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 6 días
Lyaud	Sitio Caído	hace 6 días
Catania	Errores	hace 9 días
Inverness	Sitio Caído	hace 21 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 22 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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  Roboto (@Roboto7826) reportó hace 1 minuto

  @marcoporracin Solo verían esa información los técnicos indios de GitHub, que han firmado un documento de confidencialidad, por lo que no hay problema.

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  Juan Fabio Rey (@juanfabiorey) reportó hace 6 minutos

  @edusoyy Acá la cosa es muy sencilla. Si no sabés programar no hay IA que te salve. Aparte de ingeniero en sistemas son un cazador de vulnerabilidades, si supieran el desastre que hicieron algunos "vibe-coders" con el NPM Supply-chain (gusano Shai-Hulud/ChainDrop), por no saber, por no utilizar wrappers (NVM), ofuscación, control de versiones y no auditar las pull requests, no reconocer carpetas como '.cursor' o '.claude' que existen con esos nombres, o que el paquete 'cross_env' esté tan obeso, o desconocer el uso del flag 'ignore scrpt=true'. Repito, son cosas básicas que todo buen programador Propagaron malware por todos los sitios/repositorios. Y si usan VSCode o Node por fuera de Nvm. Lo lamento mucho, sus rsda_keys, github secrets, actions, datos de aws o azure... ya andan dando vueltas por el mercado negro. La IA es una herramienta de productividad para expertos, no un "hazme todo" para principiantes. La IA está entrenada para ofrecer patrones conocidos en el menor tiempo posible, no se fija si la configuración de policies del endpoint de tu API es segura y si un script te ejecuta un payload malicioso. La experiencia es la mejor herramienta para la evaluación de calidad del software. La IA me ayuda a construir más rápido, porque se lo quite estoy h haciendo.

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  Sergie Code (@sergiecode) reportó hace 12 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

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  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 16 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?

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  José Luis Gómez (@JoseLuisGDoc) reportó hace 17 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).

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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 19 minutos

  🚨 Incidente en GitHub causa interrupción de 8 horas 🚨 La compañía reportó fallos por saturación de balanceadores y una configuración de autoscaling errónea. Errores elevados afectaron funciones clave como Issues, Pull Requests y Copilot. El tráfico de tokens se multiplicó por diez por un error en VS Code. GitHub anuncia cambios para evitar futuros incidentes. Desarrolladores enfrentan pérdida temporal de acceso crítico.

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  Jose (@JoseiitoAviila) reportó hace 23 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

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  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 23 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.

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  LeX (@LeX0nDump) reportó hace 23 minutos

  GitHub ha caído por trigésima quinta vez en las últimas semanas…

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  Héctor de León (El loco de los perros) ⛧ (@powerhdeleon) reportó hace 25 minutos

  Nuevos devs confunden construir software con escribir un prompt tipo "hazme tal cosa", esto segundo es igual a clonar un repo de GitHub, funciona, pero no tienes ni idea de como adaptarlo a nuevas cosas.

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  Angry Dev (@angryCryptoDevs) reportó hace 27 minutos

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

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  Abraham Moreno 🦁 (@MorenomAbraham) reportó hace 29 minutos

  @_axtone Ya hay muchas repos en GitHub para que el harness mantenga memoria a través de sesiones. Solo considerar que muchas veces eso implica un gasto extra de tokens porque el contexto se lee completo cada que abres una sesión nueva.

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  Alan Daitch (@AlanDaitch) reportó hace 29 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!

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  Tutellus (@tutellus) reportó hace 30 minutos

  Vaya tela con el fallo en el módulo EVM del Cosmos Hub y 50 millones robados en Nesa… que el slippage dejó en 60.000 reales. Y Cosmos Labs parcheó en GitHub sin avisar a los proyectos afectados. Los atacantes también leen los commits 🫣

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  karla ❀ (@karlarboledas) reportó hace 30 minutos

  CLAUDE ESCRIBIENDO 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. guárdalo y sígueme para más → @karlarboledas Enlace al repositorio abajo👇

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  Héctor de León (El loco de los perros) ⛧ (@powerhdeleon) reportó hace 31 minutos

  Nuevamente los devs se están centrando más en aprender herramientas, ahora de IA, que en aprender sobre negocio. Y ahí está el problema de por qué mucha aplicación terminará solo en GitHub.

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  KATSU (@katsudev) reportó hace 31 minutos

  🚨Un pibe de 13 se aburrió en vacaciones, armó un script de trading para Polymarket, lo subió gratis a GitHub y se volvió al colegio. Dos meses después le cayeron 20.000 dólares. Un trader le escribió: “Con tu código hice más de 200 mil en un mes”. No vendió cursos. No puso paywall. No se hizo gurú. Solo resolvió un problema y se fue a hacer la tarea. Internet se encargó del resto.

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  Germán Valle | Arquipartidas 🎮🏛️ (@GerValleArq) reportó hace 31 minutos

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

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  xIA (@xiathis) reportó hace 36 minutos

  UN CHINO HA CREADO OFICIALMENTE UNA MÁQUINA DE IMPRIMIR DINERO. Hay una herramienta por Drive y que en GitHub ha recibido 13.000 estrellas. Se llama moneyprinterturbo Un desarrollador chino la hizo. Aca abajo te lo dejo para descargar totalmente gratis, mira en el siguiente post de esta publicacion. Es completamente de código abierto. Produce videos completos automáticamente para TikTok, reels y YouTube Shorts. Cómo funciona. Maneja todo en un solo flujo de trabajo. Generación de guion, locución, subtítulos, recursos visuales, edición, todo en minutos. Sale un video listo para publicar. Tú no tocas nada. Ahora, por qué se ha vuelto tan popular. Porque normalmente este proceso funciona así. Una herramienta separada para el guion, otra para la locución, otra para subtítulos, otra para visuales, otra para edición. Cada una pide dinero por separado, tiempo por separado, aprendizaje por separado. Moneyprinterturbo lo unió todo bajo un mismo techo. Gratuita, ilimitada y se convirtió en el proyecto de código abierto más popular de su categoría. Las tiendas de TikTok y canales de YouTube Shorts ganan con esto entre 6-10K$ al mes. Estos usan este proceso. La diferencia es esta: Ellos pagan por las herramientas. Tú no pagas. La instalación toma 5 minutos. Guarda esto para no perderlo que abajo en el siguiente post te dejo el Drive o el GitHub.

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  Fernando (@fnandot) reportó hace 36 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.

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 38 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👇

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  Cents And Code (@CentsAndCode) reportó hace 42 minutos

  la voy a ir mejorando: soporte para cursor, codex, lo que vaya saliendo está abierta en github. si se os ocurre algo, si le veis un fallo o queréis meter mano, adelante: issues, ideas, PRs, lo que sea!

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  Samuel Ferrero. (@MiMundoConIA) reportó hace 42 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.

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  Adrià Martí (@adriml24) reportó hace 44 minutos

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

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  Daniel Yánez Bravo (@dyyys0ft) reportó hace 47 minutos

  Acabo de vibe codear una página de un baby shower Le metí vanila Js, GitHub actions, Firebase La IA es maravillosa, esto me hubiera tomado algunas semanas pero con IA 3 días, Claro no es un entorno de producción agresivo, esto decir, no hay mayor problema en caso de error

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  7incho (@7incho_lopez) reportó hace 47 minutos

  Cuál timing será el mejor: -El lanzamiento de Origin cuando Github está caído. -Github caído evitando el "Sync from Github"

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  german... (@german_sindatos) reportó hace 52 minutos

  @vheeorji22 Github sirve para que de un archivo no crees N copias que se llamen version_final, version_final_2, version_final_esta_si_es

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 53 minutos

  Hay una técnica que está cambiando cómo miles de devs usan la IA para programar. Se llama Ralph Wiggum. el nombre es una broma, lo que hace no lo es: while :; do cat PROMPT.md | claude-code; done Un bucle de bash. Nada más. Le das una tarea a la IA. Ella trabaja. Intenta parar cuando cree que ha terminado. Y el bucle no la deja. Le vuelve a meter el mismo prompt. Otra vez. Y otra vez. Cada intento ve los archivos y el historial de git del intento anterior. No empieza de cero. Revisa lo que hizo mal y lo arregla. lo inventó un solo dev en julio de 2025, sin querer hacer ruido Lo llamó Ralph por la mezcla de ignorancia, persistencia y optimismo del personaje. Su frase resume la filosofía entera: "Es mejor fallar de forma predecible que acertar de forma impredecible." Empezaron a usarlo en Y Combinator. El ruido llegó a Anthropic. Y acabaron creando un plugin oficial dentro de Claude Code con el mismo nombre absurdo. compadre así de simple es usarlo hoy /ralph-loop "Migra todos los tests de Jest a Vitest" --max-iterations 50 --completion-promise "DONE" y se queda currando solo, durante horas, mientras tú haces otra cosa Matt Pocock, el mismo de las 200k estrellas en GitHub, lo resumió así: "Ralph Wiggum con Opus 4.5 es realmente, realmente bueno." el propio creador reconoció que le preocupa haber cambiado el desarrollo de software para siempre y aun así, la comunidad entera lo sigue usando

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  Adam Martin. (@disadamsdsdnts) reportó hace 53 minutos

  Y me acabo de hacer un buzón para enviarme los vídeos de forma automática a un Issue de GitHub e ir procesando cuando me apetezca... así de mal de la cabeza estoy.

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  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 55 minutos

  10/ Ojo al matiz: Wiz y GitHub dicen que no está probado que la IA escribiera el fallo; pudo no detectarlo al revisarlo. Pero el problema sigue ahí: un agente ofensivo encontró una vía real en CI/CD mientras el autofix figuraba en el cambio. No es una demo de conferencia.