Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones

Problemas en las últimas 24 horas

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

Problemas Más Reportados

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

• Sitio Caído (69%)
• Inicio de Sesión (17%)
• Errores (14%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Lure	Sitio Caído	hace 1 día
Ashkelon	Sitio Caído	hace 3 días
Veigné	Errores	hace 11 días
Paris	Sitio Caído	hace 14 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 15 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 15 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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  Carlos Villuendas (@carlosvillu) reportó hace 1 minuto

  @WoodruffW Funciona offline por defecto. Tu YAML no sale de tu máquina. Tres niveles de paranoia: - normal (signal alto, poco ruido) - `--persona pedantic` - `--persona auditor` (te lo canta TODO) Saca SARIF, se enchufa a GitHub Code Scanning y los hallazgos aparecen como annotations en el PR.

• 
  Alejandro Alvarez (@AlexAlves_87) reportó hace 8 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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  ZK Radio (@zkradioz) reportó hace 10 minutos

  Zodl v3.5.1 ya está disponible en la App Store para iOS, Play Store y en GitHub para Android. Una vez completada la actualización de la red de Zcash, se requiere un software de monedero actualizado para gastar fondos de Orchard bajo las nuevas reglas de consenso. Tras la actualización, @zodl_app funcionará según lo previsto para enviar y recibir ZEC a través de Orchard. A medida que la infraestructura vuelva a estar operativa, es posible que experimentes retrasos ocasionales. Si es así, ejecuta una prueba de servidor y selecciona el servidor con mejor rendimiento en: Configuración avanzada → Elegir un servidor. Ten en cuenta que las transacciones de Orchard intentadas durante el periodo de actualización de la red no se minaron. Si no estás seguro del estado de una transacción, verifica el TXID en la cadena de bloques o ponte en contacto con @zodl_support. #zcash #zec $zec #update

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  Darwinglish (@SoyDarwinglish) reportó hace 13 minutos

  En GitHub o Jira, un Issue puede ser: 🔹 un bug 🔹 una mejora 🔹 una tarea 🔹 una pregunta 🔹 algo pendiente de revisar Por ejemplo: ✅ “I created an issue for the login bug.” Aquí sí está relacionado con un bug. Pero: ✅ “Can you open an issue for this improvement?” Aquí no es un problema. Es una mejora que quieren documentar.

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  CryptoWhale™ (@SCryptowhale) reportó hace 16 minutos

  Un tipo apodado nbatman en Reddit edificó accidentalmente el sitio web más práctico del internet. Se llama FMHY (Free Media Heck Yeah). Este es el portal que Google borró de los resultados de búsqueda por infracciones DMCA, que Reddit censuró en las sombras por promocionar piratería, que la Motion Picture Association etiquetó como amenaza principal de piratería, y que la RIAA presionó a los proveedores de hosting para que lo abandonaran. Continúa en línea. Se actualiza cada mes. Así funciona. FMHY es el catálogo. La wiki misma no hospeda nada. Únicamente te especifica dónde reside realmente cada cosa gratuita en internet, estructurada en 14 secciones con evaluaciones de seguridad en cada enlace particular. → Películas y series en 4K de más de 50 plataformas de streaming → Música con calidad de Spotify y Apple Music → Adobe Creative Cloud, Microsoft Office, AutoCAD, JetBrains → Cada curso pago en cada plataforma mayor de aprendizaje → 100 millones de libros y artí***** a través de Anna's Archive → Opciones gratuitas a cada utilidad de IA paga → Una extensión de navegador SafeGuard que marca sitios inseguros en tiempo real Arrancó como un único documento de Google gestionado por un moderador de Reddit en 2018. Google lo liquidó con un retiro por DMCA en 2023. La comunidad reconstruyó la wiki en su propio dominio, la replicó en GitHub e IPFS, y actualmente la ejecuta en 12 dominios de respaldo contemporáneamente. No hay empresa. No hay CEO. No hay servidor central. Seis voluntarios anónimos sostienen todo el proyecto en su tiempo personal. Las donaciones vía Ko-fi costean el hosting. Nadie embolsa ganancias. Hollywood no logra cerrar esto. Spotify no logra cerrar esto. Adobe no logra cerrar esto. Toda la economía de suscripciones se mantiene porque no sabes que esta wiki existe.

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  $Marcos (Lumpen fiscal)🇵🇸 (@marcos101u) reportó hace 16 minutos

  Hace rato estoy puteando a github copilot por ******** que omite cosas que estaban bien claras. Menos mal que yo no lo pago

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  angel (@angeldot_) reportó hace 19 minutos

  ESTE REPO HACE QUE CLAUDE ESCRIBA HASTA UN 94% MENOS DE CÓDIGO Fable 5 es el mejor modelo de código del mundo. También el más caro. Cada línea que escribe de más, la pagas tú. Ponytail lo arregla con una idea absurdamente simple: convierte a tu agente en el senior vago del equipo. Ese que mira tus 50 líneas y las reemplaza por una. Antes de escribir nada, el agente se pregunta: → Esto necesita existir? → Ya está en el codebase? → Lo hace la librería estándar? → Lo hace el navegador de forma nativa? → Cabe en una línea? Solo si todo falla, escribe el mínimo que funciona. Resultado: • hasta 94% menos código • un 20% menos de factura • un 27% más rápido Sin recortar seguridad ni validaciones. Se instala en 2 comandos: /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail /plugin install ponytail@ponytail 83.000 estrellas en GitHub. Gratis y open source. El mejor código es el que nunca escribiste. Enlace al repositorio abajo👇

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  Shagai (@Shagaiyo) reportó hace 21 minutos

  Tengo que probar este modo live, pero últimamente (desde 5.5) para mi la mejor forma es ir conversando, mejor que intentar hacer one-shot con una tarea bien específica. Sería gracioso decirle, usa la cli de atlassian/gitlab/github para acceder a los issues que tengo abiertos, pilla el dedicado a X, lee el problema e implementa la solución, pregunta si te falta información.

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  Alejandro Alvarez (@AlexAlves_87) reportó hace 21 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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  silvan (@silvanrec) reportó hace 22 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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  Mbantino Pérez (@Tacantinho) reportó hace 22 minutos

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

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 24 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 24 minutos

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

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  Bitácora de un Ingeniero de Software (@bitacoraingsoft) reportó hace 26 minutos

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

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  IVAN | IA (@ivnways) reportó hace 28 minutos

  GitHub Copilot te está cobrando ahora mismo. Y lo peor: la mayoría de devs no sabe cuánto ni por qué... Cada petición tiene un precio. Cada contexto que se dispara, también. Y cuando llega la factura, ya es tarde. 5 hábitos para dejar de sangrar dinero: - Modelo potente solo cuando la tarea lo merece - Modelos pequeños para tareas simples - Controla el contexto antes de que se dispare - Fragmenta trabajos complejos en etapas - Monitoriza el consumo antes de que duela. La IA bien usada es un arma de precisión. La IA mal usada es un agujero en tu bolsillo.

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  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 28 minutos

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

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  Gentleman Programming (@G_Programming) reportó hace 32 minutos

  Hoy mejoré mi sistema de review adversarial a la mañana, y ese mismo sistema custodió todo lo que shippeé el resto del día. Nació y se pagó solo en la misma sesión. Te cuento el proceso completo, porque acá lo que vale no es el resultado, es cómo se llegó. Empezó con una auditoría de tokens a mi propia herramienta. Resulta que gentle-ai le inyectaba unos 13.600 tokens de contexto fijo a CADA sesión de Claude Code antes de que escribas una sola palabra. El protocolo de memoria entraba tres veces por canales distintos. La persona entraba dos veces. Y lo peor: las dos copias habían drifteado, eran textos parafraseados diciendo casi lo mismo con wording distinto. Eso no es solo plata, locura. Instrucciones repetidas con palabras diferentes te degradan el compliance del modelo. Es calidad la que se te va. ¿Cuál fue la regla? No tocar una sola línea de código sin proceso. Cada cambio pasó por el ciclo completo de Spec-Driven Development: exploración, propuesta, diseño, tareas, implementación con TDD estricto, verificación. Y arriba de todo eso, judgment day: dos jueces ciegos revisando en paralelo, un ledger de findings persistido, y re-reviews acotados solo a lo que tocaron los fixes. Y acá viene el dato que me parece el más importante del día. Cinco veces el verify formal dio PASS. Y las cinco veces los jueces adversariales encontraron críticos reales. Un data race reproducido con go test -race. Un GET HTTP a la API de GitHub metido en cada session start que nadie había pedido. Reglas de contenido perdidas en una migración que los tests no veían, porque comparaban versión nueva contra versión nueva y nunca contra la fuente de verdad. En total: 54 findings encontrados, arreglados y verificados antes de mergear. Los números finales quedaron una flor: entre 1.700 y 2.600 tokens menos por sesión. Y reviews que antes churneaban infinito ahora convergen de verdad. Cinco findings, después uno, después uno, después cero. Finish. La parte que más me gusta ya te la spoileé arriba, pero mereces el detalle: el primer feature que shippeamos a la mañana era justo el contrato de review con ledger. Ese mismo sistema custodió los otros tres durante el resto del día. Construimos la herramienta de calidad primero, y la herramienta se pagó sola. Tres lecciones que me llevo. Un test de regresión vale lo que vale su baseline. A los agentes la evidencia se les dicta verbatim, porque cuando parafrasean, inventan. Y la IA es una herramienta: el humano dirige, la IA ejecuta, y los procesos existen para que ninguno de los dos se mienta a sí mismo. gentle-ai v1.44.0 y engram v1.19.0 ya están afuera, con todos los artefactos y ledgers de review archivados en los repos para el que quiera auditar cada decisión. Esto es lo que pasa cuando dejás de pedirle código a la IA y empezás a construir SISTEMAS con ella. Éxitos, nos vemos ahí. Y disfruten el nuevo Gentle-Ai !!

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  Chesny (@chesny) reportó hace 37 minutos

  4 agentes de IA viven dentro de 1 bóveda de Obsidian y dirigen un negocio en Etsy con una nómina de $100. La bóveda es un segundo cerebro donde cada archivo está conectado a todos los demás, un grafo vivo que los agentes leen antes de moverse, rastreando lo que 1 cambio provoca en 3 archivos aguas abajo antes de tocar nada. Matt es el gerente que realiza reuniones en una nota de sala de guerra y escribe informes diarios que su dueño lee con el café, registrando cada decisión como un informe para accionistas. Bunkin dirige la producción de camisetas, velas, listados, mientras Dennis se sienta en el laboratorio de investigación cocinando ideas todo el día, soltando cada una en un pipeline donde los otros agentes son enviados en misiones para convertirlas en dinero. Luke cierra el ciclo en el laboratorio de medios, creando TikToks para los productos de Bunkin sin cámara, sin editor y sin factura. Todo el grafo fue dibujado con Git Nexus, de código abierto y gratis en GitHub, y todo el personal funciona con 1 suscripción plana a Codex con GPT 5.5 $100 al mes para un gerente, un diseñador, un investigador y un equipo de video. La mayoría de los fundadores queman $4,000 al mes en freelancers y aún responden sus propios correos a la 1 de la mañana. La bóveda sigue pensando después de que su dueño cierra sesión.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 39 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 44 minutos

  Pagas $42 al mes por almacenar tus archivos, tus fotos y tus contraseñas en los servidores de otras empresas. $504 al año por alquilar cosas que solías poseer. Hay un repo en GitHub con 36k estrellas que convierte cualquier mini PC o Raspberry Pi en tu propia nube personal. Sin código. Sin Docker. Sin línea de comandos. Un comando. Treinta minutos. Listo. Se llama CasaOS. Lo que puedes instalar con un clic desde su tienda: Jellyfin - tu propia Netflix con todo lo que tienes descargado Immich - Google Photos con reconocimiento facial incluido Nextcloud - Dropbox en tu servidor, con sincronización en todos tus dispositivos Vaultwarden - 1Password en local, tus contraseñas no salen de tu casa AdGuard Home - bloquea anuncios en todos los dispositivos de tu wifi Home Assistant - controla todos tus dispositivos inteligentes desde un sitio Syncthing - sincronización de archivos sin ninguna nube de por medio 100.000+ apps de Docker disponibles en la tienda. Lo que antes requería un fin de semana entero: Instalar Linux. Configurar Docker. Escribir archivos compose. Montar el almacenamiento. Arreglar errores. CasaOS lo hace todo sin que toques un archivo de configuración. Ves iconos. Los haces clic. ✅ Raspberry Pi, Intel NUC, viejas laptops y la mayoría de mini PCs ✅ Acceso desde el móvil, la TV o cualquier dispositivo fuera de casa ✅ Sin cuenta. Sin suscripción. Sin que tus datos salgan de tu red. ✅ 97 releases. v0.4.15. Apache-2.0. Netflix cobra cada mes. Google cobra cada mes. Dropbox cobra cada mes. 1Password cobra cada mes. CasaOS no. el enlace 👇

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  J.C. (@LibreJC) reportó hace 47 minutos

  @MondoXboxEsp @Adrian_GX La info viene de The Information, no ninguna revista de videojuego pero veremos que pasa. Yo no descarto que mínimo la conviertan en filial tipo LinkedIn y GitHub, así a lo mejor le dan mas independencia en la toma de decisiones. Y si va mal, se chapa o se vende. Una pena...

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  VitoApH 🏛️ (@VitoApH) reportó hace 48 minutos

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

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  Adicto a la IA | Noticias, tools & prompts (@ElAdictoalaIA) reportó hace 48 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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  Kevin Rojo 🇩🇴 (@KevRojo) reportó hace 51 minutos

  [2/2] Entonces... esa situacion y ese beef solo me iban a llevar a cometer errores, estuve a punto de subir el codigo fuente de dulus pro a github solo para probar un punto... que gano yo probando ese punto? que pierdo? Si estan copiando Dulus free que son solo 27 tools.... Que sera si subo Dulus business que son +120 tools? Entonces la gente se confunde conmigo y dice... ah este es developer y no le gusta mostrar el codigo. El problema no es ese... el problema es este [0.2.0 5 may 2026] < First pip install dulus version [3.2.6 12 jun 2026] last stable 0.2.0 (5 may) y 3.2.6 (12 jun) hay 113 versiones publicadas en PyPI. Entonces el que sabe de Pypi. sabe que esos no son simples git push. ahora te pregunto a ti. Como te sentirias tu? Yo llegue a X con todas las buenas, les escribi ( lo admiraba ) el pana nunca respondio, me dejo en seen y le molestaron los articulos que escribi comparando Dulus con Hermes Osea, no es que me este inventando el beef... es que ya paso, estamos bloqueados el esta lleno de Odio porque sabe que a Single dev f*** him and his team entonces tan robandome toda la creatividad.... como soy a single dev.... nadie lo notara... Pero Dios tiene la ultima palabra.

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  Clau Cave (@ccavezzali) reportó hace 54 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 55 minutos

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

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  🇲🇽 ingjmanuells :~$ (@ingjmanuells) reportó hace 55 minutos

  ¿Sabes que es un webhook? Un webhook es una notificación automatizada y en tiempo real entre aplicaciones. Funciona mediante un evento (como un "push" en GitHub), lo que dispara una petición HTTP automática hacia un servidor para ejecutar una acción inmediata.

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  santi (@santtiagom_) reportó hace 56 minutos

  si querés estudiar IA para crear agentes, tenés que entender los fundamentos. este es el roadmap que seguiría: 1) modelos → una idea básica de qué son los LLMs y cómo hacer tu primera llamada a una API. 2) contexto → qué información ve el modelo y cómo funciona el context window. 3) tools → cómo un modelo puede leer archivos, buscar información, ejecutar código o llamar APIs. 4) MCP → cómo conectás servicios externos, como Google Calendar, GitHub o Slack. 5) RAG → cómo recuperás información relevante sin llenar todo el contexto. por ejemplo: responder preguntas sobre un PDF. 6) harness → el sistema que coordina modelo, contexto, tools, permisos y ejecución. 7) memoria → qué información se guarda para no tener que explicarle lo mismo al modelo una y otra vez. 8) loop agéntico → cómo un agente ejecuta acciones, observa resultados, verifica si cumplió el objetivo y vuelve a intentar. después podés profundizar en: subagents, fan-out, planning, verification loops, evals, permisos y arquitectura. crear agentes es aprender a diseñar sistemas alrededor de modelos. gran parte del trabajo aparece cuando empezás a conectar contexto, tools, memoria, permisos y loops de ejecución.

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  Iñigo Larrea (@larreaio) reportó hace 58 minutos

  @davidalvarezdlt Claude programando y Codex revisando me funciona bastante bien, encuentra cosas importantes que sino se habrían colado. Usando el bot de Codex en github o el propio /review de Codex a traves de CLI.

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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 60 minutos

  🚨 Microsoft detecta grave vulnerabilidad en Claude Code 🚨 Una falla en el agente de programación de Anthropic permitía filtrar credenciales sensibles. Investigadores descubrieron manipulaciones en GitHub a través de ataques de prompt injection. La amenaza se deriva de contenido malicioso en issues y pull requests. Microsoft advierte que esta situación resalta los nuevos riesgos en entornos CI/CD. La corrección se implementó el 5 de mayo tras un reporte responsable. El caso subraya la creciente vulnerabilidad de los agentes de IA.