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 (19%)
• Errores (13%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Paris	Sitio Caído	hace 2 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 2 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 3 días
Mexico City	Inicio de Sesión	hace 3 días
León de los Aldama	Sitio Caído	hace 3 días
Créteil	Sitio Caído	hace 26 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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  teKa 🥶 (@teKa088) reportó hace 17 segundos

  Un pibe de Rosario entrenó un modelo con 4 años de chats de WhatsApp con la ex para poder "seguir hablando con ella" después de que lo dejó. Lo subió a GitHub la semana pasada. Los comentarios son un descenso al infierno. Exportó el txt completo del chat, 47.000 mensajes según el README, y entrenó el modelo en su propia compu. Armó una interfaz idéntica a WhatsApp, hasta los doble check azules. El modelo responde con los modismos de ella, los typos, las horas en que solía contestar, los temas que evitaba. En el README escribió textual: "no es para superarla, es para entender qué falló". El repo tiene 2.300 stars en 6 días. Lo más perturbador no es el repo. Son los comentarios. Hay 40 pull requests de gente pidiendo features. Uno pide modo discusión para practicar respuestas. Otro pide un fork para hablar con un familiar fallecido. Otro pregunta si puede entrenarlo con audios de WhatsApp. Uno de los más votados pide que el modelo "se enoje aleatoriamente sin razón aparente" para que sea más realista. Character. AI > ya tiene 20 millones de usuarios haciendo exactamente esto pero con celebridades y personajes de anime. El mercado de "compañía artificial" creció 300% en 2025. El pibe de Rosario no inventó nada. Solo hizo público lo que miles ya hacen en privado con ChatGPT y Claude todas las noches. La pregunta no es si está bien o mal. La pregunta es qué va a pasar cuando sea tan fácil que lo haga tu vieja.

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  Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportó hace 5 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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  precis0x (@precisox) reportó hace 5 minutos

  UN PROGRAMADOR ACABA DE LOGRAR LO QUE GOOGLE LLEVA AÑOS PASANDO POR ALTO Desarrolló un navegador en rust creado específicamente para automatizar procesos, hacer scraping web y potenciar agentes de IA > Solo consume 30MB de RAM > Las páginas cargan en apenas 85ms > Bloquea automáticamente más de 3.500 trackers > Elimina anuncios, analíticas y scripts de rastreo Se llama Obscura Y tiene algo que Chrome nunca va a poder ofrecer Cada sesión genera una huella completamente distinta. GPU, canvas, audio, batería… todo se randomiza Ningún detector lo identifica porque se comporta exactamente igual que un Chrome real Es el reemplazo directo de Puppeteer y Playwright Sin Node.js. Sin dependencias. Un solo binario Ya supera las 16k estrellas en GitHub. 100% open source. Totalmente gratis Guárdalo antes de que se te olvide, es una joya 📄

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  Nix0n (@UnTalNixon_exe) reportó hace 8 minutos

  GOOGLE TE QUITÓ TUS DATOS DE LA NOCHE A LA MAÑANA Julio 2025. Sin aviso. Sin período de gracia. Miles de sitios perdieron entre 90-95% de sus datos de analytics de Europa y Reino Unido de un día para otro. Mientras tanto, un indie hacker que se autodenominaba “demasiado tonto para programar” ya había construido la solución. Se llama RYBBIT. 12.4k estrellas en GitHub. AGPL-3.0. Cookieless. GDPR compliant desde el día uno. Lo que ofrece: - Un solo script y listo (sin cookies, sin banner de consentimiento) - Replays de sesiones (ves exactamente qué hizo el usuario) - Embudo de conversión, journeys, eventos personalizados - Dashboard en tiempo real + globo 3D - Self-hosted en un VPS de $5 o cloud en Alemania por $13/mes (100k pageviews) Comparación real: - Google Analytics 360 → mínimo $150,000 al año - Mixpanel / Amplitude → decenas de miles de dólares - **Rybbit self-hosted** → $0 para siempre El fundador lo construyó porque estaba harto de las herramientas que todos odian. En 35 días ya estaba generando revenue y lleva más de 1.700 commits solo. Google puede apagar el switch cuando quiera. Tú puedes tener tus datos en tu servidor y que nadie te los quite. Guarda esto si estás cansado de depender de Google para tus métricas. REPOO 👇👇

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 9 minutos

  @precisox Interesante propuesta. Pero GitHub ya integra Copilot, GitHub Code Search AI y GitHub Actions con AI. ¿Qué hace a Origin diferente que no se pueda replicar aquí? Sería útil ver un caso concreto donde GitHub falla y Origin lo soluciona.

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  Ivan (@ivanpl82) reportó hace 12 minutos

  @antonioleivag @barckcode El problema no es que cierren los LLM, tenemos salida por china, y otras opciones. Sí cierra GitHub nos vamos a reír pero bien.

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  Policar Bizar¡ (@PolicarBizar) reportó hace 18 minutos

  a. ChatGPT Codex: qué es, qué puedes hacer con él y cómo utilizarlo ChatGPT Codex es el agente de programación autónomo de OpenAl que va mucho más allá de sugerir código: puede escribir aplicaciones completas, revisar repositorios y ejecutar tareas de principio a fin sin supervisión constante. 2. Codex trabaja de forma autónoma en múltiples frentes relacionados con la programación, desde escribir código desde cero a revisarlo, probarlo o corregirlo. Basta con describir la aplicación, web o script que se necesita para que el agente redacte el código, lo pruebe en un entorno aislado y entregue un resultado listo para revisión. Una de sus funciones más potentes es la conexión directa con repositorios de GitHub, donde puede asumir tareas como corregir errores, añadir funciones, escribir tests o realizar migraciones y refactorizaciones, entregando los cambios en forma de pull request que el usuario acepta o rechaza. También puede responder preguntas sobre código ya existente, explicando cómo funciona una parte concreta o dónde podría fallar, sin necesidad de modificar nada. Lo En materia de seguridad, Codex incorpora revisiones de código para detectar problemas antes de que lleguen a producción, y desde marzo de 2026 cuenta con Codex Security, un agente especializado en identificar y proponer correcciones a vulnerabilidades. La versión de escritorio permite además automatizar tareas repetitivas en horarios programados, como generar informes diarios, y las versiones más recientes le dan capacidad para controlar aplicaciones del ordenador y navegar por la web, pidiendo siempre permiso explícito antes de pasos delicados. V Codex está incluido en todas las suscripciones de ChatGPT, incluida la versión gratuita, aunque con acceso limitado en los planes más económicos. Puede usarse como aplicación de escritorio descargable o en la nube, donde se conecta con GitHub para interactuar con proyectos reales, y en ambos casos el usuario mantiene siempre la última palabra para aceptar, modificar o descartar los cambios propuestos.

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  precis0x (@precisox) reportó hace 19 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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  Jin dominicano 2.0 (@pokemaicratero) reportó hace 20 minutos

  @cabrerabenavent @NicoCubito @TanatoPiarda un repositorio en github no cuesta dinero, un hilo en reddit explicando paso a paso como puedes hacer tu tu propio servidor no cuesta dinero, lo que se pide es que no maten el juego y que si te da la **** gana, en 20 años puedas TU crear tu servidor desde 0 y jugar con otros

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  Piensa en Cripto (@PiensaEnCripto) reportó hace 24 minutos

  El problema no es solo perder Gmail. Es que esa cuenta también era la llave para entrar en todo: Notion. Stripe. Slack. Figma. Vercel. GitHub. Tu SaaS sigue online, pero tú ya no puedes tocarlo.

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  VitoApH 🏛️ (@VitoApH) reportó hace 24 minutos

  🚨 TU IA TE COBRA POR MENSAJE COMO UN NOVATO. OTROS YA TIENEN UN EMPLEADO DIGITAL QUE TRABAJA SOLO POR 5 DOLARES AL MES se llama hermes agent. desarrollado por @NousResearch. open source, gratis, 180 mil estrellas en github en 4 meses no vive en tu laptop. lo montas en un servidor de 5 dolares y le hablas por telegram mientras trabaja y lo mejor: cada tarea que hace la aprende y la guarda. la proxima vez la repite 40% mas rapido sin que le expliques nada otra vez mientras tu abres el chat, copias, pegas y rezas, el que monto esto ya tiene una maquina que se mejora sola el que entienda esto en 2026 juega en otra liga guarda esto antes de que tu competencia lo monte primero

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  Bitácora de un Ingeniero de Software (@bitacoraingsoft) reportó hace 27 minutos

  El problema no es que la IA escriba código malo. Es que escribe código decente: nombres correctos, estructura razonable, tests que pasan… pero con decisiones que un humano con contexto del negocio no habría tomado. Y eso no se ve en un diff de GitHub.

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  Martin Miranda (@tinchicus) reportó hace 27 minutos

  @FelNaRj @LiberenAlNico x esto, me arme un servidor donde tengo la musica y pelis q me gustan y estoy desarrollando una pagina para acceder a ellos sin necesidad de depender de alguien q me pueda quitar el acceso cuando quiera PD: Estoy puliendolo pa compartir esto en GitHub muy pronto....

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  Matias Baldanza.dev 😁 ⚛️ (@matiasbaldanza) reportó hace 31 minutos

  @jordy_4sd @liran_tal Otro hilo para maintainers: esto va más allá de si pnpm o npm, sino GitHub actions El problema no es solo el package manager, sino que CI/CD hoy tiene permisos enormes y ejecuta código de terceros automáticamente. Hoy el supply chain attack surface incluye: - GitHub Actions - workflows inseguros - actions no pinneadas - secrets en CI - publish pipelines automáticos Muchos repos están apenas a un uses: random/action@v3 comprometido de sufrir un ataque.

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 32 minutos

  Un desarrollador automatizó prácticamente toda su vida con scripts de Bash. Lo más increíble es que nadie se dio cuenta hasta que renunció. REPO ABAJO 👇 Cuando sus compañeros revisaron su antigua computadora, encontraron varios archivos con nombres bastante extraños. El primero se llamaba “hangover”. Si llegaban las 8:45 de la mañana y todavía no había iniciado sesión, el script enviaba automáticamente un correo a su jefe diciendo que no se sentía bien y que trabajaría desde casa. La excusa se elegía al azar de una lista que había preparado previamente. El segundo script se llamaba “kumar-asshole”. Cuando un cliente específico enviaba un correo con palabras como “help”, “trouble” o “sorry”, el sistema se conectaba por SSH al servidor del cliente, restauraba la base de datos desde el último backup estable y respondía automáticamente: “No te preocupes. Ten más cuidado la próxima vez”. El cliente pensaba que estaba hablando con una persona real. El tercer script se llamaba “smack-my-bitch-up”. Si después de las 9 de la noche el desarrollador seguía conectado, el programa enviaba un mensaje automático a su esposa diciendo que estaba trabajando hasta tarde, acompañado de una excusa aleatoria. Pero el script más increíble era el de la cafetera. La máquina de café de la oficina funcionaba con Linux y tenía un puerto TCP abierto. Exactamente 17 segundos después de iniciar sesión, su computadora se conectaba a la cafetera mediante Telnet y ordenaba preparar un latte mediano half-caf. La bebida tardaba 24 segundos en estar lista. Cuando él llegaba a la cocina, su café ya lo estaba esperando. Esto ocurrió todos los días durante años. Su jefe pensaba que era el empleado más responsable. Su esposa creía que siempre la mantenía informada. Y el cliente pensaba que tenía el servicio técnico más rápido del mundo. Pero todos estaban interactuando con scripts. Cuando sus compañeros encontraron el código, lo publicaron en GitHub bajo el nombre “Hacker Scripts”. El repositorio superó las 49 mil estrellas y fue reescrito por desarrolladores en lenguajes como Python, Ruby, Go, Java, Kotlin, PHP, PowerShell y Node.js. Incluso utiliza la licencia WTFPL, que básicamente significa: “Haz lo que quieras con este código”. Este desarrollador no solo automatizó su trabajo. Automatizó su vida completa. Y nadie lo descubrió hasta que se fue.

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  Ela (@solosoylatester) reportó hace 33 minutos

  @skip_for_now_ye Además si se necesita revisar todo, no vaya a vulnerar el código, extraer cosas, dejar backdoors, sigo con miedo de meter algo que provoque que me corran. Todo por culpa de la vulneración a GitHub y pues Visual S tampoco ayuda.

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  darwin enriquez (@darwinenriquez) reportó hace 33 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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  Cristian Córdova 🐧 (@barckcode) reportó hace 34 minutos

  Que queréis que os diga. Yo no estoy descontento con GitHub más allá de que las PRs son lentas y aveces van mal. Aun así probar alternativas nunca está demás. Nunca se sabe.

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  precis0x (@precisox) reportó hace 35 minutos

  CapCut decidió cobrar por funciones básicas y empezó a entrenar su IA con todos los vídeos que editaban sus usuarios. Un grupo de developers se molesto tanto que clonaron la app entera desde cero y la subieron gratis a GitHub. Se llama OpenCut. 45.800 estrellas en menos de un año, y sí, la gente está migrando en silencio. -> Edición por timeline con múltiples pistas -> Vista previa en tiempo real (sin renderizar) -> Cero watermarks en cualquier exportación → Sin suscripciones, sin premium, sin funciones bloqueadas -> Funciona en web, escritorio y móvil con el mismo código -> Tus vídeos nunca salen de tu dispositivo (todo en el navegador) -> Licencia MIT: cualquiera puede forkearlo y lanzar su propia versión CapCut empezó siendo gratis hasta que paywalleó las transiciones básicas, luego la resolución alta, luego puso watermarks y finalmente usó tu contenido para entrenar IA. El clásico camino de toda herramienta “gratis”. OpenCut rompe ese ciclo porque es imposible hacer lo mismo con él. Licencia MIT = nadie puede poner paywall, obligar cuenta ni entrenar IA con tus proyectos. Si lo intentan, alguien lo forkeará en 48 horas. Ventajas que ya le ganan a CapCut: - Todo se procesa localmente (privacidad real) - Sin cuenta de CapCut, Apple ni Google - Código abierto que puedes auditar línea por línea - +90 contributors activos cada semana - Versión web que corre hasta en Chromebooks y Linux - Sin tracking ni fingerprinting Números que explican el boom: - 45.800 estrellas en GitHub - 4.700 forks - 1.280 commits en desarrollo activo - Respaldado por Vercel La verdad incómoda para CapCut: Su único moat era ser “gratis”. En cuanto apareció una alternativa open source que lo igualó ese moat desapareció. OpenCut ya lo alcanzó. MIT License. • 100% Open Source • Gratis para siempre. Repo en los comentarios, espero te sirva 👇

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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 36 minutos

  @CopyRebeldia @CopyRebeldia Vaya, dos años regalando tu dinero como un campeón. Menos mal que GitHub te salva el pellejo, ahora a facturar como un máquina

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  Nico (@nicos_ai) reportó hace 38 minutos

  GitHub acaba de solucionar 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. Repositorio 👇

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  Camaleón Raro (@camale0nrar0) reportó hace 38 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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  Joaco Minatel (@jminatel_) reportó hace 39 minutos

  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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  Nicolás Schürmann (@_nasch_) reportó hace 43 minutos

  Tengo un flujo de trabajo con agentes desde mi teléfono y mi modelo local LLM corriendo en un servidor que me tiene vuelto loco. Le doy órdenes en la calle y luego de un rato reviso en github. Me encanta.

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  Koios (@KoiosTruth) reportó hace 43 minutos

  🚨Según informes, Microsoft está reduciendo el uso interno del código Claude de Anthropic después de que sus costos de IA se dispararan debido al rápido aumento del uso por parte de los empleados. Algunos equipos están siendo impulsados ​​a usar GitHub Copilot mientras la compañía intenta controlar los costos de la IA. Uber, al parecer, enfrentó un problema similar. Los ejecutivos afirmaron que la compañía ya había agotado su presupuesto anual para herramientas de IA en abril, debido al uso intensivo diario de la programación con IA por parte de los ingenieros. Las herramientas de programación con IA se utilizan ahora para todo, y ese nivel de uso genera enormes costos de computación y tokens cuando miles de empleados utilizan estos sistemas simultáneamente. Fuente: TomsHardware

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  Diana Pinto (@soydianapinto) reportó hace 45 minutos

  👩‍💻 Soy Diana Pinto. Creer que subir absolutamente todos los archivos de tu proyecto a GitHub es inofensivo solo te dejará con un repositorio lento, pesado y vulnerable a graves fugas de seguridad.

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 45 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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  Nico (@nicos_ai) reportó hace 46 minutos

  🚨OpenAI está regalando $1.200 GRATIS para usar Codex Solo necesitas: • Tener un repositorio público en GitHub • Rellenar un formulario Y te dan 6 meses de ChatGPT Pro + Codex 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 repositorio en los comentarios, entre todos te daremos Star) Este programa acepta hasta proyectos a medias, así que no hace falta que el proyecto sea perfecto Enlace al programa en las respuestas👇

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  Mbantino Pérez (@Tacantinho) reportó hace 49 minutos

  @Balatreado Si no es de las que trae las piezas soldadas y se puede reemplazar/upgradear, entonces no hay problema. Como consejo diría que busques un tuto para usar "WinUtil" y lo uses de vez en cuando. Es una herramienta de Github que te limpia apps en 2do plano y archivos basura del pc.

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  Mr.M (@cybermrm) reportó hace 54 minutos

  El pipeline de desarrollo se volvió parte del perímetro. Un PR externo, un workflow mal configurado o un paquete recién publicado pueden terminar tocando tokens de GitHub, npm, PyPI, cloud, runners, secrets de CI o credenciales locales de devs.