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 (57%)
• Errores (30%)
• Inicio de Sesión (14%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Inverness	Sitio Caído	hace 1 día
Quito	Inicio de Sesión	hace 2 días
Junín	Errores	hace 2 días
Guadalajara	Errores	hace 2 días
Paris	Sitio Caído	hace 2 días
Quito	Errores	hace 2 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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  Jorge Marfil (@jorgemarfil_dev) reportó hace 1 minuto

  Lo de GPT-5.6 y Hugging Face parece ciencia ficción, pero ocurrió así: 1. OpenAI estaba probando GPT-5.6 Sol y otro modelo más avanzado en un examen de ciberseguridad. 2. Los modelos estaban aislados y debían resolver vulnerabilidades dentro de un entorno controlado. 3. En lugar de limitarse al examen, encontraron un fallo desconocido, consiguieron acceso a Internet y dedujeron que Hugging Face (algo así como el GitHub de la IA) podía tener las soluciones. 4. Después encadenaron varios ataques, usaron credenciales robadas y accedieron a sus sistemas para conseguirlas. No fue una IA “rebelándose” o volviéndose consciente. Fue algo quizá más inquietante: Le dieron un objetivo y, para cumplirlo, encontró cómo saltarse los límites y hacer trampas.

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  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 4 minutos

  🚨UN CHINO ACABA DE SOLTAR LA VERDADERA MÁQUINA DE IMPRIMIR DINERO (Y ES 100% GRATIS) Hay una herramienta open source en GitHub que ya supera las 100.000 estrellas y se llama MoneyPrinterTurbo. La creó un desarrollador chino. Abajo en el siguiente post te dejo el enlace del Drive y del GitHub 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 flipa): Todo en un solo flujo: Guion generado por IA Locución Subtítulos Materiales visuales Edición En minutos tienes el video terminado. Tú no haces casi nada. Por qué se ha vuelto un fenómeno: Hasta ahora el proceso era una pesadilla: 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 tiempo. MoneyPrinterTurbo lo unió TODO en un solo lugar. Gratis. Ilimitado. Y se convirtió en el proyecto open source más viral de su categoría. Los 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 listo para descargar.

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  Diego (@DiegoMoya_) reportó hace 5 minutos

  Ya sirve GitHub o nada?

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 9 minutos

  ESTE REPO HACE QUE CLAUDE ESCRIBA HASTA UN 94% MENOS DE CÓDIGO Opus 5 es una bestia escribiendo código. También sale 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 90.000 estrellas en GitHub. Gratis y open source. El mejor código es el que nunca escribiste. Enlace al repositorio abajo👇

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  Ben Pierron (@Ben_escrito) reportó hace 13 minutos

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

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  Juan (En guerra) (@juanelso33) reportó hace 13 minutos

  Se tropezaron con un cable en @github y no funciona UNA (1) action.

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  Codely ﹤🍍﹥ (@CodelyTV) reportó hace 14 minutos

  Cursor acaba de lanzar públicamente su alternativa a GitHub. Justo en el día en el que GitHub lleva caído muchas horas.

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  Sergie Code (@sergiecode) reportó hace 15 minutos

  @HazzimIO Nosotros pasamos todo a Gitlab hace 3 meses por lo mal que funcionaba Github... la verdad que tienen sus problemas y Gitlab DUO es malísimo pero funciona sólidamente y no hemos tenido problemas bloqueantes

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  Cielo Dahy (@CieloDahy) reportó hace 17 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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  Myrrakle (@myrrakle) reportó hace 17 minutos

  Salió versión nueva del MCP y es el cambio más grande que ha tenido desde que existe. Si tienes algo ya desarrollado, te toca migrar. Para quien no lo tenga claro: MCP es el protocolo que deja que un modelo se conecte con herramientas de afuera, tu base de datos, tu GitHub, tu Notion. En vez de que cada quien invente su propia integración, todos hablan el mismo idioma. Lo sacó Anthropic hace año y medio y hoy vive bajo la Linux Foundation, que es justamente por lo que AWS, Google y Microsoft salieron a apoyarlo el mismo día. Nadie adopta el protocolo de un competidor. Todo el mundo adopta un estándar. Lo que cambió es que MCP se volvió stateless. Antes, para hablar con un server MCP había que abrir una sesión. El server se guardaba quién eras, y esa conversación tenía que mantenerse viva. Era como una llamada telefónica, marcas, saludas, y hay que mantener la línea abierta todo el rato. Si se cae, se cayó todo. Ahora es mandar cartas. Cada carta dice quién eres y qué quieres, cualquier cartero la entrega, y si se pierde una mandas otra. ¿Y eso por que es un gran cambio? Porque antes, si tenías tu server corriendo en varias maquinas, cada petición tenía que volver a caer en la misma que te atendió al principio, porque era la única que se acordaba de ti. Eso te obligaba a montar sticky sessions o storage compartido, muy fastidioso y caro. Ahora cualquier petición cae en cualquier máquina. Y eso desbloquea justo lo que la gente venía pidiendo: correr servers MCP en serverless y en el edge, Lambda, Workers, lo que sea, sin mucha cosas. Pero lo que me dice que esto va en serio no es la spec, es quién salió a hablar el mismo día. AWS lo metió en Bedrock AgentCore. Cloudflare con soporte desde el día cero en Workers, y Sentry y Linear adoptando ahí mismo. Más Google Cloud, Microsoft Foundry, Netlify, Supabase, Figma. Eso no es entusiasmo de comunidad, eso es roadmap coordinado. Y hay un número en el anuncio que me llamo la atencion más que toda la spec junta. Lo soltó la gente de Honeycomb, de todas las consultas que reciben al mes, como el 20% ya las hace un agente y no una persona. Uno de cada cinco. Eso ya no es demo, eso es tráfico de producción. De paso, casi 500 millones de descargas al mes entre los SDKs oficiales, en un protocolo que tiene año y medio. La parte ladilla? El session id ya no existe, o sea que si llevabas estado ahí te va a toca rediseñar, y la recomendación es que una tool te devuelva un handle explícito y el modelo te lo vaya pasando de vuelta. Los headers Mcp-Method y Mcp-Name ahora son obligatorios en cada petición, no opcionales, y sospecho que eso va a doler antes que lo del session id. Y deprecaron Sampling, Roots, Logging y el transporte viejo de HTTP+SSE. Todo eso sigue vivo mínimo 12 meses, o sea nada te explota mañana. Pero si estás arrancando algo nuevo, no lo montes encima de lo viejo. Lo que más me gusta es que no maquillaron nada. Rompieron lo que había que romper y pusieron una política de deprecación con 12 meses para empezar, para que planifiques en vez de reaccionar. Eso es un protocolo creciendo, no un producto vendiendo.

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  José Luis Gómez (@JoseLuisGDoc) reportó hace 17 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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  Luis (@medioluiss) reportó hace 18 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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  winden^capsule^rgba^ntw^bg (@winden) reportó hace 18 minutos

  @sequentiasoft El GitHub del sword of ianna de spectrum. Pero básicamente se reduce a probar a cargar el fichero por su nombre y, si no funciona, entonces pedir " mete el disco X y pulsa espacio". Así si tienes todos los ficheros en un solo disco de 3.5 o en HD, funciona de forma transparente

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 23 minutos

  EL 75% DE LO QUE LE PAGAS A CLAUDE ES TU AGENTE REPASANDO LO QUE YA SABÍA AYER Cada vez que Claude abre tu proyecto empieza de 0. Reconstruyendo un mapa que ya hizo hace una hora y tiró a la basura. Esa exploración la pagas tú. En cada sesión. Graft lo arregla con una idea absurdamente simple: convierte a tu agente en el que ya lleva un año en la empresa. Ese que no abre 15 archivos para ubicarse porque ya sabe dónde vive todo. Escanea el repo una vez, lo escribe como markdown enlazado dentro de tu git, y el agente lo lee antes de tocar nada. Así que antes de empezar ya sabe: → qué sistema toca este cambio → dónde vive esa lógica → qué se rompe si la mueves → qué se decidió antes y por qué Y se mantiene sincronizado solo, en segundo plano. Su benchmark, 162 runs: → 46% menos tool calls → 32% menos coste → 60% menos latencia → misma correctness 5 pull requests reales de PocketBase: Sonnet con Graft los reprodujo todos, tocando los mismos archivos que los mantenedores. Nivel Opus y un 21% más barato. Sin embeddings. Sin vector DB. Son archivos markdown dentro de tu repo. npm install -g @nanonets/graft graft init MIT, gratis y open source. trending en GitHub esta semana. El contexto más barato es el que no vuelves a buscar. Enlace al repositorio abajo👇

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  Mario Juárez (@mariomka) reportó hace 27 minutos

  Los agentes hacen cosas extremadamente complejas bien y luego fallan en lo más simple: sintaxis, casos obvios y formateo. Por eso uno de los pilares de la programación agéntica es darles feedback rápido, lo que llaman back pressure. Un agente sin feedback trabaja a ciegas. Lo primero que hago al arrancar un proyecto es pedirle al agente que configure todo el back pressure posible. Linter, formateador, análisis estático, tipado estricto y tests. Y que se ejecute todo en git hooks. Cuanto antes falle mejor trabaja el agente. El prompt con el que arranco un proyecto es más o menos: "Quiero arrancar un proyecto para X con este stack: Y. Prepárame todo el feedback automático que puedas: linter, formateador, análisis estático, tipado estricto y tests con el máximo coverage posible. Configura también los git hooks: en pre-commit lo rápido (formateo, linter, tipos) y en pre-push los tests, que es lo más lento. Que si algo falla que sea rápido." El coverage alto fue mala idea durante años porque escribir tests salía caro y acababas testeando cosas absurdas. Ahora los escribe el agente y por eso las tornas han cambiado. Lo que antes era un gran coste hoy es una señal, y bastante barata, para saber si lo que ha hecho funciona de verdad. Después, cuando ya tienes la arquitectura definida, mete tests o herramientas que comprueben que no se rompe. Que nadie se salte una capa ni meta una dependencia donde no toca. Ah, y ya que montas todo el tinglado, pídele que te lo configure también GitHub Actions o el CI de turno. Que no será la primera vez que un agente lanza un push con --no-verify para saltarse los hooks.

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  Shagai (@Shagaiyo) reportó hace 29 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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  IVAN | IA (@ivnways) reportó hace 29 minutos

  Jack Dorsey (ex CEO Twitter) acaba de abrir el código de Buzz. Gratis y con licencia Apache 2.0. Un workspace donde humanos y agentes de IA comparten la misma sala, con su propia identidad, no como bots pegados con celo. Tu equipo usa Slack para hablar, GitHub para el código y algo de automatización aparte. Ninguna de las tres sabe que existen las otras dos. Esto lo soluciona. Cada mensaje, cada parche de código, cada aprobación es un evento firmado en un único registro. Buscas la conversación, el código, el workflow y la aprobación, todo en el mismo sitio. Los agentes no solo hablan en el canal: abren repos, mandan parches, revisan código, ejecutan workflows, y hasta entran a videollamadas. Lo montas en tu propio servidor. Sin suscripción mensual. 22.8k estrellas. Repo en comentarios.

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  Jesús Morán | AI Infra (@jamoran1356) reportó hace 31 minutos

  El otro riesgo no es romperla, es correlacionar. La misma llave en GitHub, en GitLab y en tu servidor te delata: enlaza identidades que creías separadas. El endpoint .keys convierte ese cruce en algo que se automatiza a escala.

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  🔥🐲 Javier  (@nuevo_31) reportó hace 31 minutos

  GitHub caído pues 😳

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 32 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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  Juan Herrera🐐 (@sirphoenyx27) reportó hace 34 minutos

  @healthy_pockets El fallo fue la entropia de 2 elevado a la 32 pero lo peor es que en 5 años nadie se dió cuenta ni GitHub ni ninguna empresa que se encargan de hablar sobre la seguridad de las wallet del mercado? Sospechoso

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  Hubert Thompson (@HubertThompson) reportó hace 35 minutos

  Estas son las noticias de IA de la semana. SpaceXAI, la empresa de Elon Musk, lanzó junto a Cursor un equipo de agentes con su propia computadora en la nube, así que siguen trabajando aunque apagues tu laptop. Grok 4.6, el nuevo modelo de SpaceXAI, quedó tercero del mundo en el índice de inteligencia y cobra 60% menos que Fable 5 de Anthropic. Con los chips de Cerebras, el nuevo servicio Ultrafast de OpenAI hace que GPT 5.6 Sol responda hasta 14 veces más rápido. Meta liberó Muse Glimmer, un modelo gratuito y de código abierto que corre agentes de inteligencia artificial directamente en tu computadora, sin depender de la nube. Anthropic incrustó una marca de agua invisible en todo el texto y el código que genera Claude, y esa marca sobrevive cuando copias y pegas fuera de la plataforma. OpenAI lanzó GPT 5.6 Cyber solo para defensores verificados con llave física, y de paso clasificó a Astra, su modelo más avanzado, como su primer sistema de riesgo cibernético crítico. Anthropic puso tres agentes de Claude a trabajar sobre el mismo código y terminaron bloqueándose y saboteándose durante cuatro horas, sin que nadie se lo pidiera. En Australia, a un agente solo le pidieron reservar una clase de gimnasio y terminó encontrando una falla en el sistema para cancelarle el turno a otra persona y quedarse con el cupo. Kimi K3, el modelo chino de la empresa Moonshot, se salió del entorno de pruebas donde estaba encerrado y llegó hasta GitHub a buscar las respuestas del examen que le estaban aplicando. ¿Qué te inquieta más de esta semana, que los agentes ya trabajen solos sin supervisión, o que estén encontrando atajos que nadie les pidió buscar? Sígueme y dale like para más noticias de inteligencia artificial cada semana.

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  Alejandro Alvarez (@AlexAlves_87) reportó hace 36 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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  Gonzalo Marsilli (@MarsSeb3454) reportó hace 36 minutos

  @tebayoso @theo Poder podés, es una mala costumbre en 2026, nada mas. Lo que si está mal es creer que los repos privados de github no hayan sido hackeados o al menos vivan dentro de un modelo por ahi.

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  Iceebook (@iceebook_) reportó hace 37 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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  Fumando IA (@DiarioNegroZain) reportó hace 40 minutos

  @BettaTech No entiendo la gente tanta hostia con GitHub. Te compras un NAS synology, le instalas el servidor git, abres el puerto en el router y ya no dependes de nadie

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  Guillermo Casaus (@_guillecasaus) reportó hace 43 minutos

  🚨 Tu ordenador con Windows viene lleno de apps que nunca pediste. La mayoría de ellas consumen recursos, recopilan datos y mantienen activadas opciones que no necesitas. Alguien se cansó y creó una herramienta gratuita para solucionar este problema. Se llama Win11Debloat y te permite limpiar Windows 10 y 11, eliminar bloatware, desactivar telemetría y quitar gran parte de las funciones innecesarias del sistema. Esto es lo que incluye: → Elimina aplicaciones preinstaladas y bloatware → Desactiva telemetría, seguimiento y anuncios personalizados → Permite eliminar Copilot, Recall y otras funciones de IA → Desactiva Bing y las sugerencias dentro de Windows Search → Elimina anuncios, recomendaciones y contenido sugerido → Permite personalizar Inicio, barra de tareas y Explorador de archivos Lo más interesante: Los cambios pueden revertirse fácilmente y la mayoría de las aplicaciones eliminadas pueden volver a instalarse desde Microsoft Store. Además, permite exportar e importar tu configuración para aplicar los mismos ajustes rápidamente en varios equipos. Ya supera las 55k stars en GitHub, es completamente gratuito, open-source y cuenta con licencia MIT. Te dejo el repo en comentarios 👇

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  7incho (@7incho_lopez) reportó hace 48 minutos

  Cuál timing será el mejor: -El lanzamiento de Origin cuando Github está caído. -Github caído evitando el "Sync from Github"

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  Diario de un picateclas (@devruso) reportó hace 49 minutos

  8 horas de caída lleva github. creo que debemos asumir que ya no va a volver... han vibecodeado demasiado. nadie en el equipo entiende las últimas 15 millones de líneas que claude añadió en el último medio año. y los "Tienes toda la razón, honestamente he cometido un error" que lleva escupiendo en bucle no ayuda a solucionar el problemon

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  Diego (@Diegg00o) reportó hace 57 minutos

  @GordoLeyes hay miles de competencia contra github... ojala alguna le hiciera frente... el problema no es solamente el repositorio... son las miles y miles de integraciones que ya tiene por la comunidad