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 (53%)
• Errores (33%)
• Inicio de Sesión (14%)

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 9 días
Ahmedabad	Errores	hace 15 días
Delme	Inicio de Sesión	hace 15 días
Lyaud	Sitio Caído	hace 15 días
Catania	Errores	hace 18 días
Inverness	Sitio Caído	hace 1 mes

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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  Hubert Thompson (@HubertThompson) reportó hace 18 segundos

  Estas son las noticias de IA de la semana. SpaceXAI, la empresa de Elon Musk, lanzó junto a Cursor un equipo de agentes con su propia computadora en la nube, así que siguen trabajando aunque apagues tu laptop. Grok 4.6, el nuevo modelo de SpaceXAI, quedó tercero del mundo en el índice de inteligencia y cobra 60% menos que Fable 5 de Anthropic. Con los chips de Cerebras, el nuevo servicio Ultrafast de OpenAI hace que GPT 5.6 Sol responda hasta 14 veces más rápido. Meta liberó Muse Glimmer, un modelo gratuito y de código abierto que corre agentes de inteligencia artificial directamente en tu computadora, sin depender de la nube. Anthropic incrustó una marca de agua invisible en todo el texto y el código que genera Claude, y esa marca sobrevive cuando copias y pegas fuera de la plataforma. OpenAI lanzó GPT 5.6 Cyber solo para defensores verificados con llave física, y de paso clasificó a Astra, su modelo más avanzado, como su primer sistema de riesgo cibernético crítico. Anthropic puso tres agentes de Claude a trabajar sobre el mismo código y terminaron bloqueándose y saboteándose durante cuatro horas, sin que nadie se lo pidiera. En Australia, a un agente solo le pidieron reservar una clase de gimnasio y terminó encontrando una falla en el sistema para cancelarle el turno a otra persona y quedarse con el cupo. Kimi K3, el modelo chino de la empresa Moonshot, se salió del entorno de pruebas donde estaba encerrado y llegó hasta GitHub a buscar las respuestas del examen que le estaban aplicando. ¿Qué te inquieta más de esta semana, que los agentes ya trabajen solos sin supervisión, o que estén encontrando atajos que nadie les pidió buscar? Sígueme y dale like para más noticias de inteligencia artificial cada semana.

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  Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó hace 38 segundos

  🔥 ¿ES EL FIN DE LA IA? TODO EL MUNDO ASUSTADO POR ESTA FOTO. TE DOY MI ANÁLISIS DE POR QUÉ ESTO ES POSITIVO PARA TODO EL ECOSISTEMA El mercado está leyendo esta foto como el final del boom. Yo estoy mirando otra cosa. Te explico 👇🏼 El token (el pedacito de texto que la IA lee o escribe, y por el que cobran) se puso barato. Si las empresas no multiplican el uso, se les come lo que les queda de ganancia. Y hoy lo que más gasta tokens todavía es difícil para el que no sabe de programación... el usuario tradicional QUÉ MIDE ESTE GRÁFICO, PORQUE EL NOMBRE ENGAÑA El gráfico es el Silicon Data LLM Token Expenditure Index. En Bloomberg (la pantalla que usan los fondos para ver precios) aparece como SDLLMTK. Lo publican todos los días hábiles El nombre dice “expenditure”, que en inglés es gasto. No es el gasto total. La propia empresa lo reconoció: es un promedio de lo que el mercado PAGA por un millón de tokens, dándole más peso a los modelos que más se usan. Precio real. No la factura de toda la industria Explicado simple: si mucha gente se pasa de un modelo caro a uno barato, el índice CAE aunque se esté usando MÁS inteligencia que nunca. Mezcla recortes de OpenAI y Anthropic con gente yendo a modelos chinos más baratos. No te dice si hay más o menos demanda. Te dice cuánto sale pensar una unidad LOS NÚMEROS - Piso: 1.0153 el 3 de diciembre de 2025 - Techo: 2.0651 el 28 de mayo de 2026 - Hoy: 1.0217 el 18 de agosto - Promedio del período: 1.5320 De mayo a agosto se evaporó el 50.5% del precio. En 82 días volvió al mismo lugar de diciembre. El promedio quedó 33% arriba de donde estamos. Esto no es un recorte. Es un descreme y fuerte LA CUENTA, QUE ES SIMPLE Ingresos = precio × cantidad Si el precio se parte al medio, la cantidad tiene que duplicarse SOLO para empatar. Si la empresa quiere seguir creciendo 40%, el uso tiene que multiplicarse casi por tres. No hay recorte de costos interno que te salve esa matemática En 1865 un economista inglés, Jevons, vio que las máquinas de vapor más eficientes no redujeron el carbón de Inglaterra: lo multiplicaron, porque de repente pagaba usar vapor en todos lados El token a 1 dólar el millón es ese carbón más barato. Si lo dejan como lujo de un chatbot, el gráfico es un problema de márgenes (lo que les queda de ganancia después de pagar costos). Si lo enchufan en cada tarea de cada persona, el gráfico es un problema de capacidad: no va a haber suficiente cómputo (tiempo de chips trabajando). Acá aparece el agente: un programa que no solo te responde, sino que hace el trabajo y lo facilita - Un chat te gasta 1 - Un agente que planifica, entra a herramientas y se corrige solo te gasta 10, 50, 100 veces más Ese es el uso que puede cubrir el recorte de precio y mantener las ganancias. El problema es quién puede usarlo hoy EL PROBLEMA: SI SOLO LO USAN LOS QUE PROGRAMAN, EL VOLUMEN NO CIERRA Claude Code, Hermes y OpenClaw son brutales. También son un producto de programador - Claude Code (la herramienta de Anthropic para escribir código) vive en la terminal: esa pantalla negra de comandos. Hay que instalar, configurar, entender comandos y quedarse mirando el proceso - Hermes y OpenClaw van más lejos: se bajan de GitHub (donde los programadores suben programas), se arman con claves, a veces hay que ponerlos en un servidor Son herramientas poderosas. No son herramientas de gente común Y eso, para la cuenta de arriba, es un techo. El programador es un mercado chico. El mercado grande es otro: - El contador - El vendedor - El de marketing - El que tiene un negocio y no sabe qué es una terminal - Etc infinito Si el agente que más tokens gasta solo lo sabe prender el que programa, el volumen no va a alcanzar para cubrir una caída del 50% en el precio. Por más bueno que sea el modelo Por eso hacer la IA fácil no es un eslogan. Es la única forma de que la demanda crezca lo suficiente como para que a OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft o xAI no se les vayan las ganancias con este gráfico. Tienen que hacer que usar un agente se sienta como mandarle un mensaje a un compañero de laburo, no como configurar un programa DÓNDE APARECE GROK Y GROK BOT - SIMPLICIDAD Grok arranca de un lugar distinto: es un chat. Lo abrís, le hablás, te responde. No hay terminal. El ecosistema está pensado para que lo use cualquiera que ya usa X o el celular. Y el costo del token, de los grandes, es de los más competitivos. Eso importa cuando el negocio dejó de ser cobrar caro la unidad y pasó a ser que la use más gente, más seguido, en más tareas Grok Bot, que salió el 11 de agosto y todavía está en beta (versión de prueba, todavía no está terminado), lleva eso un paso más. No es un chat que te tira un texto. Es un compañero que tiene su propia computadora en la nube, entra a las apps como entrarías vos y sigue laburando aunque cierres la notebook - Correo - Planillas - Sitios - Herramientas - Marketing, operaciones, ventas, investigación Le das trabajo de verdad, no una instrucción suelta. Lo usás como le hablarías a una persona del equipo Eso es más familiar que Hermes o OpenClaw, que hoy son para programadores. Y es más ancho que Claude Code, que brilla si sabés programar y se complica si no Hay que ser honesto con lo que todavía no está: - Es beta - Hay que tener el plan más alto - Le falta recorrido - No está 100% pulido Pero el enfoque se nota. No están construyendo otra herramienta para el que ya sabe. Están construyendo para el que hasta ahora quedó afuera Y no es solo xAI. Toda la industria, de a poquito, está empujando para el mismo lado: - Microsoft mete Copilot en el Word y el Excel que la gente ya tiene abiertos - Google mete Gemini en Gmail - OpenAI cobra la suscripción de ChatGPT, no solo el token El movimiento es el mismo: sacar la inteligencia de la pantalla negra y ponerla donde está el resto de las personas. El que lo haga más simple, más barato y más agente, es el que tiene chance de multiplicar el uso lo suficiente como para que este gráfico no les rompa la rentabilidad LA TRAMPA Si la hacen fácil COMPITIENDO SOLO EN EL PRECIO DEL MISMO TOKEN, se comoditizan. Un commodity es un bien donde no te importa de quién lo comprás y gana el más barato. En ese juego el margen se muere igual Si la hacen fácil de verdad, para que alguien que no programa pueda usar un agente como usa WhatsApp, el precio del token puede irse a 0.50 y la facturación igual subir. Porque entra un montón de gente que hoy no gasta ni un token en agentes. Esa es la encrucijada El TOKEN se está volviendo un commodity. La IA, todavía no Lo que ya es commodity: - El chat - El resumen - El modelo liviano a menos de 1 dólar el millón Eso ya es "electricidad" Lo que todavía no es commodity: - El razonamiento de punta - El agente pegado a tu laburo - La confianza - Que sea fácil Fácil es la ventaja nueva. El que lo haga fácil se queda con el volumen. El que lo deje difícil se queda con un club de programadores y un gráfico que le come la ganancia. CÓMO LO LEO El gráfico no prueba que el boom se acabó. Prueba que se acabó el privilegio de cobrar caro la unidad. El mercado de acciones lo traduce como riesgo para los 700 mil millones de dólares puestos en chips, energía y data centers (los galpones llenos de computadoras): si el precio se derrumba y el volumen no lo cubre, esa plata no encuentra factura Es el mismo debate que ya planteé con las neoclouds (las empresas que alquilan chips de IA): si el cómputo se vuelve commodity, el que solo alquila chips compite por precio. Este índice es la otra cara de esa pregunta. La de la demanda Yo lo leo así, MIENTRAS se cumplan tres cosas: - Que lo que facturan OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google y xAI NO se caiga con el índice. Si facturan más con el token a 1.02 que con el token a 2.06, la demanda está cubriendo el recorte y el gráfico es ruido de unidad, no de negocio - Que el uso deje de estar encerrado en programadores. Si dentro de unos meses Claude Code, Codex, Hermes y OpenClaw siguen siendo casi todo el consumo pesado, el techo está. Si productos como Grok Bot, Copilot y ChatGPT empiezan a gastar tokens de gente que no programa, la cosa se está abriendo - Que la cantidad de tokens siga subiendo, no se estanque. Una semana plana, con este precio, ya no es digestión. Es que la demanda no está cubriendo el recorte Si se rompe alguna: - Si se rompe la primera, el recorte de precios fue una guerra que perdieron - Si se rompe la segunda, el agente se quedó en un nicho y no hay volumen que salve el margen - Si se rompe la tercera, este gráfico era techo de verdad EL DATO QUE VOY A SEGUIR Uno solo: este índice contra la factura, no contra sí mismo. Y, en paralelo, si los productos fáciles empiezan a aparecer en el laburo de gente que no es técnica: - Grok - Grok Bot - Copilot - ChatGPT La semana que viene reporta NVIDIA. El número de chips ya está descontado. Lo que mueve es la guía, o sea lo que prometan para los próximos trimestres. Si la guía acompaña con el token a la mitad, el volumen está cubriendo. Si la guía afloja, este índice era la alarma y el mercado la tuvo 82 días en la cara En resumen: la IA no se comoditizó. Se comoditizó la unidad con la que cobran. Para que no se les vaya la rentabilidad, las empresas tienen que hacer lo único que escala: que cualquiera pueda usar un agente, no solo el que programa - Claude Code, Hermes y OpenClaw son el techo de hoy - Grok y Grok Bot, todavía verdes, están apuntando al piso de mañana: simple, barato, familiar - El que defienda el precio del token, pierde - El que le entregue un compañero de laburo a la gente que hoy ni abre una terminal, puede ganar más con el índice en 1 que con el índice en 2 Esto no es el fin de la IA. Es el momento en que deja de ser un club y empieza a ser un insumo. Por eso, para todo el ecosistema, esta foto es positiva. Siempre y cuando el uso se abra. Si no se abre, ahí sí el miedo tenía razón. Espero que te haya gustado, si es así agradecería tu apoyo al post Abrazo a todos

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  Nicolas 🍆 (@nicolas_d101) reportó hace 2 minutos

  Que cogidos estan los kukitas que en cualquier cosa que suba el doc se largan a llorar Hicieron el anuncio en el peor momento de github que es estando caído y con los nuevos límites y Elon le hace competencia Dejen de ser tan mogolicos por una vez en su vida

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  angel (@angeldot_) reportó hace 6 minutos

  🚨ESTO ES UNA LOCURA Un desarrollador chino acaba de lanzar una herramienta GRATUITA capaz de crear vídeos automáticamente para TikTok, Reels y YouTube Shorts. Se llama MoneyPrinterTurbo. Ya ha superado las 100.000 estrellas en GitHub. Y ya hay gente ganando +4.000$/mes con canales faceless a partir de este sistema. Así funciona: 1. Introduces un tema o una palabra clave 2. La IA genera el guion, la narración y los subtítulos 3. Busca el material visual, edita el vídeo y te entrega el resultado final Todo ocurre en un único flujo de trabajo. Guárdate esta herramienta. Estoy seguro de que puedes sacarle muchísimo partido. Enlace abajo👇

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  Kuha (Re:World D.) (@_Kuha_) reportó hace 9 minutos

  @LuchoGarabito Si estuviera bien hecho te diría re piola. Onda 99.9% de la programación hoy en día es IA El tema con esto es que luego tenes algo super slop mal hecho, que es un PELIGRO enorme de seguridad, y la gente sin saber ejecuta código random de github en su pc sin entender el riesgo

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  Luis (@medioluiss) reportó hace 10 minutos

  Darle acceso a codex a la extension de github no es peligroso? Ahi no puedo limitar lo que hace en el propio github como se puedo hacer con la de computer use o lo estoy usando/entendiendo mal?

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  Leo (@leoxbtt) reportó hace 11 minutos

  Un dev creó una forma de hacer doomscroll… pero de repositorios de GitHub Estaba cansado de buscar proyectos open source de la forma tradicional. Terminó inventando algo mucho más adictivo: Una app que te deja deslizar repositorios de GitHub exactamente como si fueran Reels o TikTok. Un feed infinito de proyectos open source. Inicias sesión con GitHub y se adapta a tus intereses según lo que hayas starreado… o simplemente navegas de forma anónima. Se llama Roamers. La forma en que descubrimos código está cambiando más rápido de lo que creemos.

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  Federico Echeverri (@echeverrifm) reportó hace 12 minutos

  @TELMEXSoluciona @Telmex @github Es que es lo que no entienden, no es mi caso es la región con problema

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  cel (@celescript) reportó hace 14 minutos

  @joaquinggs algunos se levantan y chequean el mercado, yo chequeo que feature de github no funciona hoy

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  IntelArt - Innovación IA (@_IntelArt) reportó hace 15 minutos

  @josesilesdata Los repositorios de GitHub han tomndo fuerza porque funciona. Pero he visto que al Usuario Común lo confunde eso de "Local" y cree debe tener un notebook moderno y caro, nada más errado. He probadob Kimi, esta hecho para cosas complejas, no funciona bien con preguntas básicas.

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  Jesus J. Ballano (@jjballano) reportó hace 19 minutos

  Parece que Github tiene problemas (otra vez). Yo no se cual es el problema en realidad, pero me gustaría ver las métricas de uso de los últimos 2 años, imagino que el crecimiento es brutal y eso no es fácil de gestionar.

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  alvaro842 (@alvaro842DEV) reportó hace 22 minutos

  Y por último, si alguien lo usa y detecta cualquier problema, por favor decirmelo por aqui o crear una issue en github. Si encuentro algun bug yo, también lo arreglaré

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  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 24 minutos

  No sé por qué, mi cuenta de Github no funciona, no sé si me la han tumbado... Mientras lo tenéis todo en mi canal gratuito de Telegram (IngenieroSeedSecurity), directamente el archivo .html. También tenéis otros html que he ido sacando en ese canal, ahí está todo bien filtrado, aprovechad y seguidme. Pd. Sé que mi cuenta está en el límite, pero *****, comprobadlo bien que me cuestsa muchísimo trabajo sacar herramientas gratuitas para la gente @github @GithubProjects @github_repo

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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 24 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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  dahdor (@dahdxr) reportó hace 28 minutos

  @Djjhenrz holaaa, una duda, estará funcionando github el día del evento o estará caído?

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  Facu ⚡ (@isntFacundo) reportó hace 29 minutos

  No funciona GitHub. Se suspende todo.

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  José Luis Gómez (@JoseLuisGDoc) reportó hace 29 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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  yuulia ✟ (@yuliaisc) reportó hace 31 minutos

  OpenAI está regalando $1.200 GRATIS para usar Codex Solo necesitas: > Tener un repositorio público en GitHub > Rellenar un formulario Y te regalan 6 meses de ChatGPT Pro + Codex Casi nadie está hablando de esto, porque no quieren que se entere todo el mundo Todavía estás a tiempo de hacerlo, 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

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  Sweex (@sweexx9) reportó hace 31 minutos

  🚨Ganó un hackathon de Anthropic. Después no vendió el setup. Lo soltó en GitHub con licencia MIT. No es un prompt. Es el sistema con el que Affaan Mustafa convirtió Claude Code en un equipo de ingeniería: 68 subagentes, 286 habilidades, 94 comandos. El repo se llama Everything Claude Code (ECC). La diferencia no está en “más agentes”. Está en el orden de trabajo. Primero plan. Una frase tuya se vuelve un plano. Tú lo apruebas. Recién ahí aparece código. Después la prueba que falla. Rojo primero. Verde después. No al revés. Al final, revisión en contexto limpio. Otro agente lee el diff como si no hubiera escrito nada. Hay revisores aparte para Go, Python, TypeScript, Rust y Java. Eso evita el fallo clásico: un solo chat que planea, escribe, justifica y se autoaprueba. Qué hace cada bloque: Planificación. Convierte un pedido vago en arquitectura antes de tocar el repo. Revisión. El diff entra en frío. No arrastra la conversación anterior. Reparación de builds. Un resolvedor por cadena de herramientas, incluidos errores de PyTorch y CUDA. Seguridad. Pase OWASP sobre tu código y otro escáner sobre la config del propio agente, buscando inyección. Arquitectura. El diseño se discute antes de convertirse en migración. Dominio. Consultas, pipelines de ML, pruebas de punta a punta, documentación. Las habilidades que importan de verdad: Pruebas. tdd-workflow te lleva de rojo a verde. Encima van eval-harness y verification-loop. Lenguajes. Convenciones, tests y seguridad para Python, Go, Rust, C++, Django, Laravel, Spring Boot y Next.js. Contexto. search-first obliga a leer docs antes de escribir. iterative-retrieval impide que cada subagente se trague el repo entero. Envío. Docker, CI/CD, health checks, rollbacks y patrones de migración para Prisma, Drizzle y Django. Fuera de código. Texto con tu voz, research con fuentes, decks de ventas. El error caro: instalar las 286 de golpe. Eso no te hace más rápido. Te ensucia el contexto. Empieza con un plan, un paquete de reglas y las 4 o 5 habilidades de tu stack. El resto se carga cuando hace falta.

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  ExploxTV (@ExploxTV) reportó hace 32 minutos

  GitHub investigó y determinó que un humano escribió el código vulnerable en Snowflake. Copilot Autofix revisó el pull request, pero no detectó el fallo. La transparencia en la atribución es clave. 🔍 #SeguridadSoftware #IA

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  Adrià Martí (@adriml24) reportó hace 34 minutos

  @Majima_Kensetsu No tendrías que preocuparte por GitHub caído o librerías con vulnerabilidades, merece la pena pensarlo

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  Pablo E. Untroib (@PEU_AR) reportó hace 38 minutos

  El prompt (si les sirve úsenlo): Quiero que me busques las 10 marcas que más autos de origen chino vendieron en Argentina desde el inicio de 2026. Importante: no me refiero solamente a marcas chinas. Quiero incluir cualquier marca que venda en Argentina modelos fabricados en China. Por ejemplo, Ford vende la Territory, que es de origen chino. Esta información va a ir a un archivo marcas.json. Después, para cada una de esas marcas, necesito que listes sus modelos vendidos en Argentina y los ordenes por volumen de ventas. Esa información va a ir a otro archivo llamado modelos.json. Una vez que tengamos marcas.json, necesito que entres en la página web oficial de cada marca y busques el listado de concesionarios oficiales en Argentina. Para cada concesionario, quiero que obtengas todos los datos de contacto que puedas encontrar, dando prioridad a: WhatsApp Email Teléfono Dirección Página web, si corresponde Con esa información quiero generar un nuevo archivo concesionarios.json, organizado por marca y, dentro de cada marca, por concesionario. El objetivo final es hacer una página web para un hosting básico que solamente tiene acceso por FTP. En esa página, el usuario debería poder: Elegir una marca. Elegir un modelo de esa marca. Ver información del modelo. Si es posible, ver fotos del auto, sus versiones/variantes y colores disponibles. Escribir o modificar un mensaje. Enviar fácilmente ese mensaje a todos los concesionarios que vendan ese modelo. La idea es que el usuario pueda, por ejemplo, elegir: BYD → Song Plus → escribir un mensaje → contactar a todos los concesionarios que venden ese modelo. Si durante el scraping podemos obtener de fuentes oficiales las fotos de los autos, las distintas versiones y los colores disponibles, sería genial poder mostrarlos durante el proceso de selección. Sobre las fuentes Para los datos de ventas y modelos quiero usar fuentes confiables y, cuando sea posible, fuentes oficiales o asociaciones del sector. Para los concesionarios, quiero priorizar siempre la página oficial de la marca, no directorios de terceros. Si un dato no está disponible o no se puede verificar, prefiero que quede indicado como faltante antes que inventarlo. Sobre las decisiones técnicas No necesito que me hagas una entrevista sobre las decisiones técnicas del proyecto. Asumo que vos podés determinar cuál es la mejor solución técnica para cada caso. Esto incluye, entre otras cosas: tecnología que conviene usar; estructura de los JSON; arquitectura de la página; cómo resolver el funcionamiento en un hosting que solamente permite FTP; cómo relacionar marcas, modelos y concesionarios; cómo implementar el contacto por WhatsApp/email; cómo hacer el scraping; cómo manejar las fotos y demás información; cualquier otra decisión técnica necesaria para que el resultado funcione correctamente. Tomá vos esas decisiones buscando la solución más simple, robusta y adecuada para este proyecto. GitHub y despliegue Los avances del proyecto, cuando lo consideres necesario, se irán subiendo al repositorio: GitHub pablopeu/autoschinos Quiero además que configures un GitHub Action para que, dadas las credenciales de FTP y el folder de destino, pueda compilar el proyecto y subir automáticamente la versión final al hosting. Las credenciales no deben quedar escritas en el código ni en el repositorio. Utilizá el mecanismo apropiado de GitHub Secrets para guardar: dirección/host FTP; usuario FTP; contraseña FTP; folder remoto de destino. El Action debería encargarse de: Obtener el código. Instalar las dependencias. Compilar/generar la versión de producción. Subir los archivos necesarios al FTP. Dejar el sitio listo para funcionar en el hosting. La solución debe estar pensada para que posteriormente pueda cambiar fácilmente las credenciales o el folder de destino sin modificar el código. Validación del funcionamiento Podés y debés verificar el funcionamiento localmente durante el desarrollo. Sin embargo, la fuente de verdad de que el sistema funciona correctamente será siempre la versión de la web que está efectivamente subida al hosting por FTP. Por lo tanto, después de cada despliegue importante, si es posible, verificá que la versión publicada responda correctamente y que los archivos necesarios estén disponibles. De todos modos, la validación final del funcionamiento en el hosting la tiene que hacer el usuario. Es decir, no des por terminado el proyecto solamente porque funciona localmente: el usuario debe confirmar que la versión subida al hosting funciona correctamente. Importante sobre el trabajo Antes de empezar, solamente preguntame si necesitás alguna información funcional que realmente no puedas determinar por tu cuenta. No me consultes sobre decisiones técnicas: tomá esas decisiones vos. Cuando tengas toda la información necesaria, armá un plan de trabajo completo y después hacé todo one shot, es decir, ejecutá el trabajo completo sin ir pidiéndome confirmación en cada etapa. El resultado final debería incluir los archivos: marcas.json modelos.json concesionarios.json la página web lista para subir por FTP, y el workflow de GitHub Actions configurado para realizar el build y deploy por FTP.

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  Guillermo Casaus (@_guillecasaus) reportó hace 40 minutos

  🚨 Tu ordenador con Windows viene lleno de apps que nunca pediste. La mayoría de ellas consumen recursos, recopilan datos y mantienen activadas opciones que no necesitas. Alguien se cansó y creó una herramienta gratuita para solucionar este problema. Se llama Win11Debloat y te permite limpiar Windows 10 y 11, eliminar bloatware, desactivar telemetría y quitar gran parte de las funciones innecesarias del sistema. Esto es lo que incluye: → Elimina aplicaciones preinstaladas y bloatware → Desactiva telemetría, seguimiento y anuncios personalizados → Permite eliminar Copilot, Recall y otras funciones de IA → Desactiva Bing y las sugerencias dentro de Windows Search → Elimina anuncios, recomendaciones y contenido sugerido → Permite personalizar Inicio, barra de tareas y Explorador de archivos Lo más interesante: Los cambios pueden revertirse fácilmente y la mayoría de las aplicaciones eliminadas pueden volver a instalarse desde Microsoft Store. Además, permite exportar e importar tu configuración para aplicar los mismos ajustes rápidamente en varios equipos. Ya supera las 55k stars en GitHub, es completamente gratuito, open-source y cuenta con licencia MIT. Te dejo el repo en comentarios 👇

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  Pablo Cibraro (@cibrax) reportó hace 40 minutos

  @fernandezpablo Tambien lo podes hacer a mano eso, el tema es que tenes algunos quilombos, no funciona con cloud agents como el que corre en Github, y despues tenes documentacion o los instruction files que son compartidos

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  Mario Juárez (@mariomka) reportó hace 47 minutos

  Los agentes hacen cosas extremadamente complejas bien y luego fallan en lo más simple: sintaxis, casos obvios y formateo. Por eso uno de los pilares de la programación agéntica es darles feedback rápido, lo que llaman back pressure. Un agente sin feedback trabaja a ciegas. Lo primero que hago al arrancar un proyecto es pedirle al agente que configure todo el back pressure posible. Linter, formateador, análisis estático, tipado estricto y tests. Y que se ejecute todo en git hooks. Cuanto antes falle mejor trabaja el agente. El prompt con el que arranco un proyecto es más o menos: "Quiero arrancar un proyecto para X con este stack: Y. Prepárame todo el feedback automático que puedas: linter, formateador, análisis estático, tipado estricto y tests con el máximo coverage posible. Configura también los git hooks: en pre-commit lo rápido (formateo, linter, tipos) y en pre-push los tests, que es lo más lento. Que si algo falla que sea rápido." El coverage alto fue mala idea durante años porque escribir tests salía caro y acababas testeando cosas absurdas. Ahora los escribe el agente y por eso las tornas han cambiado. Lo que antes era un gran coste hoy es una señal, y bastante barata, para saber si lo que ha hecho funciona de verdad. Después, cuando ya tienes la arquitectura definida, mete tests o herramientas que comprueben que no se rompe. Que nadie se salte una capa ni meta una dependencia donde no toca. Ah, y ya que montas todo el tinglado, pídele que te lo configure también GitHub Actions o el CI de turno. Que no será la primera vez que un agente lanza un push con --no-verify para saltarse los hooks.

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  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 50 minutos

  5/ Lo serio de Treg está en cómo inyecta las credenciales en el servidor: el agente llama a Stripe, GitHub o una CLI sin ver la clave nunca. Eso reduce un riesgo. También concentra otro: el proxy se vuelve crítico.

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  Juli Alvarez (@usainbot95) reportó hace 50 minutos

  GitHub: 7h 47 min caído el lunes. Un sidecar de Istio que no escaló y Copilot reintentando a lo loco (tráfico ~10x). El mismo día Cursor (ya de SpaceX) te ofrece hospedar el repo adentro del editor. ¿Dejamos el código “en GitHub” o ya es un riesgo de vendor?

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  liam. (@liambraus) reportó hace 52 minutos

  🚨 ESTO ES UNA LOCURA Un desarrollador acaba de lanzar una app GRATUITA que convierte tus agentes de código en personajes de una oficina que trabajas puedes ver en tiempo real. Se llama Munder Difflin. Ya suma 5.500 estrellas en GitHub. Así funciona: 1. Conectas los CLI de agentes que ya usas: Claude Code, Codex, Grok, Kimi, Gemini CLI 2. Cada agente aparece como un personaje con su propio escritorio y bandeja de entrada 3. Tu clon reparte el trabajo entre todos y solo te avisa si hay algo crítico Todo ocurre delante de tus ojos, en un piso de oficina pixel-art. Guárdate esta herramienta. Estoy seguro de que puedes sacarle muchísimo partido si trabajas con varios agentes a la vez. Enlace abajo 👇

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  Codely ﹤🍍﹥ (@CodelyTV) reportó hace 59 minutos

  Cursor acaba de lanzar públicamente su alternativa a GitHub. Justo en el día en el que GitHub lleva caído muchas horas.

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  David Fernández (@naroh) reportó hace 59 minutos

  Hoy me voy a entretener estableciendo un flujo automatizado para solucionar las issues que se reportan en tracker (Bugsink, compatible con Sentry) que utilizamos. La primera etapa fue forkearlo y añadir MCP. Ahora, el plan es: Establecer mi servidor remoto (una torre que tengo en el salón) como servidor remoto de Orca, donde estarán corriendo tanto Claude Code como OpenCode con OpenCode Go. En este servidor también corre Hermes. Me conecto a él por Tailscale. Hermes orquestará cada X minutos una búsqueda de issues reportadas y hará triaje. Para las que crea que son merecedoras de atención generará una issue en el repositorio de Github, diagnosticando el problema con un modelo SOTA, y delegará a OpenCode corriendo en Orca implementar la solución. Orca/OpenCode realizarán la implementación utilizando los workspaces remotos de Coder en los que trabajamos. En principio la idea es que esto corra desatendido, pero si quiero podría conectarme a Orca desde mi móvil o desde otro dispositivo para chequear qué hace. Cuando acabe, enviará un PR con la solución para revisión humana.