Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones

Problemas en las últimas 24 horas

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

Problemas Más Reportados

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

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

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Le Chambon-Feugerolles	Sitio Caído	hace 21 horas
Antananarivo	Sitio Caído	hace 3 días
Paris	Inicio de Sesión	hace 7 días
Lure	Sitio Caído	hace 11 días
Ashkelon	Sitio Caído	hace 13 días
Veigné	Errores	hace 21 días

Mapa de Fallos

Discusión comunitaria

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Tenga cuidado con los "números de soporte" o las cuentas de "recuperación" que se pueden publicar a continuación. Asegúrate de informar y votar negativamente esos comentarios. Evite publicar su información personal.

Reportes de Fallos de GitHub

Los últimos problemas e interrupciones reportados en social media:

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  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 3 minutos

  El problema tiene dos caras: la económica y la de privacidad. Con la cuota cerrada de Copilot tu código pasa por la infraestructura de GitHub. En proyectos con datos sensibles, eso es una conversación incómoda con el equipo de seguridad.

• 
  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 5 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 7 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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  Policar Bizar¡ (@PolicarBizar) reportó hace 8 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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  Cielo Dahy (@CieloDahy) reportó hace 10 minutos

  el otro día conté que le pasé esto a un seguidor y consiguió una oferta en mercado libre, se los comparto finalmente Mandar cv es una ****; copiar, pegar, adaptar, personalizar, repetir. es manual, es lento, para que despues encima lo lea un ats y no pase ningun filtro. les presento este repo open source que ya tiene 25k stars en github - analiza la oferta de trabajo - genera un cv personalizado para cada puesto - hace una cover letter - todo manejado por claude code abro hilo y les dejo el repo al final

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  Fran Pradas | Ingeniero de IA (@franpradasAI) reportó hace 11 minutos

  🚨 NO HAGAS VIBECODING SIN USAR ESTO GitHub Spec-kit PLANIFICA la tarea del agente. Mejor que nadie. Completamente GRATIS. Antes pedías algo y rezabas; ahora: planifica primero, y luego programa. La IA validará cada paso, sin ir a lo LOCO. Funciona con Claude, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y más de 25 agentes. Te dejo el repositorio abajo: 👇

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  angel (@angeldot_) reportó hace 15 minutos

  GitHub acaba de solucionar el mayor problema del vibe coding. Acaban de lanzar Spec Kit y en poco tiempo ya tiene +120K 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. • 120K estrellas. • 10K forks. • Open source. • Publicado por GitHub. Repositorio abajo👇

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 16 minutos

  Alguien acaba de filtrar el COMPLETO system prompt de Claude Fable 5 y Anthropic NO PUEDE ELIMINARLO. Estuvo público en GitHub dentro de las 24 horas del lanzamiento. 120.000 caracteres. 1.585 líneas. Más de 27.000 tokens. Y lo que están ocultando te va a impactar: ↳ Fable 5 y Mythos 5 son EL MISMO MODELO. Fable solo tiene filtros de seguridad extra activados. Mythos no, pero están restringiendo quién tiene acceso. Estás pagando por lo mismo con diferentes barreras de protección. ↳ El corte de conocimiento es finales de enero de 2026. No mayo ni marzo ni ENERO. Te hacen creer que era más reciente. ↳ A Claude se le INDICA EXPLÍCITAMENTE evitar puntos de bala y listas a menos que lo pidas. ¿Esa prosa extraña que todos notaron? Está programada, no es una característica, sino una instrucción del prompt. ↳ Límite estricto de copyright del que nadie habla: citar 15+ palabras de CUALQUIER fuente activa una bandera de VIOLACIÓN GRAVE. Máximo una cita por fuente. Después de eso, la fuente queda CERRADA para Claude para siempre en ese chat. ↳ Nueva API de almacenamiento persistente enterrada ahí dentro. Los artefactos ahora pueden almacenar y recuperar tus datos entre sesiones usando pares clave-valor. La mayoría de los usuarios NO TIENEN IDEA de que esto existe. ↳ Los conectores de apps MCP están INTEGRADOS EN el prompt. Claude puede buscar e sugerir integraciones de terceros EN MEDIO DE LA CONVERSACIÓN sin decirte que lo está haciendo. ↳ El prompt incluye instrucciones completas para Claude Cowork, Claude en Chrome, Claude en Excel y Claude en PowerPoint. Estos no son solo integraciones. Son herramientas que Claude USA en ti. ↳ Este prompt es SOLO para el chat de consumidor de Claude. ai. Los usuarios de API no reciben ningún system prompt. Claude Code tiene instrucciones secretas completamente diferentes. El repositorio es CL4R1T4S de Pliny the Liberator. 26.4K estrellas. El mismo repositorio que filtró ChatGPT, Gemini, Grok, Cursor, Lovable, Replit y Perplexity. La publicación original de la filtración alcanzó más de 700K vistas en 48 horas. Guarda esto antes de que lo eliminen

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  Alejandro Alvarez (@AlexAlves_87) reportó hace 16 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 16 minutos

  alguien publicó en GitHub un buscador y descargador de torrents que vive en tu terminal. cero configuración. cero cliente instalado. cero interfaz web. escribes el nombre de lo que buscas, te lista los resultados con seeders y leechers, seleccionas y descarga. todo desde la línea de comandos. ✅ busca en múltiples índices de torrents a la vez ✅ soporte de magnet links ✅ cero setup, funciona con npx directamente ✅ tu máquina, tus descargas, sin intermediarios 2.5k estrellas en 3 días. MIT. Y acaba de sacar la v1.2.0. se llama torlink 👇

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  z (@zaynmcps) reportó hace 18 minutos

  ALGUIEN CREÓ UNA REPO DE GITHUB QUE TE PERMITE EJECUTAR CLAUDE CODE GRATIS un repo que redirige claude code a 10 proveedores gratis (deepseek, kimi, etc) 5 minutos de configuración. listo. 20,000 developers ya lo están usando entiende qué está pasando aquí: → claude code cuesta dinero → este repo lo hace gratis → no es un hack, es simplemente redirigir tráfico → funciona exactamente igual → nadie está pagando nada esto es el tipo de cosa que cambia cómo codea la gente si pagabas $200/mes en claude code y esto funciona, acabas de recuperar ese dinero para siempre 20k developers no es un numero pequeño significa que funciona, que es estable, y que está creciendo Te la dejo abajo 👇🏻

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 20 minutos

  Un tío en Reddit automatizó la captura de leads con Zapier. 8 pasos por lead. 100 leads al día. Factura de fin de mes: $847. Lo peor no fue el dinero. Lo peor fue que empezó a eliminar pasos de sus flujos de trabajo para ahorrar tareas. Estaba optimizando para la factura de Zapier en lugar de para su negocio. Eso es lo que pasa cuando pagas por tarea. Cada ejecución golpea el servidor de Zapier. Ellos lo cuentan. Te lo cobran. Activepieces funciona al revés. Corre en tu servidor. Una tarea es una llamada a función local. No hay nada que contar. No hay nada que cobrar. 22.7k estrellas en GitHub. Un contenedor Docker. Tareas ilimitadas. ✅ 200+ integraciones: Slack, Gmail, Notion, GitHub, Stripe, HubSpot y más ✅ Constructor visual sin código - igual que Zapier pero en tu máquina ✅ Nodos de IA nativos para llamar a cualquier LLM dentro del flujo ✅ 400 servidores MCP integrados - Claude, ChatGPT y Cursor pueden ejecutar tus automatizaciones directamente ✅ Docker en un comando. Sin dependencias externas. ✅ 333 releases. Activo hace 1 hora. MIT. Zapier tiene 9.000 integraciones. Activepieces tiene 200. Si necesitas las 9.000: sigue con Zapier. Si necesitas 20 que funcionen en tu servidor sin límites: esto. el enlace 👇

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  kento iv (@0xKento_) reportó hace 25 minutos

  cada dia que pasa las cryptos siguen cayendo y el prediction market es una buena oportunidad no porque sea mas facil, sino porque es otra forma de pensar el mercado en crypto muchas veces estas mirando una vela roja, una narrativa que se murio o una meme que ya hizo -70% en prediction markets, en cambio, estas mirando probabilidades, eventos, precios, liquidez, timing y diferencias entre plataformas hoy encontre un repo bastante interesante llamado polymarket-arbitrage la idea es buscar posibles ineficiencias dentro y entre polymarket y kalshi, comparando mercados parecidos, precios, spreads y oportunidades donde el riesgo capaz esta mal priceado obvio no es plata gratis, si fuera tan facil no estaria en github jajajs pero me gusta porque te obliga a pensar distinto, no es solo “quien gana?”, es “cuanto esta pagando el mercado por ese resultado y si ese precio tiene sentido?” el prediction market no es solo apostar, es aprender a leer probabilidades en tiempo real repo y pagina abajo en comentariosss

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  sammwy (@sammwy) reportó hace 25 minutos

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

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  Clau Cave (@ccavezzali) reportó hace 26 minutos

  @imonsh @github Hackear el badge no es solo creatividad — es la forma más rápida de entender cómo funciona el dispositivo de verdad. El que juega con los límites del hardware antes que nadie siempre llega con ventaja cuando el contexto cambia.

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  Iñaki (@inakitajes) reportó hace 26 minutos

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

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  Facundo Pascual (@PascualInvest) reportó hace 28 minutos

  $MSFT : Es una buena oportunidad hoy a largo plazo? Microsoft cotiza hoy a $411, casi 26% por debajo de sus máximos de mediados de 2025. Para la mayoría de los inversores eso suena a problema. Para mí suena a contexto que vale la pena entender antes de sacar conclusiones. El negocio que hay detrás del precio: Las métricas operativas de Microsoft no reflejan una empresa en dificultades. El margen bruto es 68.3%, el margen EBIT 46.8%, el ROE 34% y el ROIC 27.4%. Estos no son números de una empresa que está perdiendo relevancia competitiva, son números de un negocio con ventajas estructurales que se han profundizado con el tiempo, no erosionado. El crecimiento forward a dos años proyecta ingresos al 16.8% CAGR, EBITDA al 21.3% y EPS al 19.1%. Una empresa de $3 trillons de market cap creciendo earnings casi al 20% anual no es una empresa cara en términos relativos, es una empresa que el mercado está evaluando con el múltiplo de una utility cuando el perfil de crecimiento es el de una plataforma tecnológica en expansión. Por qué cayó y qué dice eso: La corrección de $550 a $360 entre mediados de 2025 y marzo 2026 fue una de las más pronunciadas de los últimos años para Microsoft. Las razones fueron varias y vale separarlas. Primero, la preocupación genuina sobre si el capex masivo en IA, que para Microsoft supera los $80B anuales, va a generar los retornos que justifican la inversión. Segundo, la desaceleración relativa en el crecimiento de Azure frente a las expectativas que el mercado había construido durante el rally de 2024. Tercero, el contexto macro de tasas altas que comprimió múltiplos en toda la categoría de software de alta calidad. Lo que el mercado no está procesando bien es que ninguno de esos factores cambia la posición competitiva estructural de Microsoft. Azure sigue siendo el segundo cloud del mundo con crecimiento de doble dígito alto. El segmento de Productivity and Business Processes, que incluye Office 365, Teams y LinkedIn, tiene una base de ingresos recurrentes que ningún competidor puede replicar en el corto plazo. Y GitHub Copilot, con más de 15 millones de usuarios de pago, es la adopción de IA empresarial más concreta y medible del mercado. La tesis de largo plazo y por qué sigue intacta: Microsoft tiene algo que muy pocas empresas en el mundo tienen: tres negocios distintos que son cada uno líderes en su categoría y que se refuerzan mutuamente. Azure es la infraestructura. Office y Teams son la capa de productividad. Y la integración de Copilot en ambas capas es el vector de monetización de IA más avanzado del mercado empresarial. La relación con OpenAI, que el mercado sobrereaccionó cuando se renegociaron los términos, sigue siendo estratégicamente valiosa. Microsoft no necesita poseer OpenAI para beneficiarse de los modelos, necesita que Azure sea la infraestructura donde esos modelos corren y que Copilot sea la interfaz donde las empresas los consumen. Eso sigue siendo exactamente así. El Fwd PE de 22.5x con crecimiento de EPS al 19% CAGR implica un PEG de aproximadamente 1.2x. Para el S&P 500 en promedio ese ratio está cerca de 2x. Microsoft cotiza con descuento de calidad respecto al índice, lo que históricamente ha sido una oportunidad de entrada, no una señal de alerta. Lo que hay que monitorear: Hay dos variables que definen si la tesis se confirma o se deteriora en los próximos cuatro trimestres. La primera es el crecimiento de Azure, específicamente si la aceleración que el management prometió para la segunda mitad del año fiscal se materializa en los números. La segunda es la conversión de Copilot de producto de adopción temprana a línea de ingresos material. Microsoft reportó $13B en ingresos anualizados de Copilot hace pocos trimestres y ese número tiene que seguir creciendo para que el múltiplo actual se justifique sin necesidad de expansión adicional. El MktCap/FCF de 67x es el número que más me incomoda y hay que nombrarlo con honestidad. Es elevado incluso para Microsoft, y refleja que el mercado está capitalizando crecimiento futuro de FCF que todavía no está en los estados financieros. Si el capex en IA no se traduce en expansión de márgenes en los próximos dos años, ese múltiplo va a tener que comprimirse. Mi conclusión: A $411 con 22.5x Fwd PE, 27% de ROIC, tres negocios líderes en sus categorías y la plataforma de IA empresarial más adoptada del mercado, el perfil de riesgo retorno de largo plazo es asimétrico a favor del inversor paciente. El riesgo no es que Microsoft pierda relevancia. El riesgo es que el capex masivo en IA tarde más de lo esperado en traducirse en FCF. Y ese es un riesgo que creo vale la pena asumir cuando el precio de entrada es este y no el de $555.

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  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 30 minutos

  La próxima semana me voy de hotel. Ya he usado mi software para tener listo mi DNI cuando me lo pidan en recepción. O bien se enseña desde el móvil o bien se envía por mail para que lo puedan ver. E incluso por WhatsApp muchas veces. Recuerda que es: - 100% offline - Gratis - Instantáneo - Funciona en cualquier PC e incluso sistema operativo. Yo mismo acabo de descargarme el archivo de mi github y al hacer "clic" en él, se me ha abierto Chrome con la aplicación. En menos de 30" me he guardado mi DNI (anverso y reverso) modificado. Se leen todos mis datos pero con la marca de agua. Además, EXTREMADAMENTE ÚTIL, ante cualquier filtración a Internet por parte de la empresa, podremos saber quién ha sido la culpable y denunciar si hiciese falta. Es imposible hacerlo más fácil y más rápido. IngenieroSeed

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  Adicto a la IA | Noticias, tools & prompts (@ElAdictoalaIA) reportó hace 30 minutos

  Un tío le dio a GPT-5.5 un repo vacío de GitHub y le dijo "apáñatelas tú solo" — ahora el modelo commitea cada hora sin supervisión humana Lo que ha pasado después es más raro de lo que esperaba: ① PRIMER COMMIT: SE NOMBRÓ PROJECT MANAGER En vez de ponerse a picar código, creó un roadmap, un changelog, un archivo de estado y otro explicando sus decisiones. Como el becario que llega el primer día y se pasa la mañana organizando carpetas en vez de currárselo. ② LE PREGUNTÓ QUÉ COJONES ESTABA CONSTRUYENDO Respuesta: "Autonomous Forge, un gestor de mantenimiento de IA para proyectos de GitHub. Voy a leer roadmaps, elegir tareas pequeñas, hacer cambios, testearlos y registrar cada acción." Básicamente, una IA autónoma intentando construir un sistema para IA autónoma. Como un perro persiguiéndose la cola pero con commits. ③ AHORA HAY DOS AGENTES TRABAJANDO El autor metió un segundo agente para acelerar el proceso x2. Dos IAs decidiendo qué hacer sin que nadie les diga nada. Esto o sale algo útil o acaban con 900 commits de updates al README. El repo es público. Puedes ver cómo falla tests, se corrige y probablemente overthinkea soluciones de 10 líneas.

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 30 minutos

  Alguien acaba de filtrar el COMPLETO system prompt de Claude Fable 5 y Anthropic NO PUEDE ELIMINARLO. Estuvo público en GitHub dentro de las 24 horas del lanzamiento. 120.000 caracteres. 1.585 líneas. Más de 27.000 tokens. Y lo que están ocultando te va a impactar: - Fable 5 y Mythos 5 son EL MISMO MODELO. Fable solo tiene filtros de seguridad extra activados. Mythos no, pero están restringiendo quién tiene acceso. Estás pagando por lo mismo con diferentes barreras de protección. - El corte de conocimiento es finales de enero de 2026. No mayo ni marzo ni ENERO. Te hacen creer que era más reciente. - A Claude se le INDICA EXPLÍCITAMENTE evitar puntos de bala y listas a menos que lo pidas. ¿Esa prosa extraña que todos notaron? Está programada, no es una característica, sino una instrucción del prompt. - Límite estricto de copyright del que nadie habla: citar 15+ palabras de CUALQUIER fuente activa una bandera de VIOLACIÓN GRAVE. Máximo una cita por fuente. Después de eso, la fuente queda CERRADA para Claude para siempre en ese chat. - Nueva API de almacenamiento persistente enterrada ahí dentro. Los artefactos ahora pueden almacenar y recuperar tus datos entre sesiones usando pares clave-valor. La mayoría de los usuarios NO TIENEN IDEA de que esto existe. - Los conectores de apps MCP están INTEGRADOS EN el prompt. Claude puede buscar e sugerir integraciones de terceros EN MEDIO DE LA CONVERSACIÓN sin decirte que lo está haciendo. - El prompt incluye instrucciones completas para Claude Cowork, Claude en Chrome, Claude en Excel y Claude en PowerPoint. Estos no son solo integraciones. Son herramientas que Claude USA en ti. - Este prompt es SOLO para el chat de consumidor de Claude. ai. Los usuarios de API no reciben ningún system prompt. Claude Code tiene instrucciones secretas completamente diferentes. El repositorio es CL4R1T4S de Pliny the Liberator. 26.4K estrellas. El mismo repositorio que filtró ChatGPT, Gemini, Grok, Cursor, Lovable, Replit y Perplexity. La publicación original de la filtración alcanzó más de 700K vistas en 48 horas. Guarda esto antes de que sea tarde

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  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 37 minutos

  @jalvarezmolina Lo puedes descargar en el móvil y al abrirlo poder usarlo sin problema! Yo lo he usado en mi android solo con descargarme el html directamente de github, 10" me ha llevado.

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 37 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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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 40 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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  David C. (@davidcorto) reportó hace 41 minutos

  3/3 El problema es la "maleabilidad de la firma" (un viejo conocido que ya sufrió Bitcoin): GitHub acepta ligeros cambios en los bytes de la firma sin normalizarlos. No tienes que hacer nada en tus repos, la solución la debe aplicar GitHub en sus servidores.

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 44 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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  LeoDefi (@leocagli) reportó hace 47 minutos

  @DamianCatanzaro El problema inicialmente es guiarte por la cantidad de stars o forks de un repo, GitHub tiene hasta la cabeza de su comunidad rota.

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  Consejo d Seguridad d Información y Ciberseguridad (@CONSEJOSIAC) reportó hace 51 minutos

  🌐 Los datos se envían a un servidor de comando y control (C2) en Rusia. Sin persistencia instalada, el directorio con lo robado queda accesible. GitHub eliminó la mayoría de los repositorios falsos; Arctic Wolf no identificó al atacante, aunque cree que es ruso.

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  Juan (@JuanmaH98) reportó hace 51 minutos

  @G_Programming Tenes idea del problema de OpenCode? Veo que no está funcionando con sus propias suscripciones (go, zen) y las issues en github no pintan bien en estos días.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 54 minutos

  Tu agente de IA acaba de escribir 80 líneas para algo que necesitaba 5. No porque no sepa hacerlo mejor. Sino porque nadie le ha dicho que ser perezoso es una virtud. Ponytail es el plugin que cambia eso. 9.7k estrellas en GitHub. MIT. v4.4.0 publicada hace unas horas horas. Lo que hace antes de escribir cualquier línea: 1. ¿Esto necesita existir? No - descártalo (YAGNI) 2. ¿Lo hace la stdlib? Úsala 3. ¿Hay una feature nativa de la plataforma? Úsala 4. ¿Una dependencia ya instalada lo resuelve? Úsala 5. ¿Cabe en una línea? Una línea 6. Solo entonces: el mínimo que funciona Los benchmarks en producción real: 80-94% menos código generado 47-77% menos coste en tokens 3-6x más rápido que un agente sin restricciones El caso concreto: un agente normal generó 293 líneas. Con Ponytail: 47. Las 246 líneas que nadie escribió nunca han causado un incidente. ✅ Plugin nativo para Claude Code con badge [PONYTAIL] en el statusline ✅ Comandos /ponytail-review, /ponytail-help y /ponytail-debt incluidos ✅ 3 niveles de intensidad: lite, full y ultra ✅ Reglas para Cursor, Windsurf, Cline, Copilot, Aider y Kiro incluidas ✅ /ponytail-debt: cosecha los atajos diferidos en un ledger para que "después" no se convierta en "nunca" ✅ Compatible con Claude Code, Codex, OpenCode y Cursor Lo que no toca nunca aunque seas en modo ultra perezoso: Validación en límites de confianza, manejo de errores, seguridad y accesibilidad. Perezoso significa eficiente. No descuidado. el enlace 👇

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  JohnnyDc 🐘🐍 (@johnnydc) reportó hace 60 minutos

  @midudev Siempre ha tenido competencia, pero la verdad es que al menos a mi me da mucha pereza moverme de proveedor. Ya uso gitea en servidor local y vps y Github para los clientes. Me da pereza buscar nuevo proveedor y a saber la confianza...