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 2 días
Ashkelon	Sitio Caído	hace 4 días
Veigné	Errores	hace 12 días
Paris	Sitio Caído	hace 15 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 16 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 16 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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  Bitácora de un Ingeniero de Software (@bitacoraingsoft) reportó hace 51 segundos

  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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 4 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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  Policar Bizar¡ (@PolicarBizar) reportó hace 5 minutos

  Las suscripciones de IA son un chollo insostenible: 200 dólares al mes dan acceso a 14.000 dólares en tokens Un estudio de SemiAnalysis ha destapado algo que pocos usuarios sabían: los planes premium de ChatGPT y Claude permiten consumir mucho más de lo que cuestan. 7 Con una suscripción de 200 dólares al mes, OpenAl deja gastar el equivalente a 14.000 dólares en tokens de API; con Anthropic, el importe de la factura en tokens subiría hasta los 8.000 dólares en tokens. El problema es que esto no puede durar. Las empresas están subsidiando el uso masivo con la esperanza de enganchar usuarios, pero el modelo se va requebrajando a medida la lA agéntica multiplica el consumo de tokens. GitHub Copilot ya ha dado el primer paso: adiós a la tarifa plana, hola al pago por uso. La cuestión es si realmente queremos que la IA sea tan barata ahora... o preferimos pagar un precio justo desde el principio para que el servicio sea estable y sostenible a largo plazo.

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  santi (@santtiagom_) reportó hace 6 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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  Luis M. Gutierrez (@cast2012) reportó hace 7 minutos

  @github soy mexicano y me bloquearon mi cuenta porque según estoy en un país sancionado por la OFAC y ya tengo más de una semana y nadie es capaz de responder mis ticket pidiendo ayuda. El servicio no es si fuerte mi usuario es lordluis2021

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  Álvaro López | Sabiadicción (@SabioSentido) reportó hace 8 minutos

  UN CHINO HA CREADO OFICIALMENTE UNA MÁQUINA DE IMPRIMIR DINERO. Hay una herramienta en GitHub que ha recibido 13 000 estrellas. Se llama moneyprinterturbo. La ha creado un desarrollador chino. Es gratuita y totalmente de código abierto. Genera automáticamente vídeos completos para TikTok, Reels y YouTube Shorts. ¿Cómo funciona? Lo hace todo en un único flujo de trabajo. Creación del guion, locución, subtítulos, recursos visuales, edición... todo en cuestión de minutos. El resultado es un vídeo listo para publicar. Tú no tienes que tocar nada. Ahora bien, ¿por qué se ha vuelto tan popular? Porque normalmente este proceso funciona así: Una herramienta para el guion, otra para la locución, otra para los subtítulos, otra para las imágenes y otra para la edición. Cada una requiere dinero, tiempo y aprendizaje por separado. Moneyprinterturbo lo ha reunido todo bajo un mismo techo. Se ha convertido en el proyecto de código abierto más popular de su categoría, gratuito y sin límites. Los canales de TikTok Shop y YouTube Shorts ganan entre 6000 y 10 000 dólares al mes. Ellos utilizan este proceso. La diferencia es la siguiente: Ellos pagan por las herramientas. Tú no pagas nada. La instalación te llevará 5 minutos. Búscalo en GitHub. Instálalo, ejecútalo, crea contenido: todo está totalmente en tus manos.

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  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 11 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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  ZK Radio (@zkradioz) reportó hace 12 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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  precis0x (@precisox) reportó hace 13 minutos

  NVIDIA acaba de abrir el código de SkillSpector, una de las herramientas más importantes que han salido últimamente para la seguridad en agentes de IA. La gente está descargando “skills” de GitHub para usarlos en Claude Code, Codex, Gemini y otros agentes. El problema es que estos skills no son solo prompts: traen instrucciones + código ejecutable que corre con los mismos permisos que tienes tú. Un skill que instalas “para ahorrar tiempo” puede leer tus variables de entorno, robar tus API keys o enviar información sin que te des cuenta. Un estudio reciente encontró que aproximadamente 1 de cada 4 skills públicos tiene vulnerabilidades, y una parte de ellos son directamente maliciosos. SkillSpector cierra ese hueco. Es un escáner de seguridad que te responde una pregunta clave antes de instalar cualquier skill: ¿esto es seguro de ejecutar? Funciona con: - Enlaces de GitHub - Zips - Carpetas locales - Archivos .md individuales Hace un análisis estático rápido (detecta patrones peligrosos, inyecciones, exfiltración de datos, etc.) y compara las dependencias contra CVEs en tiempo real. Opcionalmente usa un LLM para revisar la intención y reducir falsos positivos. Al final te da un score de riesgo del 0 al 100 + un veredicto claro: Safe / Caution / Do Not Install. Es open source (Apache 2.0) y ya soporta Claude Code, Codex CLI y Gemini. Antes de confiar en el próximo skill que encuentres por ahí escanéalo primero. Repo en los comentarios👇

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  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 13 minutos

  BYOK conecta tu propia API key de Anthropic, OpenAI, Gemini u OpenRouter al chat de VS Code. El uso lo factura tu proveedor directamente, no descuenta de la cuota de Copilot, y desde 1.122 funciona sin iniciar sesión en GitHub.

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  silvan (@silvanrec) reportó hace 14 minutos

  140K ESTRELLAS EN GITHUB EN TRES MESES. LA MAYORÍA DE LA GENTE SIGUE COPIANDO Y PEGANDO EN CHATGPT TODA MAÑANA. Hermes más Obsidian más NotebookLM. Un segundo cerebro que se acumula para siempre. Escribe sus propias habilidades. Mapea su propio conocimiento. Recuerda todo lo que le has enseñado. Cuanto más tiempo funciona, más inteligente se vuelve específicamente sobre ti. Una sola configuración. Se ejecuta localmente. Nunca vuelve a empezar desde cero. Cada vez que explicas tu contexto a una IA desde cero, estás pagando un impuesto que no existe una vez que esto esté construido. 📨 Guarda esto antes de que sea tarde

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  Adicto a la IA | Noticias, tools & prompts (@ElAdictoalaIA) reportó hace 16 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 17 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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  🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó hace 19 minutos

  @bloodyraintatii Antes y ahora también xD El problema sigue siendo la puerta de entrada, os enseñan a hacer cosas pero no sabéis venderos, la gente tiene los mismos proyectos replicados en sus GitHub (si es que los tienen), pocos tienen un E2E con algo que hayan hecho, aunque sea súper simple El objetivo es que cuando alguien te pregunte que sabes hacer, en vez de responderle con lo que estudiaste, le explicas lo que has creado, los problemas que te encontraste y como los solucionaste, cualquiera que te entreviste y tenga un poco de idea, va a poner más foco en tu perfil por el mero hecho de haberte puesto a hacer cosas

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 23 minutos

  El movimiento técnico tiene una lectura bastante concreta. Website Builder arranca desde una conversación, genera una página y automatiza piezas que muchas pymes suelen dejar mal hechas o directamente sin hacer: - archivo llms.txt - datos estructurados en JSON-LD - conexión con Google Search Console - conexión con Google Analytics - importación desde GitHub - publicación sin pelea manual con DNS No es solo “hazme una landing”. Es “mantén la web legible para Google, ChatGPT, Gemini y Claude”.

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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 25 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 25 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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  Camaleón Raro (@camale0nrar0) reportó hace 31 minutos

  La ejecución está commoditizada. Replit Agent, Cursor, v0, GitHub Copilot, to funciona bien. El diferenciador ahora: criterio pa reconocer patrones, anticipar edge cases, saber cuándo NO delegar al agente.

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  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 34 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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  tpx Security ⠠⠵ (@tpx_Security) reportó hace 34 minutos

  Se ha publicado en GitHub una prueba de concepto (PoC) funcional para "wp2shell", una crítica cadena de ataque en el núcleo de WordPress. La falla encadena una confusión de rutas en la REST API (CVE-2026-63030) con una inyección SQL en el componente WP_Query (CVE-2026-60137), permitiendo la ejecución remota de código (RCE) sin autenticación en instalaciones limpias a partir de la versión 6.9. Tras la asignación oficial de identificadores CVE y el despliegue de parches de emergencia (6.9.5 y 7.0.2), se ha desatado una carrera global entre administradores que buscan actualizar y cibercriminales que intentan explotar los sitios expuestos.

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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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  Carlos Villuendas (@carlosvillu) reportó hace 37 minutos

  @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.

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  Regalos Digitales (@RegalosDigitals) reportó hace 39 minutos

  UN CHINO HA CREADO OFICIALMENTE UNA MÁQUINA DE IMPRIMIR DINERO. Hay una herramienta por Drive y que en GitHub ha recibido 13.000 estrellas. Se llama moneyprinterturbo Un desarrollador chino la hizo. Aca abajo te lo dejo para descargar totalmente gratis, mira en el siguiente post de esta publicacion. Es completamente de código abierto. Produce videos completos automáticamente para TikTok, reels y YouTube Shorts. Cómo funciona. Maneja todo en un solo flujo de trabajo. Generación de guion, locución, subtítulos, recursos visuales, edición, todo en minutos. Sale un video listo para publicar. Tú no tocas nada. Ahora, por qué se ha vuelto tan popular. Porque normalmente este proceso funciona así. Una herramienta separada para el guion, otra para la locución, otra para subtítulos, otra para visuales, otra para edición. Cada una pide dinero por separado, tiempo por separado, aprendizaje por separado. Moneyprinterturbo lo unió todo bajo un mismo techo. Gratuita, ilimitada y se convirtió en el proyecto de código abierto más popular de su categoría. Las tiendas de TikTok y canales de YouTube Shorts ganan de 6 a 10 mil dólares al mes. Estos usan este proceso. La diferencia es esta: Ellos pagan por las herramientas. Tú no pagas. La instalación toma 5 minutos. Guarda esto para no perderlo que abajo en el siguiente post te dejo el Drive o el GitHub. Subo cursos gratis todos los malditos dias comenta un emoji para mas que pronto esta cuenta se volvera privada solo para la gente que me sigue.🔥

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  Nix0n (@UnTalNixon_exe) reportó hace 44 minutos

  @precisox El error de Toyota que tardó 5 años en descubrirse (y cómo dejar de confiar en los .env): En 2017, un desarrollador de Toyota dejó una clave de acceso real hardcodeada en un repositorio público de GitHub. Nadie se dio cuenta hasta 2022. Durante media década, la cadena de custodia de los datos de cientos de miles de clientes estuvo totalmente rota. El problema no es el error humano; es que seguimos usando flujos de trabajo de 2010 para gestionar secretos en 2026. Solo en 2025, GitGuardian detectó más de 28 millones de credenciales expuestas en GitHub.

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  Clau Cave (@ccavezzali) reportó hace 44 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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  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 48 minutos

  Nintendo declaró la guerra a los emuladores… y perdió. En 2024 aplastó a Yuzu: 2,4 millones de dólares y lo cerraron para siempre. En octubre Ryujinx desapareció de GitHub en una sola noche. En mayo lanzaron más de 8.500 DMCA para borrar hasta la última bifurcación de Yuzu. Para 2026 ya habían cobrado más de 6 millones de dólares en acuerdos. Todos los emuladores grandes de Switch… muertos. Pero Nintendo tiene un problema que no puede demandar: se llama Zurdi. En marzo de 2023 (un año antes de la masacre) construyó en silencio RomM. RomM no es un emulador. Es el museo que Nintendo y Sony no pueden cerrar. Subes tus ROMs legalmente volcadas, RomM las organiza, les pone portadas bonitas, metadatos, logros de RetroAchievements y te permite jugarlas directamente desde el navegador con EmulatorJS. El abogado principal de propiedad intelectual de Nintendo lo admitió en enero de 2025: “Es legal”. Porque RomM no rompe ninguna protección, solo organiza lo que ya es tuyo. Hoy RomM tiene: • 9.114 estrellas en GitHub • Licencia AGPL-3.0 (imposible de cerrar) • Soporte para más de 400 plataformas • Apps oficiales para Playnite, Android, muOS, Anbernic… • Sincronización con Steam Deck, RetroArch y Syncthing • Soporte de multidisco, DLCs, hacks, parches, manuales y compartir biblioteca con amigos Apareció en la portada de Hacker News. Mientras Sony borraba 2.000 juegos de PS3, Vita y PSP de su tienda… Mientras Nintendo mataba todos los emuladores de Switch… Dos tíos en un Discord construyeron el museo que nadie te puede quitar nunca. Tu biblioteca digital nunca fue tuya. Con RomM… ahora sí lo es. ¿Quieres el control real de tus juegos? ⭐ Dale estrella a RomM ahora 🔗 Enlace en los comentarios Si te importa la preservación de los videojuegos, guarda este post, compártelo y sígueme para más contenido como este.

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  Víctor (@vicvicvictoor) reportó hace 49 minutos

  Pero eh, seguid usando cursor, windsurf, boltnew, deepseek, v0dev, qwen, github copilot, sora, veo runnaway... Que ayuda mucho a que la RAM esté más barata ;)

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  Nix0n (@UnTalNixon_exe) reportó hace 50 minutos

  GOOGLE TE QUITÓ TUS DATOS DE LA NOCHE A LA MAÑANA Julio 2025. Sin aviso. Sin período de gracia. Miles de sitios perdieron entre 90-95% de sus datos de analytics de Europa y Reino Unido de un día para otro. Mientras tanto, un indie hacker que se autodenominaba “demasiado tonto para programar” ya había construido la solución. Se llama RYBBIT. 12.4k estrellas en GitHub. AGPL-3.0. Cookieless. GDPR compliant desde el día uno. Lo que ofrece: - Un solo script y listo (sin cookies, sin banner de consentimiento) - Replays de sesiones (ves exactamente qué hizo el usuario) - Embudo de conversión, journeys, eventos personalizados - Dashboard en tiempo real + globo 3D - Self-hosted en un VPS de $5 o cloud en Alemania por $13/mes (100k pageviews) Comparación real: - Google Analytics 360 → mínimo $150,000 al año - Mixpanel / Amplitude → decenas de miles de dólares - **Rybbit self-hosted** → $0 para siempre El fundador lo construyó porque estaba harto de las herramientas que todos odian. En 35 días ya estaba generando revenue y lleva más de 1.700 commits solo. Google puede apagar el switch cuando quiera. Tú puedes tener tus datos en tu servidor y que nadie te los quite. Guarda esto si estás cansado de depender de Google para tus métricas. REPOO 👇👇

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 51 minutos

  ¿Te ha pasado que le pides a una IA una función simple... Y te devuelve 500 líneas de código, 8 dependencias nuevas y una arquitectura digna de la NASA? 🚨 Un desarrollador se cansó de eso y creó Ponytail. La idea es brillante. Está inspirado en ese programador veterano que lleva más años en la empresa que Git. Le enseñas 50 líneas de código. Las mira. Y las reduce a una sola línea que hace exactamente lo mismo. Ahora tu agente de IA puede pensar igual. Antes de generar código, Ponytail le obliga a hacerse estas preguntas: → ¿Realmente necesito escribir esto? → ¿Ya existe en la librería estándar? → ¿La plataforma ya lo resuelve de forma nativa? → ¿Se puede hacer con menos código? → ¿Hay una solución más simple? Solo cuando la respuesta es "no" a todo lo anterior... Entonces genera código. Los resultados son absurdos: • 80-94% menos líneas de código • 47-77% menos consumo de tokens • Hasta 6 veces más rápido Su filosofía es simple: "The best code is the code you never wrote." Funciona con: ✓ Claude Code ✓ Cursor ✓ GitHub Copilot ✓ Aider ✓ Otros agentes compatibles También incluye comandos como: /ponytail /ponytail-review /ponytail-audit para revisar, simplificar y auditar automáticamente el código generado por la IA. Si estás cansado de que los agentes conviertan problemas simples en proyectos de 3 carpetas y 12 archivos... Necesitas ver esto. Repo en los comentarios 👇

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  Alvaro VA (@AlvarovaOficial) reportó hace 55 minutos

  @angeldot_ En "GitHub" acaban subir la solucion al mayor problema del vibe coding. Se lanzó Spec Kit y en poco tiempo ya tiene +120K estrellas.