en LinkedIn Y aprendí algo clave: No basta con decir “he hecho un proyecto”. Tienes que explicar: ・Por qué lo hiciste ・Cómo lo hiciste ・Qué problema resolvía ・Qué impacto podía tener La visibilidad no sustituye al talento. Pero acelera muchísimo las oportunidades.

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  Dago (@Dagovj) reportó hace 7 minutos

  @Marcela_etc @BryantBrownA Puedes pedirle a una IA (ojalá Codex que tiene un tier gratis), lo instalas, inicias sesión, y le envías este prompt: "Me instalas PDFCraft (un repo de GitHub similar a iLovePDF) y que funcione aún cuando reinicie el PC. Que se pueda usar en mi navegador".

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  🇲🇽 ingjmanuells :~$ (@ingjmanuells) reportó hace 8 minutos

  Validación de integridad: Los servicios confiables utilizan "firmas secretas" (como tokens hash). El servidor receptor verifica esta firma matemática para asegurarse de que la petición proviene legítimamente de tu proveedor de código (como GitHub o GitLab) y no de un atacante.

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  Gentleman Programming (@G_Programming) reportó hace 11 minutos

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

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  Jokker (@0xJokker) reportó hace 12 minutos

  Tu agente de IA te esta cobrando de mas Cada linea extra sale de tu factura Ponytail lo arregla con una idea absurdamente simple: Convierte a tu agente en el dev senior mas vago del equipo Ese que mira 50 lineas y las reemplaza por una Antes de escribir nada, el agente se pregunta: → Esto necesita existir? → Ya esta en el codebase? → Lo hace la libreria estandar? → Lo hace el navegador de forma nativa? → Cabe en una linea? Solo si todo falla, escribe el minimo que funciona Resultado: → hasta 94% menos codigo → un 20% menos de factura → un 27% mas rapido Sin tocar seguridad ni validaciones Se instala con solo 2 comandos: /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail /plugin install ponytail@ponytail Funciona en Claude, Codex, Cursor y mas Ya supera las 86.000 estrellas en GitHub Gratis y open source El mejor codigo es el que nunca escribiste Instalalo y pruebalo la proxima vez que uses Claude Vas a notar la diferencia en la factura y en como piensa tu agente

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  J G Garcia (@udalpe13) reportó hace 12 minutos

  Seguimos probando la creación automatica de hilos con XAI Developer Console, y Grok Build. Ahora debería crearlos automáticamente usando Github pero no funciona bien, ayer lo hizo y hoy he tenido que forzarlo y veo que son muy repetitivos... Le doy una vuelta, lo contaré...

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  Joaquin Montesinos (@joakm5) reportó hace 14 minutos

  @iagolast @fjpedrosa86 tengo un sistema parecido. Los agentes corren en un servidor con la CLI con la subscripción. GitHub gestiona tareas, comentarios, etc. El agente crea rama y al terminar, el pipeline abre la PR. En vez de actions, un watcher que consulta gh y lanza la siguiente tarea en el server

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  Clau Cave (@ccavezzali) reportó hace 19 minutos

  @imonsh @github Hackear un badge para correr Hangman no es solo un juego, es prototipar con lo que tenés a mano. Esa lógica de 'dispositivo raro + problema conocido' es donde aparecen los productos más interesantes. El constraint fuerza el criterio.

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  LaMorticiaDelMerval (@MorticiaMerval) reportó hace 20 minutos

  @TradingNoteES El dashboard muestra los ganadores segun los filtros que vos le pongas (fechas y comisiones) (pronto voy a incluir que se puedan personalizar los activos, incluso reemplazar toda la lista, via ficheros CSV) hace poco subi dos test (el segundo chusmealo y correlo en tus test tambien que te va a interesar) - 1° Test :El tipico de ver como le va a tu pool de estrategias con los 100 activos mas operados ahora) - 2° Test : 100 activos que se usaban mucho en los 90 y ahora o estuvieron bajistas o laterales. Este sirve un toque mas para ver que estrategias funcionan cuando de largo plazo la cosa esta bajista (interesantes resultados) PD: Vi tus post y me suena que ni te tomaste el trabajo de probar mi dashboard. Te cuento algo para que no pierdas mucho el tiempo, mis estrategias no hacen mucho trade. Las estrategias ganadoras hacen un promedio de un trade por año (en los ultimos 30 años) así que salvo que busques estrategias de super largo plazo y que casi ni operen. No me calentaría mucho en seguir preguntandome. PD2: Tenes algo subido a Github para que podamos chusmear o es todo codigo privativo lo tuyo?

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  🤖 (@fluyeporlaIA) reportó hace 20 minutos

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

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  darwin enriquez (@darwinenriquez) reportó hace 26 minutos

  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.

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  K0lateral - IA ? (@K0lateral) reportó hace 29 minutos

  @0xJokker @0xJokker Anda ya, GitHub sacando certificaciones como churros. Menos mal, porque hasta ahora cualquiera decía que sabía de agentes por ponerle "eres experto" al prompt. Si esto viene con un examen de verdad, igual hasta aprendemos algo útil.

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  Players Podcast (@players_cast) reportó hace 29 minutos

  ¿Qué ha pasado con Xbox en estos días? ¡Te lo cuento! Microsoft está estudiando sacar a Xbox de su estructura actual, y sobre la mesa hay varios caminos posibles: desde mantenerla bajo su propiedad total pero con otra forma jurídica, hasta vender la división entera. Esto es lo que sabemos hasta ahora (y lo que todavía no): Según el medio The Information (12 de junio), Microsoft estudia varias salidas para su división de gaming: 1. Convertir Xbox en filial 100% propia (modelo LinkedIn/GitHub) 2. Montar una joint venture con socios externos 3. Vender la división completa. (Sería la más extrema). El motivo no es ningún misterio. Xbox lleva tiempo con márgenes ajustados, ingresos a la baja, costes de hardware al alza y una competencia (Sony y Nintendo) que no afloja. No es un capricho corporativo, son números que no están saliendo. Ojo con el matiz: esto NO es un plan oficial ni algo inminente. Son conversaciones exploratorias de alto nivel, sin confirmación pública. La frase que resume el momento es clara: "nada es inminente, pero nada está descartado". Lo interesante es el contraste con el discurso oficial. En febrero, Phil Spencer se retiró y Asha Sharma tomó el mando de Microsoft Gaming con un mensaje de "vuelta a Xbox": la consola como experiencia de referencia. Esta semana la apuesta sube a Halo, Elder Scrolls y Fallout, que podrían ser los próximos exclusivos de Xbox. (Xbox acapara el ecosistema, no solo la consola: PC, Cloud Gaming, otros dispositivos donde funciona el sistema, etc.) Y, casualidad o no, apenas un día después de esta filtración, la propia Sharma admitía en un comunicado interno que "esto no puede continuar" y que su infraestructura no está lista para lo que viene, reconociendo una crisis financiera y de suministro. El discurso público y lo que se cuece dentro no terminan de cuadrar. No veo un "fin de Xbox" inminente, pero sí una compañía cubriéndose las espaldas. Si los números no mejoran, este tipo de filtraciones suelen ser el primer paso para tantear reacciones antes de una decisión mayor. El movimiento es claro: Xbox y los Xboxers lo primero. Rumores de nuevo hardware para ampliar la forma de jugar. Puede tratarse de consolas Xbox ya existentes, como Series X/S, pero recortadas para mejorar precios, 'Sin lector, menos almacenamiento', etc... o máquinas OEM (creadas por terceros). Xbox Helix de momento no es importante para la marca, pero no está descartada. Igual cuando haya más estabilidad de componentes. Importante: Los exclusivos están de vuelta, pero no a la consola, sino al ecosistema Xbox. Todos tendremos opciones para llegar a los juegos de Xbox. XBOX GAME PASS 'ESE PARÁSITO QUE NO PARA DE COMER $$'. El Xbox Game Pass sufrirá cambios de nuevo. Posiblemente un plan con publicidad más agresivo para atraer nuevos suscriptores. Ya se ha dicho que no habrá publicidad mientras juegas, pero igual sí mientras eliges o cambias de juego. Día uno en Xbox Game Pass Ultimate, también podría cambiar. Algunos juegos, no todos, podrían salir del día uno para entrar al catálogo tiempo después. Caso actual Call of Duty. Solo hay que entender que juegos como Gears E-Day han tenido un coste de 400 millones de dólares, más caro que Spider-Man 2 de PlayStation (Tom Henderson). Es insostenible meter este juego en un servicio, pero esto es otro debate. ¿Cómo ves el futuro de Xbox? ¿Qué crees que es lo mejor para la marca? Te leo. Si te mola este tipo de post, dímelo o like y seguiré haciéndolos. Gracias.

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  Nix0n (@UnTalNixon_exe) reportó hace 29 minutos

  @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.

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  z (@zaynmcps) reportó hace 30 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 👇🏻

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  Carlos Villuendas (@carlosvillu) reportó hace 33 minutos

  @WoodruffW Funciona offline por defecto. Tu YAML no sale de tu máquina. Tres niveles de paranoia: - normal (signal alto, poco ruido) - `--persona pedantic` - `--persona auditor` (te lo canta TODO) Saca SARIF, se enchufa a GitHub Code Scanning y los hallazgos aparecen como annotations en el PR.

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  Sarah con S de Sophonauta (@astromotomami) reportó hace 37 minutos

  @JuanmaofArcos_ Ah, y ponte a hacer proyectos y súbelos a GitHub. Pero no proyectos sacados de tutoriales de YouTube. Proyectos que resuelvan un problema y puedas explicar con interés.

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  Clau Cave (@ccavezzali) reportó hace 39 minutos

  @imonsh @github Hackear el badge para hacer un juego es exactamente lo que separa a quien aprende haciendo del que aprende mirando. El conocimiento real siempre empieza con un problema que nadie te pidió que resolvieras.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 42 minutos

  AirDrop solo funciona entre dispositivos Apple. No es un fallo técnico. Es la razón por la que mucha gente no se cambia de iPhone. Alguien publicó en GitHub la alternativa que funciona entre todos. Se llama LocalSend. 83.2k estrellas. Apache 2.0. Mandas un archivo desde tu Android al Mac de tu colega. Desde tu iPhone al PC con Windows. Desde Linux a iOS. Sin cable. Sin cuenta. Sin internet. ✅ Windows, Mac, Linux, Android e iOS - todos hablan entre sí ✅ Cero servidores intermedios - los dispositivos se comunican directamente por tu red local ✅ Cifrado HTTPS con certificados TLS generados al vuelo en cada dispositivo ✅ Cero telemetría, cero cuentas, cero tracking - no hay nada que recopilar porque nada sale de tu red ✅ Comparte archivos y mensajes de texto entre dispositivos ✅ App de escritorio se puede iniciar oculta en la bandeja del sistema ✅ Protocolo abierto y documentado - cualquiera puede construir clientes compatibles ✅ 229 contribuidores. 24 releases. v1.17.0. Apache 2.0. La pregunta que deberías hacerte: ¿Por qué Apple no ha hecho esto en 15 años de AirDrop? Porque que tu iPhone no hable bien con un Android es, para ellos, una función. No un bug. el enlace 👇

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  El Rincón de AtomWhyred (@elrincondeatom) reportó hace 45 minutos

  🌌 Concepto principal Orion Store funciona solo con GitHub: - No tiene servidores propios. - Las apps se obtienen directamente de sus repositorios originales. - Las actualizaciones se detectan automáticamente mediante GitHub Actions.

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  InferenciaPura (@InferenciaPura) reportó hace 52 minutos

  @github 10 desarrolladores en la empresa parados porque configurando para que no se cobren sobrecostes, a pesar de haber pagado 228$ por un servicio que ahora no puedo usar. Tengo 30k créditos sin usar, PAGADOS, y ahora por mucho que reconfiguro los budgets, nada funciona.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 54 minutos

  Un tío en Reddit automatizó la captura de leads con Zapier. 8 pasos por lead. 100 leads al día. Factura de fin de mes: $847. Lo peor no fue el dinero. Lo peor fue que empezó a eliminar pasos de sus flujos de trabajo para ahorrar tareas. Estaba optimizando para la factura de Zapier en lugar de para su negocio. Eso es lo que pasa cuando pagas por tarea. Cada ejecución golpea el servidor de Zapier. Ellos lo cuentan. Te lo cobran. Activepieces funciona al revés. Corre en tu servidor. Una tarea es una llamada a función local. No hay nada que contar. No hay nada que cobrar. 22.7k estrellas en GitHub. Un contenedor Docker. Tareas ilimitadas. ✅ 200+ integraciones: Slack, Gmail, Notion, GitHub, Stripe, HubSpot y más ✅ Constructor visual sin código - igual que Zapier pero en tu máquina ✅ Nodos de IA nativos para llamar a cualquier LLM dentro del flujo ✅ 400 servidores MCP integrados - Claude, ChatGPT y Cursor pueden ejecutar tus automatizaciones directamente ✅ Docker en un comando. Sin dependencias externas. ✅ 333 releases. Activo hace 1 hora. MIT. Zapier tiene 9.000 integraciones. Activepieces tiene 200. Si necesitas las 9.000: sigue con Zapier. Si necesitas 20 que funcionen en tu servidor sin límites: esto. el enlace 👇

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  Nico (@nicos_ai) reportó hace 54 minutos

  🚨OpenAI está regalando $1.200 GRATIS para usar Codex Solo necesitas un repo público en GitHub, rellenar un formulario y te dan 6 meses de ChatGPT Pro + Codex Y casi nadie está hablando de esto, seguramente porque no quieren que se entere todo el mundo Todavía estás a tiempo de solicitarlo, aunque no sepas programar o estés empezando Así funciona: 1. Instala Cursor, Codex, Claude Code o lo que uses 2. Monta un proyecto, de lo que sea 3. Súbelo a GitHub 4. Pide a tus amigos que le den stars Deja el link de tu repo en los comentarios, entre todos te daremos Star. Si tienes dudas de si aceptarán tu proyecto, no te preocupes. Estos programas aceptan hasta proyectos a medias Enlace para aplicar abajo👇

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  🦖 virby 🦕 (@VirShepard) reportó hace 55 minutos

  como que github está caído?????

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  kuchuflitux (@kuchiflitux) reportó hace 58 minutos

  el problema: los targets eran CDNs anycast (github, npm) — te responde el servidor más cercano. mi probe de asia medía un servidor en asia, el de europa uno en europa. nueve rutas cortas y perfectas entropía plana, siempre. el instrumento no tenía nada que ver