Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones
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GitHub es una empresa que proporciona alojamiento para el desarrollo de software y control de versiones mediante Git. Ofrece el control de versiones distribuidas y la funcionalidad de gestión del código fuente de Git, además de sus propias características.
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.
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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%)
- Inicio de Sesión (22%)
- Errores (11%)
Mapa de interrupciones en vivo
La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en
| City | Problem Type | Report Time |
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Inicio de Sesión | hace 3 días |
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Sitio Caído | hace 7 días |
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Sitio Caído | hace 8 días |
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Errores | hace 16 días |
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Sitio Caído | hace 20 días |
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Sitio Caído | hace 21 días |
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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Consejo d Seguridad d Información y Ciberseguridad (@CONSEJOSIAC) reportó🌐 Los datos se envían a un servidor de comando y control (C2) en Rusia. Sin persistencia instalada, el directorio con lo robado queda accesible. GitHub eliminó la mayoría de los repositorios falsos; Arctic Wolf no identificó al atacante, aunque cree que es ruso.
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Patricio Ivan Rivera (@patricioirivera) reportó@SergioGMN te iba a preguntar por el github, pero veo que le estás pidiendo ayuda a la gente equivocada.
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Metaload (@Metaload_ES) reportó🚨🔥 BOMBAZO: Instalar mods está a punto de volverse facilísimo. Victor Folmann, nuevo dueño de Nexus Mods, la mayor web de mods del mundo, ha publicado una carta con su plan a futuro: convertir el modding en algo tan sencillo como usar Spotify. Buscar, clic, jugar. 👉 Su diagnóstico es claro. Folmann sostiene que el gran problema de estos 25 años es que la plataforma trataba los mods como simples archivos, cuando en realidad son sistemas con dependencias, conflictos, orden de carga y versiones. Toda esa complejidad es la que ha frustrado siempre a los usuarios menos técnicos, y la que quiere eliminar rediseñando la web por completo. 🙌 La meta es un modding "fácil como Spotify" para el jugador y "potente como GitHub" para el creador. La idea es buscar, seleccionar e instalar un mod o pack entero con un par de clics y que se aplique solo al juego, sin peregrinar por mil webs ni pelearse con carpetas. Aún no hay fechas concretas, pero la dirección está marcada. ¿Os animaríais a modear más juegos si fuera así de sencillo?
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Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportóUn 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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ronix (@ronixtec) reportóLas grandes tecnológicas (con Google a la cabeza) facturan cientos de miles de millones al año bombardeando tus dispositivos con publicidad. Y lo peor es que en la mitad de ellos como la Smart TV o el móvil es casi imposible instalar un bloqueador de anuncios tradicional. Para solucionar esto, la comunidad del software libre creó Pi-hole. En lugar de pelearte dispositivo por dispositivo, esta herramienta actúa como un "peaje" inteligente directamente en tu router: bloquea la publicidad y los rastreadores antes de que entren a tu casa. Protección total: Funciona en Smart TVs, móviles, tablets, consolas y ordenadores a la vez. Sin instalar nada en tus equipos: Se configura una sola vez a nivel de red (en una Raspberry Pi, Docker o cualquier ordenador viejo con Linux). Adiós al espionaje: Bloquea la telemetría y los rastreadores que envían tus datos a servidores externos. 100% gratuito y abierto: Sin suscripciones, sin trucos y con el respaldo de una comunidad enorme (más de 59,000 estrellas en GitHub). Es la forma más inteligente de recuperar el control de tu privacidad y limpiar tu conexión a internet sin gastar un céntimo. Te dejo el link en los comentarios, guárdalo y sigueme🔖
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🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó@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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anonimo (@anonimo1is) reportó¿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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Metaload (@Metaload_ES) reportó🚨 Microsoft estudia separar Xbox del resto de su negocio. Según un informe de The Information, la compañía estaría barajando convertir Xbox en una subsidiaria independiente, similar a cómo gestiona LinkedIn o GitHub, e incluso valoraría una empresa conjunta con socios externos. El motivo: el margen de beneficio de Xbox ha caído al 3% y la división lleva años sin justificar la compra de Activision Blizzard por 69.000 millones de dólares. Asha Sharma envió un email interno reconociendo que la división está "sobrepasada" y se prevén despidos masivos en julio. Pese al panorama complicado, Sharma ha conseguido aprobación de Satya Nadella y Amy Hood para aumentar la inversión en franquicias top como Halo, Fallout y The Elder Scrolls. La plataforma alcanza ya a más de mil millones de jugadores entre consola, PC, móvil y cloud.
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precis0x (@precisox) reportóTe ha pasado que le pides a tu agente de IA que resuelva un problema sencillo y te devuelve 500 líneas de código cuando con 5 bastaba y sobraba? Un desarrollador se frustró tanto con esto que decidió crear una solución. La llamó Ponytail. Se inspira en ese senior que todo equipo tiene: coleta larga, gafas ovaladas, lleva más tiempo en la empresa que el propio Git. Le muestras 50 líneas de código y él, sin decir una sola palabra, las reduce a una que hace exactamente lo mismo o mejor. Ahora tu agente de IA funciona igual. Antes de escribir ni una sola línea, Ponytail obliga al modelo a seguir una lógica clara: Realmente hace falta este código? Ya existe en la librería estándar? Hay una funcionalidad nativa de la plataforma? Se puede hacer en una sola línea? Solo si ninguna de las opciones anteriores funciona, entonces escribe el código mínimo necesario. Resultados medidos: - 80-94% menos código - 47-77% más barato en consumo de tokens - 3-6x más rápido Porque, como bien dice el lema: “The best code is the code you never wrote.” Ponytail es un plugin open source (licencia MIT) que puedes integrar fácilmente en Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Aider y otras herramientas de agentes. Incluye un sistema de comandos útiles como `/ponytail`, `/ponytail-review` y `/ponytail-audit`, además de benchmarks reproducibles. Quieres dejar de recibir código inflado y dependencias innecesarias?? Repo en los comentarios, guarda esto esta increible👇
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Iñigo Larrea (@larreaio) reportó@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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Gabriel Garcia (@gabrielalej) reportó@CieloDahy La semana pasada Codex tenía serios problemas con el navegador interno q hacían q se cerrará el mismo codex cada vez q habría una página. Le explique el problema, encontró el ticket en github y otros usuarios, deshabilitó su propio navegador y me generó un recordatorio para cuando den el ticket x cerrado. Inception.
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🤖 (@fluyeporlaIA) reportóHay un paper del MIT CSAIL que está poniendo en duda una de las tendencias más fuertes de los últimos meses. En vez de seguir empujando context windows cada vez más grandes, proponen un enfoque diferente: almacenar los documentos fuera del modelo como variables de Python. El modelo no resume. Escribe código (regex, slicing, navegación) para recuperar solo las partes relevantes, lanza instancias paralelas cuando hace falta y sintetiza al final. Según los benchmarks que muestran, consiguen resultados muy superiores en tareas de contexto largo (incluso llegando a manejar 10M de tokens) sin perder información por compresión. El código está open source en GitHub. Esto choca bastante con la dirección actual de la industria (1M, 2M, 10M tokens de contexto). La tesis es que el contexto masivo tiene un problema de “context rot” y que la recuperación selectiva mediante código es más eficiente y preciso. Si esto escala bien, podría cambiar cómo diseñamos sistemas de agents que necesitan procesar grandes volúmenes de información sin degradación.
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Domina IA (@Domina_IA) reportó"Prompt Engineer Certificado" es el cosplay más caro de LinkedIn. Se lo sacan en un finde. Loop Engineer. Context Engineer. Hasta Chief GPT Officer — existe, de verdad. Badge reluciente, discurso de gurú… y silencio absoluto cuando les preguntas qué es un token. La RAE llama titulitis a valorar un papel como si fuera conocimiento. En España el 35% de los titulados ya está sobrecualificado (Eurostat 2024; UE 21%). Mete en esa cultura un sector nuevo, ruidoso y mal definido como "trabajos de IA" y el resultado es predecible: proliferan sellos antes de que nadie se ponga de acuerdo en qué hay que saber para merecerlos. Señal brutal: ¿tienes algo en producción? No un Colab del curso. Un sistema con usuarios reales que se rompe de formas reales. Seis badges y un GitHub con un fork ajeno de hace dos años no es currículum. Es merchandising. Un Nobel no salvó a LTCM. Un badge de plataforma no te blinda ante un LLM en producción. El diploma es un atajo narrativo. La habilidad no tiene atajo: solo trabajo expuesto a la realidad. El Cuñado no es idiota. Está asustado. Y el miedo es el mejor comercial del mundo.
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Edgar Gumstein (@Gumclaw) reportó@timbislopez @tebayoso @afOrtunado124 Cierto, ahi cambia el problema. Yo soy de un solo operador: una maquina, una identidad, y los permisos los pone cada herramienta (GitHub, la consola auditada), no el agente. Multiusuario con roles y accesos distintos es otro diseno; no lo resolvi porque no lo necesito.
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Jokker (@0xJokker) reportóTu agente de IA te esta cobrando de mas Cada linea extra sale de tu factura Ponytail lo arregla con una idea absurdamente simple: Convierte a tu agente en el dev senior mas vago del equipo Ese que mira 50 lineas y las reemplaza por una Antes de escribir nada, el agente se pregunta: → Esto necesita existir? → Ya esta en el codebase? → Lo hace la libreria estandar? → Lo hace el navegador de forma nativa? → Cabe en una linea? Solo si todo falla, escribe el minimo que funciona Resultado: → hasta 94% menos codigo → un 20% menos de factura → un 27% mas rapido Sin tocar seguridad ni validaciones Se instala con solo 2 comandos: /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail /plugin install ponytail@ponytail Funciona en Claude, Codex, Cursor y mas Ya supera las 86.000 estrellas en GitHub Gratis y open source El mejor codigo es el que nunca escribiste Instalalo y pruebalo la proxima vez que uses Claude Vas a notar la diferencia en la factura y en como piensa tu agente
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Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportóBYOK 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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🇲🇽 ingjmanuells :~$ (@ingjmanuells) reportóValidación de integridad: Los servicios confiables utilizan "firmas secretas" (como tokens hash). El servidor receptor verifica esta firma matemática para asegurarse de que la petición proviene legítimamente de tu proveedor de código (como GitHub o GitLab) y no de un atacante.
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Carlos Villuendas (@carlosvillu) reportó@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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marcus (@marcusyul) reportó@artic_ai 51k stars y la mayoría no sabe que existe, así funciona github a veces
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Clau Cave (@ccavezzali) reportó@imonsh @github Hackear el badge para hacer un juego es exactamente lo que separa a quien aprende haciendo del que aprende mirando. El conocimiento real siempre empieza con un problema que nadie te pidió que resolvieras.
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Amarillo (@anyelamarillo) reportó🚨 UN PROGRAMADOR SOLO ACABA DE LOGRAR LO QUE GOOGLE LLEVA AÑOS IGNORANDO Desarrolló Obscura, un navegador headless en Rust creado específicamente para agentes de IA, scraping masivo y automatización. Solo usa 30 MB de RAM. Las páginas cargan en 85 ms. Bloquea automáticamente 3.520 trackers. Elimina anuncios, analíticas y todo script de rastreo. Se llama Obscura y tiene lo que Chrome nunca podrá darte: Cada sesión genera una huella digital completamente distinta. GPU, canvas, audio, batería… todo se randomiza en tiempo real. Ningún detector de bots lo identifica porque se comporta exactamente como un Chrome real. Es el reemplazo directo de Puppeteer y Playwright. Sin Node.js. Sin dependencias pesadas. Un solo binario ligero. Ya supera las 19k estrellas en GitHub. 100% open source. Totalmente gratis. Si trabajas con scraping, IA o automatización… esto no es solo una mejora. Es un cambio de juego. Guarda este post antes de que se te olvide. Es una de las mejores herramientas que han salido este año 💎
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Jose L. del Palacio (@jl_palacio) reportó@marcvidal Cuando una empresa gasta su presupuesto anual de IA en cuatro meses por convertir PDFs en PowerPoint, el problema no es la IA. Es que alguien autorizó gasto sin medida. Uber limitó Claude Code, GitHub cobra por token en lugar de tarifa plana. La realidad: mucha gente usa IA para lo que un botón hacía antes y ahora lo pagás por tokens. La fiesta de "IA sin límites = productividad" terminó cuando llegó la factura. Ahora viene lo real: medir retorno de verdad o desactivar.
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Diario de un picateclas (@devruso) reportóun binario nativo puede reemplazar dos tercios de tu infra únicamente cuando el problema de base es un mal diseño de arquitectura de software que ha derivado en unas necesidades absurdas de infra. en ese caso el binario nativo compensa la falta de pericia con velocidad bruta. si sabes montar cosas bien, el lenguaje no importa. github tiene decenas de millones de usuarios y está hecho en ruby. shopify, basecamp, airbnb, kickstarter y zendesk también. instagram operaba exclusivamente con python hasta bien superadas varias decenas de millones de usuarios. pinterest, dropbox, youtube, reddis, disqus, quora y spotify idem - no migraron a otra cosa hasta llegar a unas cifras de usuarios que solo 50 páginas web en el mundo tienen. dejad de haceros pajas con que necesitáis zig, rust o go. no los necesitáis. no tenéis esa cantidad de usuarios ni por asomo. aprended a diseñar bien el software y la infra y olvidaros del resto.
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dominicode (@domini_code) reportóTengo tareas que se ejecutan solas. GitHub Actions y Claude. Bonito, ¿verdad? Pues la estaba liando. Dejaba que las specs se generaran ahí dentro, en automático. Pero el LLM no es tonto. Cuando algo no le cuadra, pregunta. “Open questions”, lo llaman. Y yo me las saltaba. El pipeline corría tan tranquilo. Con las dudas sin resolver. Imagínate la basura que salía al otro lado. Así que cambié el orden. Ahora genero las specs en local. El grilling de verdad, hasta que no queda ni una pregunta abierta. Cuando está listo para development, abro el issue. Y que corra todo solo. Vuelvo a ser feliz. El problema nunca fue la automatización. Era el orden. #SDD
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IVAN | IA (@ivnways) reportóGitHub 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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NatyShi 🦇🔊🏴 (@NatyShi_) reportó🚀 7 meses atrás me desvincularon del trabajo. Hoy lanzo mi portfolio con 5 productos construidos desde cero. Mi GitHub graph de enero a julio 2026 cuenta la historia, cada cuadrado verde es un día que elegí construir. 🧵 Las 5 fases: 📌 Fase 1: El Reset Me desvincularon. En vez de entrar en pánico, reflexioné. No fué fácil un 30 de diciembre 4pm, no lo niego, más cuando lo diste todo. ¿Qué quiero construir? ¿Qué me enseñaron 20+ años en corporativo? ¿Qué no voy a repetir? Un coach me ayudó a convertir claridad en dirección. 📌 Fase 2: El Blueprint Empecé a diseñar @esembeeHQ, plataforma + consultoría para SMBs y founders que necesitan tech que realmente funciona. Usé free tiers de Claude y Antigravity de Google, peeeero..... Herramientas limitadas = commits espaciados. 📌 Fase 3: Primer MVP Nace @IPYNow, networking intencionado para eventos. No más conexiones al azar. 2 pilotos exitosos con la V0. Métricas que le importan al organizador. 📌 Fase 4: El Reset (otra vez) En paralelo a esto, procesos de entrevistas de trabajo de 2 meses de duración (mas de 6 pasos pasados, business cases y presentaciones a medida entregadas que me llevaron tiempo preparar) que no prosperaron. Pero en vez de parar, seguí construyendo: - Website de StartupWorldCup Argentina (su primer versión) + planificar estrategia de ejecución + convocatoria de speakers - Herramienta de evaluación de startups para jueces de la SWC Argentina - Auditor de posts de X para el nuevo algoritmo - Anaalizador de seguidores de mi cuenta de X para limpiarla y mejorar la calidad de mi cuenta. 📌 Fase 5: La Explosión Entré al mundo agéntico con Hermes Agent de @NousResearch + Opencode Go. IPYNow a V1. Lunadei nació (management de reclamos en edificios). Natyshi webpage personal lanzada. gBrain OS completo de agentes para contenido, ops, PM y marketing. Crecimiento exponencial gracias a armar un company brain que compone. 👉 La lección: La consistencia le gana al bajón. Construí en público. Dejá que tu trabajo hable por vos. 🌐 Te dejo mi pagina portfolio en el primer comentario. ¿Tu gráfico de contribuciones qué te dice sobre tu camino? ¿Te pasó vivir una etapa similar? ¿Cómo lo manejaste? Te leo, estamos para hacernos el aguante!
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darwin enriquez (@darwinenriquez) reportóFable 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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Joaquin Montesinos (@joakm5) reportó@iagolast @fjpedrosa86 tengo un sistema parecido. Los agentes corren en un servidor con la CLI con la subscripción. GitHub gestiona tareas, comentarios, etc. El agente crea rama y al terminar, el pipeline abre la PR. En vez de actions, un watcher que consulta gh y lanza la siguiente tarea en el server
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Antonio Leiva (@antonioleivag) reportó@alvarocerpa_ Y directamente los modificas en el servidor en el que se ejecutan no? Yo también tengo un vps para esto, pero paso por GitHub para que lo que llegue a main se publique solo
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LaMorticiaDelMerval (@MorticiaMerval) reportó@TradingNoteES El dashboard muestra los ganadores segun los filtros que vos le pongas (fechas y comisiones) (pronto voy a incluir que se puedan personalizar los activos, incluso reemplazar toda la lista, via ficheros CSV) hace poco subi dos test (el segundo chusmealo y correlo en tus test tambien que te va a interesar) - 1° Test :El tipico de ver como le va a tu pool de estrategias con los 100 activos mas operados ahora) - 2° Test : 100 activos que se usaban mucho en los 90 y ahora o estuvieron bajistas o laterales. Este sirve un toque mas para ver que estrategias funcionan cuando de largo plazo la cosa esta bajista (interesantes resultados) PD: Vi tus post y me suena que ni te tomaste el trabajo de probar mi dashboard. Te cuento algo para que no pierdas mucho el tiempo, mis estrategias no hacen mucho trade. Las estrategias ganadoras hacen un promedio de un trade por año (en los ultimos 30 años) así que salvo que busques estrategias de super largo plazo y que casi ni operen. No me calentaría mucho en seguir preguntandome. PD2: Tenes algo subido a Github para que podamos chusmear o es todo codigo privativo lo tuyo?