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 (71%)
• Inicio de Sesión (21%)
• Errores (8%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Le Chambon-Feugerolles	Sitio Caído	hace 1 día
Antananarivo	Sitio Caído	hace 3 días
Paris	Inicio de Sesión	hace 7 días
Lure	Sitio Caído	hace 11 días
Ashkelon	Sitio Caído	hace 13 días
Veigné	Errores	hace 21 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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  Víctor (@vicvicvictoor) reportó hace 1 minuto

  Pero eh, seguid usando cursor, windsurf, boltnew, deepseek, v0dev, qwen, github copilot, sora, veo runnaway... Que ayuda mucho a que la RAM esté más barata ;)

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 2 minutos

  pagas $20/mes por Claude Code. un francés publicó en GitHub un proxy que se mete entre Claude y tu terminal y reduce el consumo de tokens un 60-90%. sin tocar tu workflow. sin configuración rara. un binario de Rust. cero dependencias. los números reales de una sesión de 30 minutos: 118k tokens se convierten en 23k. cargo test: 25.000 tokens pasan a ser 2.500. git push: 200 tokens pasan a ser 10. en esa sesión concreta: 130M tokens ahorrados. eficiencia del 88.9%. ✅ compatible con Claude Code, Cursor y cualquier agente CLI ✅ funciona como wrapper transparente de tus comandos habituales ✅ código abierto, Apache 2.0 72.5k estrellas. Rust. Gratis. se llama RTK 👇

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  kuchuflitux (@kuchiflitux) reportó hace 4 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

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 4 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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  Clau Cave (@ccavezzali) reportó hace 8 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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  AI Spanish Community (@aiscwork) reportó hace 9 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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  robafocos (@Loutimofein) reportó hace 11 minutos

  @lildaiyan me pasó algo similar pero me tomó el token de sesión de ig abierto kjjjj igual guíate con los comentarios necesitas la key no el archivo y tenés formatos extraídos de repositorios de github que son confiables

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  Gfox (@Gfox76678686) reportó hace 15 minutos

  @drawingwithneo @sammwy 1. Se sube a Github, dond epuedes ver todo el código antes de descargarlo. 2. Es indiferente si la IA te mete virus, el humano se lo pidió , lculpa es de el. 3. Si está mal optimizado, su proyecto morirá hasta que alguien lo hags mejor.

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  NatyShi 🦇🔊🏴 (@NatyShi_) reportó hace 15 minutos

  🚀 7 meses atrás me desvincularon del trabajo. Hoy lanzo mi portfolio con 5 productos construidos desde cero. Mi GitHub graph de enero a julio 2026 cuenta la historia, cada cuadrado verde es un día que elegí construir. 🧵 Las 5 fases: 📌 Fase 1: El Reset Me desvincularon. En vez de entrar en pánico, reflexioné. No fué fácil un 30 de diciembre 4pm, no lo niego, más cuando lo diste todo. ¿Qué quiero construir? ¿Qué me enseñaron 20+ años en corporativo? ¿Qué no voy a repetir? Un coach me ayudó a convertir claridad en dirección. 📌 Fase 2: El Blueprint Empecé a diseñar @esembeeHQ, plataforma + consultoría para SMBs y founders que necesitan tech que realmente funciona. Usé free tiers de Claude y Antigravity de Google, peeeero..... Herramientas limitadas = commits espaciados. 📌 Fase 3: Primer MVP Nace @IPYNow, networking intencionado para eventos. No más conexiones al azar. 2 pilotos exitosos con la V0. Métricas que le importan al organizador. 📌 Fase 4: El Reset (otra vez) En paralelo a esto, procesos de entrevistas de trabajo de 2 meses de duración (mas de 6 pasos pasados, business cases y presentaciones a medida entregadas que me llevaron tiempo preparar) que no prosperaron. Pero en vez de parar, seguí construyendo: - Website de StartupWorldCup Argentina (su primer versión) + planificar estrategia de ejecución + convocatoria de speakers - Herramienta de evaluación de startups para jueces de la SWC Argentina - Auditor de posts de X para el nuevo algoritmo - Anaalizador de seguidores de mi cuenta de X para limpiarla y mejorar la calidad de mi cuenta. 📌 Fase 5: La Explosión Entré al mundo agéntico con Hermes Agent de @NousResearch + Opencode Go. IPYNow a V1. Lunadei nació (management de reclamos en edificios). Natyshi webpage personal lanzada. gBrain OS completo de agentes para contenido, ops, PM y marketing. Crecimiento exponencial gracias a armar un company brain que compone. 👉 La lección: La consistencia le gana al bajón. Construí en público. Dejá que tu trabajo hable por vos. 🌐 Te dejo mi pagina portfolio en el primer comentario. ¿Tu gráfico de contribuciones qué te dice sobre tu camino? ¿Te pasó vivir una etapa similar? ¿Cómo lo manejaste? Te leo, estamos para hacernos el aguante!

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  Sebastian Riquelme (@riquelme44127) reportó hace 16 minutos

  @Da7_Tech Amigo utiliza la app de android o de el navegador de chatgpt instala el conector de github y a trabajar ilimitado 🤘 el agente trabaja hasta 100 min por sesión realmente el mejor bug que he encontrado

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  angel (@angeldot_) reportó hace 19 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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  precis0x (@precisox) reportó hace 20 minutos

  @nonovsol si, es una herramienta gratuita y open source puedes ver odo el código en gitHub. Funciona en tu propia computadora, no manda tu código a ningún servidor. Se conecta con claude, cursor y otras ide o cli para que entiendan mejor todo tu proyecto sin tener que abrir archivos uno por uno todo el tiempo. Como es todo local y se guarda en Git, es bastante seguro, pero igual revisa el repositorio antes de instalarloo

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  sammwy (@sammwy) reportó hace 22 minutos

  @xezrxl A este punto creo que es bait, pero te respondo porque no está de mal divulgar. Los launchers de MC están hechos en lenguajes de programación completos que permiten tener utilidades como parsing de archivos. Minecraft usa JSON dinamicos para el meta-version, el cual es una set de instrucciones de como el juego debe iniciar dependiendo la versión, el sistema operativo, la arquitectura y el jugador. Existe una API de mojang llamada piston que entrega los meta versión de cada versión (ej 1.20.1) El archivo JSON tiene de estructura la verificación de integridad (checksum), el listado de assets y su indexado por hashes (.minecraft/assets), el manejo de binarios nativos dependiendo arch y OS (.minecraft/native) el cual debe descomprimir en un .zip, el manejo de dependencias con namespace (.minecraft/libraries) y el manejo local del meta-json y el JAR del entry point (.minecraft/versions) Una vez teniendo esto en cuenta, se arma algo llamado classpath, el cual es un listado de todos los archivos que van a corresponder a esa versión del juego, los nativos a integrar, el asset path a usar y el "mcdir" junto con mas argumentos como la sesión del jugador, etc... Mi idea es construir todo esto desde un script de windows ".bat" o de bash ".sh", el cual, al menos Windows, es bastante básico. No poseo parser JSON, ni validación de checksum, ni forma de decomprimir el ZIP, ni forma de iterar, descargar o interpretar los meta de forma correcta. Por eso es complicado, y hasta la fecha no vi nada igual. tuve que ingeniarmelas usando un truco que se me ocurrió. Esa es la razón. Podés ver el código del script en GitHub.

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  Alejo (@ecommartinez) reportó hace 25 minutos

  🚨 ULTIMA HORA: RSIBench-Data probó si un agente de IA investiga sin ayuda humana y mejora su propio modelo. Evaluaron 4 agentes en 6 benchmarks. El 78% de los intentos termina peor que el mejor resultado logrado. Esto sugiere que la RSI completamente autónoma aún tiene un largo camino por recorrer. Open source, disponible en GitHub ↓

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  Nix0n (@UnTalNixon_exe) reportó hace 25 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 32 minutos

  un pentest profesional te cuesta miles de euros y tarda semanas. esto lo hace un agente de IA en horas, y es gratis. strix son agentes autónomos que actúan como hackers de verdad: ✅ ejecutan tu código y buscan vulnerabilidades reales ✅ validan cada fallo con un exploit funcional, no falsos positivos ✅ generan el informe y hasta el parche listo para mergear ✅ se integran en tu CI/CD para frenar código inseguro antes de producción 37.6k estrellas en GitHub. [Guarda esto] 👇

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  Edd Ꙩsorio (@dobleub) reportó hace 33 minutos

  @powerhdeleon Si, la neta, yo si pagué la anualidad de Github Copilot, los dos años anteriores no estuvieron mal, pero este año si esta cañón

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  ratonazul (@ratonazul_) reportó hace 33 minutos

  "bullshit no one gaf about" que alguien le explique a este señor para que sirve github dios mio

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  🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó hace 34 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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  fred (@heyfredds) reportó hace 35 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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  Jose L. del Palacio (@jl_palacio) reportó hace 39 minutos

  @marcvidal Cuando una empresa gasta su presupuesto anual de IA en cuatro meses por convertir PDFs en PowerPoint, el problema no es la IA. Es que alguien autorizó gasto sin medida. Uber limitó Claude Code, GitHub cobra por token en lugar de tarifa plana. La realidad: mucha gente usa IA para lo que un botón hacía antes y ahora lo pagás por tokens. La fiesta de "IA sin límites = productividad" terminó cuando llegó la factura. Ahora viene lo real: medir retorno de verdad o desactivar.

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  Iñaki (@inakitajes) reportó hace 40 minutos

  1/ Llevo unos días probando un patrón de agentes que me parece bastante más interesante que el típico: modelo caro planifica + modelo barato implementa. Mucha gente lo está entendiendo mal. 2/ La idea no es que el modelo SOTA haga un plan al principio y desaparezca. Eso, al menos en mis pruebas, consume prácticamente lo mismo y muchas veces no mejora los resultados (mira mis posts de hace unos meses). 3/ El trabajo difícil no suele estar en el plan general. Está en los detalles que aparecen durante la implementación. Ahí es donde un modelo realmente bueno aporta valor. 4/ En lugar de tener un pipeline lineal: - SOTA → Plan - Cheap → Implementa - SOTA → Revisa La clave está en que el modelo caro pase a ser un advisor integrado dentro del loop del agente ejecutor. 5/ El ejecutor sigue siendo el modelo barato. Hace prácticamente todo el trabajo. Pero puede pedir ayuda al advisor cuando realmente la necesita. 6/ Lo hace en checkpoints durante el ciclo agéntico: - Antes de empezar a modificar código, para validar el enfoque. - Cuando entra en un bucle intentando resolver el mismo problema. - Cuando detecta una decisión compleja donde merece la pena gastar más tokens. - Al terminar cada step del pipeline. 7/ La clave es que el modelo caro no gestiona el contexto completo de la implementación. Solo ventanas pequeñas y acotadas. Además se limita la longitud de la respuesta (ahorro de output tokens), solución concreta y concisa. Eso reduce muchísimo el coste manteniendo gran parte de la calidad. 8/ Es parecido a tener un ingeniero senior que no programa toda la feature. Solo aparece cuando alguien se atasca o cuando hay una decisión importante que tomar. 9/ Acabo de implementarlo en Convoy. Todavía estoy validándolo en proyectos reales, así que no puedo decir todavía si el impacto es tan grande como parece. Pero las primeras pruebas son bastante prometedoras. 10/ Si termina funcionando como espero, creo que este tipo de arquitectura tiene bastante más recorrido que seguir aumentando el tamaño del modelo para absolutamente todas las llamadas. No siempre hace falta un SOTA. Lo importante es saber exactamente cuándo utilizarlo. Si te animas a probarlo, recuerda que es open-source, lo tienes en mi github :)

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  Fran Lanuti (@ChefFranPS) reportó hace 41 minutos

  Me pareció super útil si como yo detestas todos los meses sentarte a pelear con la web para facturar. Si sos RI, el 70% del camino está y el core está separado a propósito. PRs bienvenidos. Si te sirve, una ⭐ en GitHub me dice si le sigo metiendo. Gracias por bancar!

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  ✦ VISUAL AI ✦ (@VisualconAI) reportó hace 47 minutos

  HICIERON UN CAPCUT GRATIS Y SIN MARCAS DE AGUA, Y TIENE 55K STARS EN GITHUB CapCut te mete marca de agua, te bloquea funciones y encima te cobra suscripción. Un grupo de devs se cansó y construyó la alternativa open source. → Editor de vídeo completo, sin marcas de agua ni paywalls → Compatible con web, escritorio y móvil → Open source con licencia MIT → Servidor MCP incluido para agentes de IA → Se está reescribiendo en Rust desde cero con API, plugins y scripting Se llama OpenCut y es exactamente lo que CapCut debería haber sido desde el principio. Te lo explico abajo (link de la repoo también)

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  Dago (@Dagovj) reportó hace 49 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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  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 49 minutos

  4/ Osloq: conectas GitHub, eliges un issue y lo reproduce en sandbox aislado. Logs, screenshots y el código exacto del fallo. Gratis: 5 investigaciones/mes. JS, TS, Python y Go.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 53 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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  Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportó hace 54 minutos

  Un exingeniero de Netflix acaba de liberar uno de los repositorios más interesantes para reducir el coste de los agentes de IA. Ya supera las 61.000 estrellas en GitHub. Open source. Licencia Apache 2.0. Se llama Headroom y comprime todo lo que tu agente lee antes de enviarlo al modelo: → Salidas de herramientas → Logs interminables → Fragmentos de RAG → Archivos y código → Historial de conversaciones El resultado: Hasta un 60-95 % menos de tokens en datos JSON y alrededor de un 15-20 % menos en agentes de programación. Lo mejor: • Funciona de forma local • Tus datos permanecen en tu máquina • Conserva los archivos originales • El agente puede recuperarlos cuando necesite más detalles Puedes conectarlo con Claude Code, Codex, Cursor, Aider o Copilot mediante una biblioteca, un proxy o un servidor MCP. Según sus pruebas, mantuvo la precisión en benchmarks como GSM8K y TruthfulQA incluso después de comprimir el contexto.

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  Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportó hace 56 minutos

  Más de 8.5k estrellas en GitHub, gratis y open source. Retención completa del contexto y la memoria. No tendrás que volver a intentarlo para obtener una respuesta que deberías haber obtenido al primer intento. Funciona con ChatGPT, Claude Code, Gemini, MiniMax, Perplexity, Midjourney y cualquier herramienta de IA que le añadas.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 60 minutos

  ElevenLabs: $22/mes para clonar tu voz. Wispr Flow: $17/mes para dictar con IA. alguien publicó en GitHub lo mismo, gratis, y corre en tu máquina. sin suscripción. sin tus audios subidos a ningún servidor. sin cuenta de nada. ✅ clona cualquier voz desde muestras cortas ✅ dictado por voz con IA integrado ✅ studio completo para crear contenido de audio ✅ corre local, AMD y NVIDIA, Windows y Mac 37k estrellas. 1.4M descargas. MIT. se llama Voicebox 👇