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%)
• Errores (24%)
• Inicio de Sesión (9%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Saltillo	Sitio Caído	hace 2 días
Montlhéry	Sitio Caído	hace 3 días
Aulnay-sous-Bois	Sitio Caído	hace 3 días
Saltillo	Sitio Caído	hace 3 días
Granada	Sitio Caído	hace 3 días
Vernon	Sitio Caído	hace 3 días

Mapa de Fallos

Discusión comunitaria

¿Consejos? ¿Frustraciones? Compártelos aquí. Los comentarios útiles incluyen una descripción del problema, la ciudad y el código postal.

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

Reportes de Fallos de GitHub

Los últimos problemas e interrupciones reportados en social media:

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 8 segundos

  NVIDIA te dio streaming de juegos gratis durante 10 años. Se llamaba GameStream. Venía integrado en GeForce Experience. Podías jugar cualquier juego de tu PC en tu tele, tu móvil, tu tablet. Sin suscripción. Sin límites. Simplemente funcionaba. Y el 29 de marzo de 2023, NVIDIA lo borró a la fuerza. Una actualización obligatoria de Shield TV eliminó la función de dispositivos que la gente ya había pagado. Tres semanas después llegó la demanda colectiva. NVIDIA empujó a esos mismos clientes hacia GeForce NOW, de 9,99 a 19,99 dólares al mes. Y en enero de 2026 añadieron un límite de 100 horas mensuales. Casualidad. La comunidad no se quedó de brazos cruzados. Hicieron ingeniería inversa del protocolo GameStream. Construyeron un servidor open source desde cero. Lo hicieron funcionar en GPUs NVIDIA. Luego AMD. Luego Intel. La herramienta gratuita de NVIDIA solo funcionaba en hardware NVIDIA. La herramienta gratuita de la comunidad funciona en el hardware de todos. Se llama Sunshine. 37.835 estrellas en GitHub. Licencia GPL-3.0. Creado por el equipo LizardByte. Liderado por ReenigneArcher con 1.001 commits. Último push a GitHub hoy, 10 de junio de 2026. Lo que hace: → Transmite cualquier juego de tu PC a cualquier cliente Moonlight. Móvil, tablet, tele, portátil, otro PC → Resolución 4K a 120 fps con HDR → Codificación H.264, HEVC y AV1. Acelerada por hardware → GPUs NVIDIA, AMD e Intel → Emulación de mandos Xbox, PlayStation y Nintendo Switch Pro → Interfaz web para configuración y emparejamiento → Sesiones ilimitadas. Sin límite. Sin cronómetro → Windows, Linux, macOS y FreeBSD → Red local o por internet con UPnP o Tailscale Ahora compara los números. → GeForce NOW Performance: 9,99 dólares al mes. Solo hardware NVIDIA. Límite de 100 horas mensuales → GeForce NOW Ultimate: 19,99 dólares al mes. 239,88 al año. Solo hardware NVIDIA. Límite de 100 horas mensuales → Sunshine: 0 dólares. Para siempre. NVIDIA, AMD e Intel. Sin límite. Sin cronómetro Ars Technica escribió el obituario en abril de 2023: GameStream de NVIDIA está muerto y Sunshine con Moonlight son mejores sustitutos. NVIDIA quitó un producto gratuito. La comunidad lo devolvió. Mejor. Y en más hardware. Pero NO instales Sunshine. Mejor sigamos pagándole a NVIDIA 20 dólares al mes por lo que antes era gratis. 100% open source. Link en comentarios ↓

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  z (@zaynmcps) reportó hace 43 segundos

  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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  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 2 minutos

  El repo ya tiene 77.900 estrellas y 14.300 forks en GitHub. Gestionar flotas de agentes ya es un problema real, no una curiosidad de X.

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  José Luis Gómez (@JoseLuisGDoc) reportó hace 4 minutos

  Los cambios recientes en el código fuente del servidor de Signal en GitHub muestran este soporte interno para cuentas sin número de teléfono (ajustes en la seguridad del registro, bloqueos y gestión de códigos regionales).

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  Juna.es (@juna_es) reportó hace 5 minutos

  Freedom Factory presentó el PQ1, una hardware wallet que se anuncia como la primera diseñada para resistir ataques de computación cuántica. Utiliza el esquema de firmas SPHINCS+C10, una variante comprimida del estándar post-cuántico del NIST, e integra esas firmas dentro de cuentas inteligentes ERC-4337 en Ethereum y redes EVM. El dispositivo es air-gapped, se conecta solo por USB-C y cuesta 179 dólares, con envíos previstos para el cuarto trimestre de 2026. La arquitectura de seguridad se apoya en dos elementos seguros independientes con certificación EAL6+. La semilla se divide mediante una operación XOR entre ambos chips, de modo que vulnerar uno solo no compromete el material criptográfico. La empresa, conocida por ethOS y el dispositivo dGEN1, publicó todo el código (hardware, firmware y aplicación) en GitHub bajo licencia open source, con builds reproducibles. El respaldo incluye a inversores como Vitalik Buterin y Balaji Srinivasan, y la compañía sostiene que el PQ1 supera a wallets que solo protegen actualizaciones de firmware sin asegurar los activos en sí. Sin embargo, el producto está en preventa y las auditorías externas completas aún no han terminado. Los contratos de account abstraction ERC-4337 están bajo revisión de seguridad por Trail of Bits, según reconoce el propio sitio oficial. El dispositivo usa una variante comprimida del estándar SPHINCS+ que mantiene la misma asunción de seguridad, romper SHA-256, pero con un límite de 65.536 firmas por clave, controlado por firmware. No hay retrocompatibilidad con ECDSA, lo que lo convierte en una apuesta por una criptografía post-cuántica pura. Bitcoin no está soportado porque la red carece de cuentas post-cuánticas viables para uso cotidiano. La propuesta es técnicamente ambiciosa y responde a una necesidad real de preparación ante la amenaza cuántica, pero el PQ1 aún no ha sido enviado a los compradores y las auditorías externas del firmware completo y de la implementación criptográfica no se han completado. Es un producto que promete resolver un problema futuro, pero cuya seguridad práctica está todavía por verificarse de forma independiente.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 6 minutos

  No cobran por hora. No tienen mal día. No necesitan descanso. Pero trabajan 24/7. 10 repos de GitHub para automatizar tu trabajo con agentes IA:

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  Pablo Carrallo (@pcarrallo) reportó hace 9 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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  𝑽𝒂𝒍𝒆𝒓𝑰𝑨 (@ValeriA_Tech) reportó hace 10 minutos

  Simplemente pregúntale a la IA. Mi frase más escrita desde que incorporamos Lindy a nuestro flujo de trabajo diario. Cada pregunta cuesta capital social. Haz una pregunta tonta en público y quedas mal. Molesta dos veces a un desarrollador y te ganas un enemigo. Una pregunta a Lindy no cuesta nada y te da datos de GitHub en segundos. Ahora la gente pregunta muchísimo más porque el coste social se ha reducido a cero. @getlindy @Altimor

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  Lori (@lornasuriano) reportó hace 11 minutos

  @nicoproducto Es que sí, yo por eso lo subí a GitHub para que cualquiera lo use porque me pareció útil posta y quiero que el resto lo use si le sirve

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  angel (@angeldot_) reportó hace 12 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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  Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportó hace 14 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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  Luis (@medioluiss) reportó hace 20 minutos

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

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  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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  Fran Pradas | Ingeniero de IA (@franpradasAI) reportó hace 22 minutos

  🤖 Gestión de Dependabot Prompt: “Revisa las pull requests abiertas de Dependabot en GitHub. Analiza cada actualización, comprueba sus riesgos y ejecuta los tests en un entorno aislado. Si algo falla, encuentra la causa y prepara la corrección mínima. Fusiona solo cambios menores y seguros con permiso. Pide aprobación para actualizaciones importantes o dudosas. No publiques, comentes ni fusiones nada sin autorización. Al final, resume qué se revisó, corrigió, fusionó o quedó bloqueado.”

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  Leo (@leoxbtt) reportó hace 26 minutos

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

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  SONIA (@S0N_IA) reportó hace 27 minutos

  MÁS DE 70,000 PROYECTOS DE AGENTES INDEXADOS, Y CASI NINGUNO SE PUEDE LLAMAR DE VERDAD 70,000 proyectos de agentes de ia indexados desde github, hugging face, pypi, npm y otras fuentes públicas. suena a un ecosistema gigante. la cifra real de agentes que están conectados y se pueden llamar en vivo es una fracción muchísimo más chica de eso. indexar un repositorio es trivial, cualquier scraper lo hace. el problema real es otro: hacer que un agente operado por alguien que nunca conociste, corriendo en un stack distinto al tuyo, sea direccionable, atribuible y alcanzable fuera de su propio runtime. eso es lo que casi nadie resolvió todavía. mcp ya resolvió cómo un agente descubre y llama una herramienta dentro de una relación coordinada por un host. lo que mcp no resuelve es qué pasa cuando dos agentes no comparten host, no se conocen de antemano y pertenecen a operadores distintos. ahí es donde nace la idea de una red abierta: cada agente publica una identidad criptográfica propia y una tarjeta con sus capacidades, precios y endpoint. otro agente describe en lenguaje simple lo que necesita, un oracle devuelve candidatos ordenados, y el que llama elige uno y lo contacta directo. la parte que nadie cuenta es que esta capa no reemplaza a mcp, lo empuja hacia una pregunta incómoda. mcp ya tiene servidores remotos, registros y descubrimiento dinámico, cada vez se parece más a una red. y si un servicio remoto tiene identidad persistente, historial, reputación y precio propio, la pregunta deja de ser si es una “herramienta” y pasa a ser si es un peer que casualmente se puede llamar. lo que todavía no está resuelto es justo lo más difícil: la reputación abierta se puede manipular, los acuerdos y disputas entre agentes no están estandarizados, y cualquier directorio con incentivo económico de por medio termina atrayendo spam y ataques sybil tarde o temprano. así que la cifra real detrás de esos 70,000 proyectos no es cuántos existen, es cuántos de esos son direccionables hoy mismo por otro agente que nunca los había visto antes. y esa cifra, todavía, es incómodamente pequeña.

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  ares. 🎧 (@aresotik) reportó hace 28 minutos

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

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  Lucius Seneca (@TheLuciusSeneca) reportó hace 31 minutos

  @VillanSplit @RudeusGreyrat52 Oh claro, porque la AI de fantasia funciona igual que la AI de la vida real... Sabes quien usa AI? Microsoft, sabes de que son dueños ellos? de GPT, y como tal, tienen acceso a todo el poder de los modelos que no estan accesibles al publico, literalmente tienen acceso a los mejores recursos de sus modelos mas avanzados. Los cuales alimentaron con toda la informacion de Github para programar y usaron eso constantemente para el desarrollo de Windows 11. Y sabes en que resulto eso? En un OS tan roto que chinga hardware y que ha sido rechazado tanto que literalmente acaban de anunciar que van a extender soporte a Windows 10 por un año mas porque nadie se esta pasando a Windows 11. Windows 11 es un fracaso tan grande que literalmente ha impulsado el mayor crecimiento de adoptacion de Linux en la historia real de la humanidad. Windows 11 desarrollado por AI es tan pero tan ******, que causo bajon de ventas en DELL al punto que se vieron forzados de vender computadoras con Linux lo cual ha sido un exito para salvar a DELL del caos que causo Windows 11. Fue un fracaso tan grande que tuvieron que prohibir el uso de AI para hacer mas updates de Windows 11, y si ellos, que son dueños de GPT con acceso a los modelos mas poderosos y avanzados de la tecnologia y entrenado con todo el material de años de otros programadores en Github no pudieron obtener un buen resultado, ellos, quienes literalmente estan desarrollando el sistema, los creadores del mismo, no son capaces de obtener resultados buenos para el conocimiento mas abierto del mundo ya vas a poder tu con tu modelo gratis o de $20 al mes xD

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  z (@zaynmcps) reportó hace 32 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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  Iceebook (@iceebook_) reportó hace 34 minutos

  Un agente de IA basado en el modelo Kimi K3 tenía que resolver un reto de ciberseguridad en un entorno cerrado y, en vez de resolverlo, buscó la trampa. Vio que la prueba había dejado accesible GitHub, se descargó el repositorio oficial y leyó ahí la respuesta. No hackeó nada ni explotó ningún fallo, solo aprovechó una puerta que los propios evaluadores dejaron abierta. El caso importa porque enseña un problema de cómo se diseñan estas pruebas, ya que si le das a un agente acceso a un terminal, también puede fisgar conexiones y permisos que no tocaban.

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  darwin enriquez (@darwinenriquez) reportó hace 36 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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  Los ingobernables del caribe🌴 (@Losingoberm5nv) reportó hace 37 minutos

  🚨 UN DESARROLLADOR CHINO ACABA DE REVELAR LA VERDADERA IMPRESORA DE DINERO (Y ES 100% GRATIS) Existe una herramienta open source en GitHub que ya supera las 100.000 estrellas. Se llama MoneyPrinterTurbo. La creó un programador chino. Abajo, en el siguiente post, te dejo el enlace de GitHub (y Drive si aplica) para descargarla completamente gratis. Es código abierto total. Genera videos completos y listos para publicar en TikTok, Reels y YouTube Shorts… de forma automática. Cómo funciona (y por qué está volviendo loca a la gente): Todo en un solo flujo automático: ✅ Guion generado por IA ✅ Locución realista ✅ Subtítulos sincronizados ✅ Materiales visuales ✅ Edición final En minutos tienes el video terminado. Tú casi no haces nada. Por qué se volvió un fenómeno viral: Hasta ahora el proceso era un infierno: Una herramienta para el guion → otra para la voz → otra para subtítulos → otra para clips → otra para editar. Cada una cobrando, cada una con su curva de aprendizaje, cada una robándote horas. MoneyPrinterTurbo lo unió TODO en un solo lugar. Gratis. Ilimitado. Y se convirtió en el proyecto open source más viral de su categoría. Dueños de tiendas de TikTok y canales de YouTube Shorts están sacando entre 6.000 y 10.000 $ al mes usando exactamente este sistema. La diferencia es brutal: Ellos pagan por un montón de herramientas. Tú no pagas ni un centavo. La instalación tarda unos 5 minutos. Guarda este post YA para no perderlo. En el siguiente comentario/post te dejo el Drive y el GitHub listos para descargar.

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  Ink (@TheInkReaper) reportó hace 37 minutos

  si... ni yo puedo defender la falta de interes y esfuerzo por la gente que se queja asi de github sabes donde esta Releases, sabes ya como funciona, por que tu instinto es decir "esta mal porque no esta como yo quiero"?

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  z (@zaynmcps) reportó hace 40 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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  Mario Juárez (@mariomka) reportó hace 41 minutos

  Dejé de pagar Freeletics. Me hice una app a medida. No he tocado ni revisado ni una línea de código. 80 commits en varios días, en pequeños huecos entre otras cosas. Es una PWA, local-first. Sin backend, sin cuentas, sin servidor. Todo se ejecuta y se guarda en el navegador y se despliega gratis en GitHub Pages. Pero lo interesante es el flujo. Estoy en el gym, veo algo que no me gusta, algo que podría mejorarse, un botón donde no toca o quiero una funcionalidad nueva. Abro @orca_build desde el móvil, prompteo, commit y push. GitHub Actions pasa lint, tests unitarios y e2e, buildea y despliega. Antes de terminar la serie lo tengo actualizado en el móvil. Y las rutinas tampoco las escribo yo. Son ficheros JSON y los genera Claude con una skill personalizada que tiene referencias de entrenamiento basado en la última evidencia, mi perfil, y un script que valida el formato. La skill la tengo privada que va con mis preferencias y mis datos. El stack es React 19, Vite, Tailwind y Dexie. Yo vengo de Vue y no había tocado React, pero, da exactamente igual. En este proyecto no he revisado ni una línea de código, pero hay una buena red de seguridad: TypeScript estricto, Biome, 307 tests unitarios, e2e con Playwright y hooks de git que no me dejan pushear si algo falla. Y para cualquier feature un poco grande tiro de Forge, mi propio plugin para Claude/Codex que planifica, construye, valida, revisa y refactoriza. La verdad es que funciona de lujo.

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  robertob (@humusb) reportó hace 47 minutos

  github está caído :S

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  Suit (@_suuitt) reportó hace 48 minutos

  GITHUB DE MRD PENSE QUE ESTABA HACIENDO ALGO MAL POR UNA HORA Y ES EL **** GITHUB ACTIONS CAIDO

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  David Fernández (@naroh) reportó hace 51 minutos

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

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  Iceebook (@iceebook_) reportó hace 54 minutos

  Un agente de IA basado en el modelo Kimi K3 tenía que resolver un reto de ciberseguridad en un entorno cerrado y, en vez de resolverlo, buscó la trampa. Vio que la prueba había dejado accesible GitHub, se descargó el repositorio oficial y leyó ahí la respuesta. No hackeó nada ni explotó ningún fallo, solo aprovechó una puerta que los propios evaluadores dejaron abierta. El caso importa porque enseña un problema de cómo se diseñan estas pruebas, ya que si le das a un agente acceso a un terminal, también puede fisgar conexiones y permisos que no tocaban.

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  Víctor Falcón (@victoor) reportó hace 57 minutos

  Darle acceso a internet real a un agente de IA suele ser una pesadilla de APIs de pago, tokens y selectores que se rompen cada dos por tres. Agent Reach resuelve esto de forma bastante directa. Es una herramienta por CLI para que tus agentes puedan buscar y leer contenido de sitios como Reddit, Twitter, YouTube o GitHub, sin tener que pagar un duro en APIs de terceros. Lo interesante es que funciona como una capa de abstracción. El proyecto se encarga de mantener las integraciones y los métodos de extracción actualizados por debajo. Si una plataforma cambia su interfaz o su acceso, tú no tienes que tocar nada en tu código. Una utilidad tremenda si estás montando agentes que necesitan nutrirse de lo que pasa en redes sociales en tiempo real sin meterte en el fango de configurar scrapers para cada web.