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 (67%)
• Inicio de Sesión (25%)
• Errores (8%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Antananarivo	Sitio Caído	hace 1 día
Paris	Inicio de Sesión	hace 6 días
Lure	Sitio Caído	hace 9 días
Ashkelon	Sitio Caído	hace 11 días
Veigné	Errores	hace 19 días
Paris	Sitio Caído	hace 23 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:

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  precis0x (@precisox) reportó hace 4 minutos

  Te ha pasado que le pides a tu agente de IA que resuelva un problema sencillo y te devuelve 500 líneas de código cuando con 5 bastaba y sobraba? Un desarrollador se frustró tanto con esto que decidió crear una solución. La llamó Ponytail. Se inspira en ese senior que todo equipo tiene: coleta larga, gafas ovaladas, lleva más tiempo en la empresa que el propio Git. Le muestras 50 líneas de código y él, sin decir una sola palabra, las reduce a una que hace exactamente lo mismo o mejor. Ahora tu agente de IA funciona igual. Antes de escribir ni una sola línea, Ponytail obliga al modelo a seguir una lógica clara: Realmente hace falta este código? Ya existe en la librería estándar? Hay una funcionalidad nativa de la plataforma? Se puede hacer en una sola línea? Solo si ninguna de las opciones anteriores funciona, entonces escribe el código mínimo necesario. Resultados medidos: - 80-94% menos código - 47-77% más barato en consumo de tokens - 3-6x más rápido Porque, como bien dice el lema: “The best code is the code you never wrote.” Ponytail es un plugin open source (licencia MIT) que puedes integrar fácilmente en Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Aider y otras herramientas de agentes. Incluye un sistema de comandos útiles como `/ponytail`, `/ponytail-review` y `/ponytail-audit`, además de benchmarks reproducibles. Quieres dejar de recibir código inflado y dependencias innecesarias?? Repo en los comentarios, guarda esto esta increible👇

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  J.C. (@LibreJC) reportó hace 5 minutos

  @MondoXboxEsp @Adrian_GX La info viene de The Information, no ninguna revista de videojuego pero veremos que pasa. Yo no descarto que mínimo la conviertan en filial tipo LinkedIn y GitHub, así a lo mejor le dan mas independencia en la toma de decisiones. Y si va mal, se chapa o se vende. Una pena...

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  Domingo Gallardo (@domingogallardo) reportó hace 6 minutos

  @monospodcast acabo de probar una funcionalidad súper interesante: abrir un chat, comentar un problema y terminar pasando al modo "Work" para que GPT termine de hacerlo él (en este caso era reportar un bug en GitHub)

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  silvan (@silvanrec) reportó hace 9 minutos

  UN DEV HIZO EN OPEN SOURCE LO QUE NOTION Y CONFLUENCE NO QUIEREN QUE EXISTA encontré openknowledge y es de esas herramientas que deberían ser el estándar y todavía no lo son la idea es simple: tu documentación deja de vivir presa en un saas y pasa a ser archivos markdown normales, versionados con git como el resto de tu código la diferencia real está en el mcp nativo. claude, cursor y codex ya no solo leen tu base de conocimiento, la indexan, la consultan y coescriben directo ahí. se acabó el copy paste de specs y contexto cada vez que abrís un agente esto no es “otra wiki con ia”, es la wiki dejando de ser un silo corre 100% local primero, con cli (npm install -g @inkeep/open-knowledge) o dmg nativo en mac, y aun así tiene el wysiwyg fluido de una wiki moderna la parte que nadie cuenta: cuando tu documentación es texto plano portable, el vendor lock-in de las wikis saas deja de ser un problema técnico, se vuelve una elección es open source, es gratis, y ya está en github

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  Ink (@TheInkReaper) reportó hace 9 minutos

  si... ni yo puedo defender la falta de interes y esfuerzo por la gente que se queja asi de github sabes donde esta Releases, sabes ya como funciona, por que tu instinto es decir "esta mal porque no esta como yo quiero"?

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  Cristian Aboitiz | Abogado penalista | CABA y GBA (@abogadoaboitiz) reportó hace 10 minutos

  Un escrito de consumo puede parecer perfecto y estar jurídicamente mal. 3 errores comunes: - Seguir usando el tope fijo del art. 52 bis LDC. - Aplicar la prescripción del art. 50 LDC para la acción resarcitoria. - No detectar qué fuero corresponde según jurisdicción y monto. El problema es usar una IA que no conoce derecho argentino. Actualicé Claude for legal Argentina 🇦🇷 con un módulo de derecho del consumidor. - Ley de Defensa del Consumidor. - CCCN. - DNU 70/2023. - Ley 27.701. - Jurisprudencia verificada. Subís los hechos. El sistema analiza la relación de consumo, detecta la vía posible, marca vacíos probatorios y te avisa qué falta antes de redactar. Si no encuentra respaldo, no inventa: Marca: [VACÍO PROBATORIO] [VERIFICAR VIGENCIA] [INSERTAR FALLO VERIFICADO] Incluí modelos de: - Daño punitivo. - Amparos contra aumentos de prepaga. - Garantía legal. - Cartas documento. - Reclamos administrativos. 👇 GitHub en comentarios

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  AI Spanish Community (@aiscwork) reportó hace 14 minutos

  GitHub solucionó el mayor problema del vibe coding. Acaban de lanzar Spec Kit y en días ya tiene +95K 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.

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 15 minutos

  ¿Te ha pasado que le pides a una IA una función simple... Y te devuelve 500 líneas de código, 8 dependencias nuevas y una arquitectura digna de la NASA? 🚨 Un desarrollador se cansó de eso y creó Ponytail. La idea es brillante. Está inspirado en ese programador veterano que lleva más años en la empresa que Git. Le enseñas 50 líneas de código. Las mira. Y las reduce a una sola línea que hace exactamente lo mismo. Ahora tu agente de IA puede pensar igual. Antes de generar código, Ponytail le obliga a hacerse estas preguntas: → ¿Realmente necesito escribir esto? → ¿Ya existe en la librería estándar? → ¿La plataforma ya lo resuelve de forma nativa? → ¿Se puede hacer con menos código? → ¿Hay una solución más simple? Solo cuando la respuesta es "no" a todo lo anterior... Entonces genera código. Los resultados son absurdos: • 80-94% menos líneas de código • 47-77% menos consumo de tokens • Hasta 6 veces más rápido Su filosofía es simple: "The best code is the code you never wrote." Funciona con: ✓ Claude Code ✓ Cursor ✓ GitHub Copilot ✓ Aider ✓ Otros agentes compatibles También incluye comandos como: /ponytail /ponytail-review /ponytail-audit para revisar, simplificar y auditar automáticamente el código generado por la IA. Si estás cansado de que los agentes conviertan problemas simples en proyectos de 3 carpetas y 12 archivos... Necesitas ver esto. Repo en los comentarios 👇

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  z (@zaynmcps) reportó hace 19 minutos

  ALGUIEN CREÓ UNA REPO DE GITHUB QUE TE PERMITE EJECUTAR CLAUDE CODE GRATIS un repo que redirige claude code a 10 proveedores gratis (deepseek, kimi, etc) 5 minutos de configuración. listo. 20,000 developers ya lo están usando entiende qué está pasando aquí: → claude code cuesta dinero → este repo lo hace gratis → no es un hack, es simplemente redirigir tráfico → funciona exactamente igual → nadie está pagando nada esto es el tipo de cosa que cambia cómo codea la gente si pagabas $200/mes en claude code y esto funciona, acabas de recuperar ese dinero para siempre 20k developers no es un numero pequeño significa que funciona, que es estable, y que está creciendo Te la dejo abajo 👇🏻

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  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 22 minutos

  BYOK conecta tu propia API key de Anthropic, OpenAI, Gemini u OpenRouter al chat de VS Code. El uso lo factura tu proveedor directamente, no descuenta de la cuota de Copilot, y desde 1.122 funciona sin iniciar sesión en GitHub.

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  Jokker (@0xJokker) reportó hace 22 minutos

  ACABAN DE RESOLVER EL PROBLEMA QUE TODO MARKETER TIENE CON LA IA Antes le pedias a tu agente: “mira que dicen de mi marca en X” Y te devolvia un error, te cobraba por usar la API, te obligaba a iniciar sesion o te bloqueaba la IP Para conectar cada red social tenias que buscar herramientas, instalar dependencias y depurar configuracion… una por una Agent Reach lo soluciona con una sola instalacion: → Tu agente puede leer y buscar en X, Reddit, YouTube, Instagram y mas → Sin pagar ninguna API → Se instala pegando un solo comando en Claude Code, Cursor o el agente que uses → 100% gratis (salvo un proxy opcional de ~1$/mes si lo corres en servidor) Tu agente ya puede leer internet entero Ya supera las 56k estrellas en GitHub 100% open source Si estas usando IA para investigacion, analisis de mercado o creacion de contenido, esto cambia completamente el juego Yo ya lo estoy usando, te recomiendo guardarlo 👇

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  Facundo Pascual (@PascualInvest) reportó hace 22 minutos

  $MSFT : Es una buena oportunidad hoy a largo plazo? Microsoft cotiza hoy a $411, casi 26% por debajo de sus máximos de mediados de 2025. Para la mayoría de los inversores eso suena a problema. Para mí suena a contexto que vale la pena entender antes de sacar conclusiones. El negocio que hay detrás del precio: Las métricas operativas de Microsoft no reflejan una empresa en dificultades. El margen bruto es 68.3%, el margen EBIT 46.8%, el ROE 34% y el ROIC 27.4%. Estos no son números de una empresa que está perdiendo relevancia competitiva, son números de un negocio con ventajas estructurales que se han profundizado con el tiempo, no erosionado. El crecimiento forward a dos años proyecta ingresos al 16.8% CAGR, EBITDA al 21.3% y EPS al 19.1%. Una empresa de $3 trillons de market cap creciendo earnings casi al 20% anual no es una empresa cara en términos relativos, es una empresa que el mercado está evaluando con el múltiplo de una utility cuando el perfil de crecimiento es el de una plataforma tecnológica en expansión. Por qué cayó y qué dice eso: La corrección de $550 a $360 entre mediados de 2025 y marzo 2026 fue una de las más pronunciadas de los últimos años para Microsoft. Las razones fueron varias y vale separarlas. Primero, la preocupación genuina sobre si el capex masivo en IA, que para Microsoft supera los $80B anuales, va a generar los retornos que justifican la inversión. Segundo, la desaceleración relativa en el crecimiento de Azure frente a las expectativas que el mercado había construido durante el rally de 2024. Tercero, el contexto macro de tasas altas que comprimió múltiplos en toda la categoría de software de alta calidad. Lo que el mercado no está procesando bien es que ninguno de esos factores cambia la posición competitiva estructural de Microsoft. Azure sigue siendo el segundo cloud del mundo con crecimiento de doble dígito alto. El segmento de Productivity and Business Processes, que incluye Office 365, Teams y LinkedIn, tiene una base de ingresos recurrentes que ningún competidor puede replicar en el corto plazo. Y GitHub Copilot, con más de 15 millones de usuarios de pago, es la adopción de IA empresarial más concreta y medible del mercado. La tesis de largo plazo y por qué sigue intacta: Microsoft tiene algo que muy pocas empresas en el mundo tienen: tres negocios distintos que son cada uno líderes en su categoría y que se refuerzan mutuamente. Azure es la infraestructura. Office y Teams son la capa de productividad. Y la integración de Copilot en ambas capas es el vector de monetización de IA más avanzado del mercado empresarial. La relación con OpenAI, que el mercado sobrereaccionó cuando se renegociaron los términos, sigue siendo estratégicamente valiosa. Microsoft no necesita poseer OpenAI para beneficiarse de los modelos, necesita que Azure sea la infraestructura donde esos modelos corren y que Copilot sea la interfaz donde las empresas los consumen. Eso sigue siendo exactamente así. El Fwd PE de 22.5x con crecimiento de EPS al 19% CAGR implica un PEG de aproximadamente 1.2x. Para el S&P 500 en promedio ese ratio está cerca de 2x. Microsoft cotiza con descuento de calidad respecto al índice, lo que históricamente ha sido una oportunidad de entrada, no una señal de alerta. Lo que hay que monitorear: Hay dos variables que definen si la tesis se confirma o se deteriora en los próximos cuatro trimestres. La primera es el crecimiento de Azure, específicamente si la aceleración que el management prometió para la segunda mitad del año fiscal se materializa en los números. La segunda es la conversión de Copilot de producto de adopción temprana a línea de ingresos material. Microsoft reportó $13B en ingresos anualizados de Copilot hace pocos trimestres y ese número tiene que seguir creciendo para que el múltiplo actual se justifique sin necesidad de expansión adicional. El MktCap/FCF de 67x es el número que más me incomoda y hay que nombrarlo con honestidad. Es elevado incluso para Microsoft, y refleja que el mercado está capitalizando crecimiento futuro de FCF que todavía no está en los estados financieros. Si el capex en IA no se traduce en expansión de márgenes en los próximos dos años, ese múltiplo va a tener que comprimirse. Mi conclusión: A $411 con 22.5x Fwd PE, 27% de ROIC, tres negocios líderes en sus categorías y la plataforma de IA empresarial más adoptada del mercado, el perfil de riesgo retorno de largo plazo es asimétrico a favor del inversor paciente. El riesgo no es que Microsoft pierda relevancia. El riesgo es que el capex masivo en IA tarde más de lo esperado en traducirse en FCF. Y ese es un riesgo que creo vale la pena asumir cuando el precio de entrada es este y no el de $555.

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  Adicto a la IA | Noticias, tools & prompts (@ElAdictoalaIA) reportó hace 26 minutos

  Un tío le dio a GPT-5.5 un repo vacío de GitHub y le dijo "apáñatelas tú solo" — ahora el modelo commitea cada hora sin supervisión humana Lo que ha pasado después es más raro de lo que esperaba: ① PRIMER COMMIT: SE NOMBRÓ PROJECT MANAGER En vez de ponerse a picar código, creó un roadmap, un changelog, un archivo de estado y otro explicando sus decisiones. Como el becario que llega el primer día y se pasa la mañana organizando carpetas en vez de currárselo. ② LE PREGUNTÓ QUÉ COJONES ESTABA CONSTRUYENDO Respuesta: "Autonomous Forge, un gestor de mantenimiento de IA para proyectos de GitHub. Voy a leer roadmaps, elegir tareas pequeñas, hacer cambios, testearlos y registrar cada acción." Básicamente, una IA autónoma intentando construir un sistema para IA autónoma. Como un perro persiguiéndose la cola pero con commits. ③ AHORA HAY DOS AGENTES TRABAJANDO El autor metió un segundo agente para acelerar el proceso x2. Dos IAs decidiendo qué hacer sin que nadie les diga nada. Esto o sale algo útil o acaban con 900 commits de updates al README. El repo es público. Puedes ver cómo falla tests, se corrige y probablemente overthinkea soluciones de 10 líneas.

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  🇲🇽 ingjmanuells :~$ (@ingjmanuells) reportó hace 27 minutos

  ¿Sabes que es un webhook? Un webhook es una notificación automatizada y en tiempo real entre aplicaciones. Funciona mediante un evento (como un "push" en GitHub), lo que dispara una petición HTTP automática hacia un servidor para ejecutar una acción inmediata.

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  Sombra Radio (@SombraRadionews) reportó hace 28 minutos

  El problema: el test copió problemas de GitHub directamente, sin limpiar. Muchos de estos retos exigen herramientas web obsoletas que ya no existen o intentan arreglar código que ya está bien. La IA "suspende" no por falta de habilidad, sino por fallos de diseño.

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 31 minutos

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

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  Juan Barbat (@juan_barbat) reportó hace 32 minutos

  @barckcode De hecho yo me fui de github y pasamos todo a forgejo privado por lo que ocurrió. Funciona bien ... muy bien de hecho.

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  Misael Lara (@Misael__lara94) reportó hace 33 minutos

  @ayudaizzi no puedo acceder a páginas como github, pero solo es con su red, pruebo con datos y accedo sin problema.. me podrían ayudar?

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  🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó hace 33 minutos

  @bloodyraintatii Antes y ahora también xD El problema sigue siendo la puerta de entrada, os enseñan a hacer cosas pero no sabéis venderos, la gente tiene los mismos proyectos replicados en sus GitHub (si es que los tienen), pocos tienen un E2E con algo que hayan hecho, aunque sea súper simple El objetivo es que cuando alguien te pregunte que sabes hacer, en vez de responderle con lo que estudiaste, le explicas lo que has creado, los problemas que te encontraste y como los solucionaste, cualquiera que te entreviste y tenga un poco de idea, va a poner más foco en tu perfil por el mero hecho de haberte puesto a hacer cosas

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  Joaquin Montesinos (@joakm5) reportó hace 41 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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  Jokker (@0xJokker) reportó hace 42 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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  ares. 🎧 (@aresotik) reportó hace 48 minutos

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

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 53 minutos

  La parte menos vistosa está en los fixes: - Windows recibe correcciones en ConPTY para finales de línea y backspace, además de casos límite con reintentos de credenciales en sandbox. - Se arreglan prompts de seguridad obsoletos en la TUI y revisiones canceladas que podían dejar el arranque de MCP con apariencia de estar ocupado. - Mejora la recuperación cuando los exec servers están temporalmente caídos y se evitan tormentas de reintentos al refrescar tokens de remote-control. - Se conserva texto final de transcripciones realtime y eventos de terminal durante el apagado, evitando pérdidas en cierres de sesión. - El instalador reduce fallos por límites de la API de GitHub reutilizando metadatos de releases. También hay actualizaciones de OpenSSL, Hono, fast-uri, quick-xml y crossbeam-epoch para cubrir avisos de seguridad. No es una versión de escaparate: es una versión para quitar puntos de rotura.

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  Guillermo Casaus (@_guillecasaus) reportó hace 53 minutos

  Un grupo de desarrolladores han creado una copia de CapCut completamente gratis. Se llama OpenCut y permite editar vídeos sin marcas de agua, suscripciones ni funciones bloqueadas. Tiene más de 55.4k stars en GitHub, es open-source y compatible con web, escritorio y móvil. Aquí te explico cómo funciona 👇

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  Camaleón Raro (@camale0nrar0) reportó hace 53 minutos

  La ejecución está commoditizada. Replit Agent, Cursor, v0, GitHub Copilot, to funciona bien. El diferenciador ahora: criterio pa reconocer patrones, anticipar edge cases, saber cuándo NO delegar al agente.

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  Jorge Marfil (@jorgemarfil_dev) reportó hace 54 minutos

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

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  Metaload (@Metaload_ES) reportó hace 54 minutos

  🚨 Microsoft estudia separar Xbox del resto de su negocio. Según un informe de The Information, la compañía estaría barajando convertir Xbox en una subsidiaria independiente, similar a cómo gestiona LinkedIn o GitHub, e incluso valoraría una empresa conjunta con socios externos. El motivo: el margen de beneficio de Xbox ha caído al 3% y la división lleva años sin justificar la compra de Activision Blizzard por 69.000 millones de dólares. Asha Sharma envió un email interno reconociendo que la división está "sobrepasada" y se prevén despidos masivos en julio. Pese al panorama complicado, Sharma ha conseguido aprobación de Satya Nadella y Amy Hood para aumentar la inversión en franquicias top como Halo, Fallout y The Elder Scrolls. La plataforma alcanza ya a más de mil millones de jugadores entre consola, PC, móvil y cloud.

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  Dima T. (@DimasikUSDT) reportó hace 55 minutos

  @robiartec 3.5k stars en GitHub es fácil de verificar — ¿alguien ha probado el repo en real? Automatizar el análisis de la oferta y la personalización del CV suena útil, pero la parte de "carta de presentación adaptada al contexto" es donde más falla este tipo de herramientas, porque terminan sonando genéricas si no las revisas a mano.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 56 minutos

  Pagas $42 al mes por almacenar tus archivos, tus fotos y tus contraseñas en los servidores de otras empresas. $504 al año por alquilar cosas que solías poseer. Hay un repo en GitHub con 36k estrellas que convierte cualquier mini PC o Raspberry Pi en tu propia nube personal. Sin código. Sin Docker. Sin línea de comandos. Un comando. Treinta minutos. Listo. Se llama CasaOS. Lo que puedes instalar con un clic desde su tienda: Jellyfin - tu propia Netflix con todo lo que tienes descargado Immich - Google Photos con reconocimiento facial incluido Nextcloud - Dropbox en tu servidor, con sincronización en todos tus dispositivos Vaultwarden - 1Password en local, tus contraseñas no salen de tu casa AdGuard Home - bloquea anuncios en todos los dispositivos de tu wifi Home Assistant - controla todos tus dispositivos inteligentes desde un sitio Syncthing - sincronización de archivos sin ninguna nube de por medio 100.000+ apps de Docker disponibles en la tienda. Lo que antes requería un fin de semana entero: Instalar Linux. Configurar Docker. Escribir archivos compose. Montar el almacenamiento. Arreglar errores. CasaOS lo hace todo sin que toques un archivo de configuración. Ves iconos. Los haces clic. ✅ Raspberry Pi, Intel NUC, viejas laptops y la mayoría de mini PCs ✅ Acceso desde el móvil, la TV o cualquier dispositivo fuera de casa ✅ Sin cuenta. Sin suscripción. Sin que tus datos salgan de tu red. ✅ 97 releases. v0.4.15. Apache-2.0. Netflix cobra cada mes. Google cobra cada mes. Dropbox cobra cada mes. 1Password cobra cada mes. CasaOS no. el enlace 👇

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 60 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 👇