Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones

Problemas en las últimas 24 horas

El siguiente gráfico muestra la cantidad de informes que hemos recibido sobre GitHub por hora del día durante las últimas 24 horas. Una interrupción se determina cuando la cantidad de informes es mayor que la línea de referencia, representada por la línea roja.

Problemas Más Reportados

Los siguientes son los problemas más recientes informados por los usuarios de GitHub a través de nuestro sitio web.

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

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Paris	Inicio de Sesión	hace 4 días
Lure	Sitio Caído	hace 8 días
Ashkelon	Sitio Caído	hace 9 días
Veigné	Errores	hace 17 días
Paris	Sitio Caído	hace 21 días
Saint-Paul	Sitio Caído	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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  silvan (@silvanrec) reportó hace 2 minutos

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

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  z (@zaynmcps) reportó hace 4 minutos

  YA NO NECESITAS PAGAR POR HIGGSFIELD O RUNWAY hay un generador de imágenes/vídeos con IA completamente gratis en github sin anuncios. sin suscripción. sin instalación pesada. 200+ modelos: seedance pro, kling, sora, veo, flux, midjourney todo en uno lo jodido es que tiene: → estudio de cine con controles reales → lente, focal, apertura → solo prompt → generar → se integra con claude code y codex 10.7K estrellas en github esto significa que funciona, está creciendo, y es estable si pagabas $50-200 mensuales en herramientas de generación, acabas de ahorrar ese dinero para siempre la única razón por la que la gente sigue pagando es porque no conoce esto ahora lo conoces te dejo la repo abajo 👇🏻

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  José Conti (@josecontic) reportó hace 7 minutos

  Dentro de poco liberaré un plugin primero en GitHub y luego lo subiré a WordPressORG Lo hago así para que quien quiera lo pruebe antes a ver si hay algún error o fallo, y así llegará bien al repositorio.

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  Policar Bizar¡ (@PolicarBizar) reportó hace 9 minutos

  Todo el mundo quiere que Claude escriba mejor código. Pero casi nadie quiere configurar Claude. X Las expectativas son enormes. Skills. Agentes. MCP. Hooks. Pero haz una pregunta muy sencilla: "¿Qué tienes dentro de tu carpeta claude?" Y observa la reacción. No "¿usas Claude Code?". No "¿creaste un CLAUDE.md alguna vez?". ¿Qué tienes realmente configurado? La mayoría no tiene un problema con Claude. Tiene un problema de configuración. → Un CLAUDE.md vacío o convertido en un documento de 500 líneas sin estructura. → Cero hooks, cero barreras de seguridad. → El mismo prompt escrito una y otra vez en cada sesión. → Sin skills, sin subagentes y sin MCP conectados. → Una única conversación sobrecargada intentando hacerlo todo. Y luego se preguntan por qué Claude sigue equivocándose. Esto es lo que hace realmente cada componente: CLAUDE.md → El documento del proyecto que Claude lee al iniciar cada sesión. Sin él, tendrás que volver a escribir cosas como: "usa TypeScript en modo estricto, crea primero los tests y no toques la carpeta de migraciones". settings.json → Los permisos y el modelo que utilizará Claude. Aquí es donde dejas de aprobar el mismo comando de Bash 40 veces al día. skills/ → Playbooks modulares que Claude solo carga cuando son necesarios. Evitan que un CLAUDE.md gigantesco arrastre contexto innecesario a cada conversación. agents/ → Subagentes especializados, cada uno con una única función. Revisor de código. Auditor de seguridad. Cada uno trabaja en su propio contexto para mantener limpio el hilo principal. hooks/ → Scripts que se ejecutan antes o después de utilizar herramientas. Formatean automáticamente el código, bloquean comandos peligrosos y realizan todas esas tareas que siempre olvidas ejecutar manualmente. .mcp.json → Las conexiones con GitHub, Slack, tu base de datos o tu herramienta de diseño. Claude deja de ser una simple ventana de chat y pasa a formar parte de tu stack tecnológico. Configurar Claude no es un problema de ingeniería. Nunca lo fue. Es un problema de prioridades disfrazado de problema técnico. Porque alguien tiene que hacer primero ese trabajo de configuración, poco atractivo pero imprescindible. Hasta que eso ocurra, cualquier "workflow impulsado por IA" seguirá siendo simplemente un chat nuevo con las mismas instrucciones escritas una y otra vez. Claude no arregla una mala configuración. La amplifica. Y eso no es una característica. Es un radio de impacto.

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  ronix (@ronixtec) reportó hace 11 minutos

  Las grandes tecnológicas (con Google a la cabeza) facturan cientos de miles de millones al año bombardeando tus dispositivos con publicidad. Y lo peor es que en la mitad de ellos como la Smart TV o el móvil es casi imposible instalar un bloqueador de anuncios tradicional. ​Para solucionar esto, la comunidad del software libre creó Pi-hole. ​En lugar de pelearte dispositivo por dispositivo, esta herramienta actúa como un "peaje" inteligente directamente en tu router: bloquea la publicidad y los rastreadores antes de que entren a tu casa. ​Protección total: Funciona en Smart TVs, móviles, tablets, consolas y ordenadores a la vez. ​Sin instalar nada en tus equipos: Se configura una sola vez a nivel de red (en una Raspberry Pi, Docker o cualquier ordenador viejo con Linux). ​Adiós al espionaje: Bloquea la telemetría y los rastreadores que envían tus datos a servidores externos. ​100% gratuito y abierto: Sin suscripciones, sin trucos y con el respaldo de una comunidad enorme (más de 59,000 estrellas en GitHub). ​Es la forma más inteligente de recuperar el control de tu privacidad y limpiar tu conexión a internet sin gastar un céntimo. Te dejo el link en los comentarios, guárdalo y sigueme🔖

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  Regalos Digitales (@RegalosDigitals) reportó hace 13 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 de 6 a 10 mil dólares 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. Subo cursos gratis todos los malditos dias comenta un emoji para mas que pronto esta cuenta se volvera privada solo para la gente que me sigue.🔥

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  Jokker (@0xJokker) reportó hace 13 minutos

  Tu agente de IA te esta cobrando de mas Cada linea extra sale de tu factura Ponytail lo arregla con una idea absurdamente simple: Convierte a tu agente en el dev senior mas vago del equipo Ese que mira 50 lineas y las reemplaza por una Antes de escribir nada, el agente se pregunta: → Esto necesita existir? → Ya esta en el codebase? → Lo hace la libreria estandar? → Lo hace el navegador de forma nativa? → Cabe en una linea? Solo si todo falla, escribe el minimo que funciona Resultado: → hasta 94% menos codigo → un 20% menos de factura → un 27% mas rapido Sin tocar seguridad ni validaciones Se instala con solo 2 comandos: /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail /plugin install ponytail@ponytail Funciona en Claude, Codex, Cursor y mas Ya supera las 86.000 estrellas en GitHub Gratis y open source El mejor codigo es el que nunca escribiste Instalalo y pruebalo la proxima vez que uses Claude Vas a notar la diferencia en la factura y en como piensa tu agente

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  Jo Sóc Veneçolà | (@JoSocVenecola) reportó hace 13 minutos

  @germanzurita70 @Antonio_RodriIA Pienso igual. Pero de alegrarse y querer usar esta herramienta, a saber que es un "repositorio" o que es GitHub o algo mas simple, hacerlo funcionar en tu computadora, ahi es donde veo el problema. Yo soy Arquitecto y tambien soy Desarrollador de Software. No se me hara dificil.

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  Alejo (@ecommartinez) reportó hace 13 minutos

  acaban de dejar 100 agentes de IA listos para clonar, ejecutar y vender. se llama Awesome LLM Apps y ya tiene 128.000 estrellas en GitHub. el problema que resuelve es simple: todos quieren montar su primer agente. casi nadie quiere escribir el primer archivo desde cero. y los tutoriales de YouTube se rompen a la mitad del vídeo. aquí cada plantilla está probada de punta a punta y arranca con una API key. lo que hay dentro: → agente que responde sobre tu CSV o Excel en lenguaje natural → equipo de agentes que hace el due diligence de una startup → agente de voz que contesta con tus propios PDFs → skill que revisa tus proyectos abandonados y te dice por qué murieron → RAG local con Llama 3.2 y Qdrant, sin API keys → optimizador que baja tu factura de tokens entre un 30% y un 60% cómo lo levantas: 1. git clone del repo 2. entras en la carpeta del agente que quieras 3. pip install -r requirements.txt 4. streamlit run 30 segundos en local. funciona con Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Llama y Qwen. licencia Apache 2.0. clónalo, publícalo, véndelo. repo 👇

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  LaMorticiaDelMerval (@MorticiaMerval) reportó hace 15 minutos

  @TradingNoteES El dashboard muestra los ganadores segun los filtros que vos le pongas (fechas y comisiones) (pronto voy a incluir que se puedan personalizar los activos, incluso reemplazar toda la lista, via ficheros CSV) hace poco subi dos test (el segundo chusmealo y correlo en tus test tambien que te va a interesar) - 1° Test :El tipico de ver como le va a tu pool de estrategias con los 100 activos mas operados ahora) - 2° Test : 100 activos que se usaban mucho en los 90 y ahora o estuvieron bajistas o laterales. Este sirve un toque mas para ver que estrategias funcionan cuando de largo plazo la cosa esta bajista (interesantes resultados) PD: Vi tus post y me suena que ni te tomaste el trabajo de probar mi dashboard. Te cuento algo para que no pierdas mucho el tiempo, mis estrategias no hacen mucho trade. Las estrategias ganadoras hacen un promedio de un trade por año (en los ultimos 30 años) así que salvo que busques estrategias de super largo plazo y que casi ni operen. No me calentaría mucho en seguir preguntandome. PD2: Tenes algo subido a Github para que podamos chusmear o es todo codigo privativo lo tuyo?

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  Adrian K. (@kabezadekarpa) reportó hace 19 minutos

  Que mal humor estas apps de github que tenes que ser ingeniero para instalarlas

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  Alejandro Alvarez (@AlexAlves_87) reportó hace 19 minutos

  No tengo una trayectoria tradicional en tecnología. No estudié informática, no vengo de una consultora y no llevo diez años trabajando como desarrollador. Lo que sí tengo es trabajo real que se puede revisar. En pocos meses he conseguido integrar más de 30 pull requests en OpenClaw, un proyecto open source con revisiones exigentes. No solo cambios superficiales: seguridad, comportamiento fail-closed, sanitización Unicode, tests, arquitectura y manejo de errores. Trabajo con C#, TypeScript y Python, pero no me defino por un lenguaje. Me importa más entender el problema, dividirlo bien y cerrar los casos que pueden romper el sistema. Uso agentes de IA como parte central de mi flujo de trabajo. No para delegar el criterio, sino para ampliar mi capacidad. La IA propone, genera y acelera. Yo decido, reviso, pruebo y respondo por el resultado. También he construido proyectos propios de extremo a extremo: backend, frontend, bases de datos, APIs, CI/CD, despliegue e integraciones con LLMs. Mi punto fuerte no es memorizar sintaxis. Es detectar inconsistencias, riesgos, supuestos débiles y casos límite que otros pasan por alto. Ahora busco una primera oportunidad profesional en tecnología donde pueda aportar desde el principio y seguir creciendo con revisiones exigentes, buenas prácticas y problemas reales. No necesito que confíes en mi palabra. Mi trabajo está en GitHub.

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  Nix0n (@UnTalNixon_exe) reportó hace 23 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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  Sebastian Riquelme (@riquelme44127) reportó hace 26 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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  Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportó hace 26 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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  Cristian Córdova 🐧 (@barckcode) reportó hace 28 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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  Nicolás Schürmann (@_nasch_) reportó hace 30 minutos

  Leyendo todo el post de Uncle Bob sobre que el no revisa el código que sus agentes escriben: El responde, en el mismo hilo, que está mayormente retirado y que los agentes los usa para sus proyectos personales. Ha creado herramientas que revisan la calidad de su código de manera determinista. El no niega que el código a nivel de empresa entre varios equipos, devs y agentes deba revisarse. Mi opinión respecto a esto es: Lo que haga en su tiempo libre, como quiera hacerlo está perfecto. Es interesante el tema de las herramientas que revisan el código. Por ejemplo tiene herramientas que revisan duplicidad del código, test coverage, entre otras que pude ver en su github. A nivel de empresa, dependiendo del tamaño de la solución de software, yo no seguiría estos mismos pasos. Si la solución que se construye es muy grande, el riesgo que se pase algo de slop que afecte a los clientes finales es muy grande. Si las soluciones son acotadas y fáciles de probar ningún problema. Es prácticamente vibe coding y es perfecto para validar ideas. Pero esto queda completamente prohibido para empresas con PCI Compliance. Y no porque lo diga yo, si no porque la misma certificación exige que el código sea revisado por un par (humano) antes de pasar a producción, y dependiendo de las partes que se toquen de la aplicación ni si quiera debería usarse IA online, solo podría usarse IA local, y re afirmo, esto es por Compliance, no por mi opinión. Y como afecta esto a los devs?, la verdad no mucho, toca seguir gastando mucho tiempo en planificación y menos tiempo en implementación. Los agentes son increíbles para implementar siempre y cuando se encuentre todo bien definido. Uncle bob también dice que a veces el revisa la especificación de manera superficial o muy poco, otras veces que la revisa a profundidad.

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  darwin enriquez (@darwinenriquez) reportó hace 31 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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  Kurt (@kkurtt__) reportó hace 34 minutos

  Después de probar mil formas de activar el módulo del wifi/bluetooth mediatek 7902 en mi server minipc Linux no ha habido manera. Mañana lo cambio por un Intel ax210 que ese no falla. Esto es una sutileza de Windows y mediatek para tocarte tanto la polla que se te quiten las ganas de instalar Linux, pero pa cabezón yo. Mañana tengo esto funcionando como un tiro con fedora. Ahí os dejo unas capturitas de la aventura por si alguien del internec se encuentra los mismos problemas ya sabe qué tiene que hacer. No perdáis tiempo bajando drivers de la comunidad desde GitHub. Tampoco valen. Cambiad el chip y taladrad este o haceros un colgante.

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  Nova (@Nova0xz) reportó hace 38 minutos

  IMPRESIONANTE 🤯 India le dio 3 horas a github para eliminar bitchat y ahora es imposible de destruir. Un desarrollador clonó todo el código fuente en Radicle antes de que venciera el plazo. Radicle no tiene servidor central ni una empresa a la cual demandar. No hay un director ejecutivo a quien citar ni una tienda de aplicaciones a la cual presionar. Cada persona que replica el archivo se convierte en un nuevo nodo intocable. Esta aplicación funciona solo con Bluetooth, sin necesidad de internet ni tarjeta SIM. Ahora no solo la aplicación es indestructible, sino también su código fuente. Puedes ordenarle a una empresa que elimine un programa, pero puedes darle órdenes a una red que no le pertenece a nadie.

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  marcus (@marcusyul) reportó hace 40 minutos

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

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  AI Spanish Community (@aiscwork) reportó hace 44 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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  Ivan (@ivanpl82) reportó hace 44 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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  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 45 minutos

  🚨 UN PROGRAMADOR SOLO ACABA DE LOGRAR LO QUE GOOGLE LLEVA AÑOS IGNORANDO Desarrolló Obscura, un navegador headless en Rust creado específicamente para agentes de IA, scraping masivo y automatización. Solo usa 30 MB de RAM. Las páginas cargan en 85 ms. Bloquea automáticamente 3.520 trackers. Elimina anuncios, analíticas y todo script de rastreo. Se llama Obscura y tiene lo que Chrome nunca podrá darte: Cada sesión genera una huella digital completamente distinta. GPU, canvas, audio, batería… todo se randomiza en tiempo real. Ningún detector de bots lo identifica porque se comporta exactamente como un Chrome real. Es el reemplazo directo de Puppeteer y Playwright. Sin Node.js. Sin dependencias pesadas. Un solo binario ligero. Ya supera las 19k estrellas en GitHub. 100% open source. Totalmente gratis. Si trabajas con scraping, IA o automatización… esto no es solo una mejora. Es un cambio de juego. Guarda este post antes de que se te olvide. Es una de las mejores herramientas que han salido este año 💎

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  fred (@heyfredds) reportó hace 46 minutos

  CAPCUT GRATIS, SIN MARCA DE AGUA Y SIN SUSCRIPCIÓN. YA EXISTE. Un grupo de devs se cansó y construyó la alternativa. Ya va por 64.000 estrellas en GitHub. Se llama OpenCut. Editor de vídeo completo, sin marca de agua ni paywalls. → Corre en tu navegador, nada se sube a ningún servidor → Compatible con web, escritorio y en camino a móvil → Open source con licencia MIT: úsalo también para trabajo comercial → Se está reescribiendo el núcleo en Rust para ir más rápido CapCut procesa tus vídeos en los servidores de ByteDance. Esto los procesa en tu ordenador. Es lo que CapCut debería haber sido desde el principio, sin la letra pequeña. Repo abajo.

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 47 minutos

  TU PORTÁTIL VIEJO PUEDE REEMPLAZAR TODAS TUS SUSCRIPCIONES CLOUD. Netflix, Google, Dropbox, 1Password. Ese portátil cogiendo polvo en tu armario, con la batería muerta y el procesador lento, puede hacerlo todo. Pagas unos 40$ al mes. 500$ al año. Por alquilar cosas que antes eran tuyas. Te presento CasaOS. Un sistema gratuito y open source que convierte cualquier portátil viejo, Raspberry Pi o mini PC en tu propia nube personal. Ejecutas un comando. En 30 minutos el portátil se convierte en servidor. Lo abres desde tu móvil, tu TV o cualquier ordenador del mundo. Después eliges las apps desde una tienda integrada. Un clic cada una. → Jellyfin para reemplazar Netflix. Streaming de todas tus películas y series. → Immich para reemplazar Google Photos. Con caras y búsqueda incluidas. → Nextcloud para reemplazar Dropbox. Sincroniza todo en todos tus dispositivos. → Vaultwarden para reemplazar 1Password. Todas tus contraseñas, tus claves. → Home Assistant para controlar todos los dispositivos smart de tu casa. → AdGuard para bloquear anuncios en todos los dispositivos de tu wifi. Sin código. Sin archivos de config. Sin saber Linux. Ves iconos en pantalla. Haces clic. • 34.116 estrellas en GitHub. • Apache 2.0. Gratis para siempre. Más de 100.000 apps Docker disponibles. Netflix te cobra cada mes. CasaOS no. Un comando. Treinta minutos. Quinientos dólares al año de vuelta en tu bolsillo. Tu armario acaba de convertirse en un data center.

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  Pablo Carrallo (@pcarrallo) reportó hace 53 minutos

  @genitalico Y tu propio caso lo confirma: GitLab en servidor propio significa que ni siquiera existes para el que busca perfiles rastreando GitHub. Cero rastro público haciendo cosas serias. Lo del vídeo no lo fuerces. El código ya es el portfolio; el problema es que casi nadie sabe dónde mirarlo.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 54 minutos

  Cada vez que tu agente de IA lee un log, un JSON o un chunk de RAG te cobra tokens por cada carácter. Un stack trace de 100 líneas. Una respuesta JSON de una API. Un directorio de archivos. El modelo no necesita todo eso verbatim. Pero tú pagas como si sí. Un ingeniero senior de Netflix pasó meses construyendo la capa que comprime todo eso antes de que llegue al modelo. Se llama Headroom. 23k estrellas en GitHub en menos de 6 meses. Apache 2.0. 60-95% menos tokens. Las mismas respuestas. No es marketing. Está validado en GSM8K, TruthfulQA y SQuAD. El benchmark más flipante: 94.9% de compresión con 98.2% de recall en páginas HTML. Lo que hace entre tu agente y el LLM: CacheAligner estabiliza el prefijo para mejorar los hits de KV cache. ContentRouter detecta el tipo de contenido y lo manda al compresor correcto. SmartCrusher aplasta JSON y datos estructurados. CodeCompressor comprime código via AST sin perder semántica. Kompress-base comprime texto natural via un modelo en HuggingFace. Y lo más importante: La compresión es reversible. Si el modelo necesita el original completo lo pide con headroom_retrieve y lo recupera. No se tira nada. Nunca. ✅ Funciona como librería Python, proxy HTTP o servidor MCP ✅ Compatible con Claude Code, Cursor, Codex, LangChain y cualquier agente ✅ Memoria compartida entre agentes con deduplicación automática ✅ Aprende de los fallos y escribe correcciones a CLAUDE.md y AGENTS.md ✅ Corre 100% local - tus datos no salen de tu máquina ✅ 154 releases. v0.24.0 hace 3 días. Activo hace 1 hora. Si usas Claude Code a diario y no tienes esto instalado estás pagando el doble de lo que necesitas. el enlace 👇

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  Acelerador (@accelereta42_) reportó hace 58 minutos

  @Gsnchez @untipocurios Conmigo lo hacían y sin mucho problema. Los links no le importan a nadie (yo subí mis códigos a un GitHub privado y nadie se enteró) y el papel te permite hacer dibujos para entender cosas, que en física al menos es importante (sobre todo si te ponen una cosa fuera de tu campo)

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  🇲🇽 ingjmanuells :~$ (@ingjmanuells) reportó hace 59 minutos

  Validación de integridad: Los servicios confiables utilizan "firmas secretas" (como tokens hash). El servidor receptor verifica esta firma matemática para asegurarse de que la petición proviene legítimamente de tu proveedor de código (como GitHub o GitLab) y no de un atacante.