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 (60%)
• Errores (27%)
• Inicio de Sesión (13%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Township of Evan	Errores	hace 4 días
Madrid	Errores	hace 4 días
Bogotá	Errores	hace 4 días
Paris	Errores	hace 4 días
Lyon	Sitio Caído	hace 4 días
Lima	Errores	hace 4 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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  Lucius Seneca (@TheLuciusSeneca) reportó hace 25 segundos

  @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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  Juan (@JuanmaH98) reportó hace 3 minutos

  @G_Programming Tenes idea del problema de OpenCode? Veo que no está funcionando con sus propias suscripciones (go, zen) y las issues en github no pintan bien en estos días.

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  Iñaki (@inakitajes) reportó hace 7 minutos

  @nandobuilds obvio que sí! pero la hago con lazygit o directamente en github. mi trabajo es decir lo que hacer, verificar que funciona, validar el código antes de mergearlo

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  Gonzalo Marsilli (@MarsSeb3454) reportó hace 10 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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  David Fernández (@naroh) reportó hace 13 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. 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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  Lori (@lornasuriano) reportó hace 16 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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  Jera ⛩ (@Jera_Value) reportó hace 16 minutos

  Eres un tech-bro de primer año, ¿verdad? Acabas de terminar de leerte un hilo en Twitter de algún gurú que montó una demo en una tarde. Viste un vídeo de dos minutos donde un agente abre el navegador, busca información, escribe código, manda un correo y actualiza el CRM a la primera. Y ahora estás convencidísimo de que el futuro es darle a un modelo veinte herramientas y decirle: «Haz tu magia». Eso te va a durar hasta el mes que viene, cuando descubras los MCP. Entonces vas a estar aquí pontificando sobre cómo hay que «estandarizar la capa de herramientas». Conectarás GitHub, Slack, Notion y la madre que los parió, y empezarás a soltar el discursito de que las aplicaciones tradicionales están muertas porque ahora el modelo interactúa directamente con los sistemas. Probablemente uses la frase «el modelo es el nuevo sistema operativo» como si se te hubiera ocurrido a ti. Y eso te aguantará hasta el año que viene, cuando leas a alguien en Substack explicando que un solo agente no basta. Entonces empezarás a vomitar palabrería sobre los «sistemas multiagente». Vas a montar un agente planificador, uno investigador, un programador, un crítico y un supervisor. Harás que se manden mensajitos entre ellos para resolver una tarea que un *script* básico de trescientas líneas habría terminado en ocho segundos. Pero tú lo llamarás «organización emergente». Hasta que los agentes empiecen a alucinar, a duplicar trabajo y a fundirse cuarenta dólares de API en un bucle infinito solo para cambiar el nombre de una variable. Y ahí es cuando te toparás con la observabilidad. Empezarás a soltar términos como *trazas, evaluaciones, memoria episódica, recuperación de contexto, presupuestos de tokens* y *bucles de reflexión*. Vas a construir un *dashboard* entero solo para entender por qué tus cinco súper agentes no consiguieron reservar una maldita reunión sin inventarse el correo del cliente. Un par de meses después, descubrirás que darle autonomía ilimitada a un LLM es un suicidio. Entonces dirás que tú nunca defendiste los agentes completamente autónomos. Que siempre hablaste de «autonomía acotada con intervención humana». Y te pondrás a añadir permisos, límites de gasto, aprobaciones, esquemas estrictos, *reintentos*, *timeouts*, validaciones, colas, máquinas de estados y código determinista alrededor del modelo. ¿Y sabes qué habrás hecho? Habrás gastado miles de dólares y meses de tu vida en reconstruir una aplicación normal. Solo que ahora será muchísimo más lenta, más cara, totalmente impredecible y tendrá una carpetita en tu repositorio que se llamará `/agents`. Y dentro de seis meses, te sentarás a escribir un artí**** titulado: “Por qué los agentes no funcionan y qué viene después”. Explicarás que el problema nunca fueron los modelos, sino la arquitectura. Y nos presentarás a todos tu nueva y revolucionaria idea: pequeños flujos de trabajo especializados, con pasos definidos, herramientas limitadas, validaciones explícitas y supervisión humana. Es decir, *software*. Software de toda la vida. Pero esta vez... esta vez lo llamarás «agentic workflow».

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  fred (@heyfredds) reportó hace 17 minutos

  LOS PDFs ESCANEADOS, LAS FÓRMULAS Y LAS TABLAS ROTAS YA NO SON UN PROBLEMA PARA TU IA. 63.000 estrellas en GitHub. Y casi nadie fuera de China lo conoce todavía. Se llama MinerU. Coge el PDF más caótico que tengas y lo convierte en datos limpios que la IA entiende de verdad. → Las fórmulas matemáticas salen en LaTeX, no en símbolos rotos → Las tablas se reconstruyen en HTML, sin descuadrarse → Lee documentos escaneados, manuscritos y a varias columnas → OCR en 109 idiomas, y corre en tu máquina sin conexión Donde otros conversores devuelven texto ilegible, este te da estructura. Es la diferencia entre fotocopiar un documento torcido y volver a escribirlo limpio. Gratis y open source. Repo abajo.

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  Juna.es (@juna_es) reportó hace 17 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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  LaMorticiaDelMerval (@MorticiaMerval) reportó hace 17 minutos

  @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?

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  Jouse Márquez (@jousemarquez) reportó hace 18 minutos

  Sigue caído GitHub…

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 20 minutos

  ESTE REPO HACE QUE CLAUDE ESCRIBA HASTA UN 94% MENOS DE CÓDIGO Cada línea que Claude Code 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 gasto • un 27% más rápido Sin recortar en seguridad ni validaciones. Se instala con sólo 2 comandos: /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail /plugin install ponytail@ponytail +88.000 estrellas en GitHub. Gratis y open source. El mejor código es el que nunca escribiste. Enlace al repositorio abajo👇

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  Lori (@lornasuriano) reportó hace 22 minutos

  Me viene pasando leyendo documentación que a veces me cruzo con algo que no entiendo, algún lenguaje o framework que desconozco Lo que hacía en esos casos era copiar y pegar ese texto en Claude y pedirle que me explique lo que sea que no entendiera. Un poco tedioso y le faltaba el contexto del documento entero Así que me armé una tool que te permite subir archivos .md o pegar el link de alguna documentación online, renderiza el archivo y me permite seleccionar el fragmento de texto que no entiendo De ahí puedo hacer una pregunta concreta sobre el texto o simplemente seleccionar "¿Qué significa esto?" y me devuelve una explicación de ese pedazo de texto que tiene en cuenta todo el contexto del documento y que además me permite repreguntar Pensé que a alguien más le podía servir así que grabé un Loom y lo puse público en GitHub para que lo usen si les sirve Link al repo en el primer comentario

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  ItscoachFO (@itscoachfo) reportó hace 25 minutos

  Una liquidity pool no es solo código. Es un conjunto de activos, participantes, comisiones y riesgo real: riesgo de contrato inteligente, de liquidez, de mercado, de contraparte. Alguien tiene que asumir esa responsabilidad. Un DAO o un repositorio de GitHub no sirve. Todos quieren que las instituciones se involucren. Pero las instituciones solo se involucran si hay responsables. En el futuro (más cercano de lo que creemos) nadie hablará de defi vs cefi. Solo veremos liquidez regulada.

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  Víctor (@vicvicvictoor) reportó hace 31 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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  fred (@heyfredds) reportó hace 32 minutos

  ALIBABA ACABA DE HACER PÚBLICO EL AGENTE DE IA QUE VIVE DENTRO DE CUALQUIER PÁGINA WEB. 25.000 estrellas en GitHub. Una sola línea de código. Hasta hoy, para usar una web tenías que aprenderte dónde va cada botón. Ahora le hablas como le hablarías a un becario. Y lo hace. → Le dices "rellena esto con estos datos" y completa el formulario solo → Convierte procesos de 20 clics (un CRM, un panel, un ERP) en una sola frase → Lo metes en tu propio producto como copiloto de IA sin tocar nada por detrás → Funciona con el modelo de IA que tú elijas Es dejar de enseñar a la gente a usar tu herramienta. Ahora solo tienen que pedírsela. Open source. Gratis. Repo abajo.

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  Jokker (@0xJokker) reportó hace 38 minutos

  ACABAN DE RESOLVER EL PROBLEMA QUE TODO MARKETER TIENE CON LA IA Antes le pedias a tu agente: “mira que dicen de mi marca en X” Y te devolvia un error, te cobraba por usar la API, te obligaba a iniciar sesion o te bloqueaba la IP Para conectar cada red social tenias que buscar herramientas, instalar dependencias y depurar configuracion… una por una Agent Reach lo soluciona con una sola instalacion: → Tu agente puede leer y buscar en X, Reddit, YouTube, Instagram y mas → Sin pagar ninguna API → Se instala pegando un solo comando en Claude Code, Cursor o el agente que uses → 100% gratis (salvo un proxy opcional de ~1$/mes si lo corres en servidor) Tu agente ya puede leer internet entero Ya supera las 56k estrellas en GitHub 100% open source Si estas usando IA para investigacion, analisis de mercado o creacion de contenido, esto cambia completamente el juego Yo ya lo estoy usando, te recomiendo guardarlo 👇

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  Consejo d Seguridad d Información y Ciberseguridad (@CONSEJOSIAC) reportó hace 38 minutos

  🌐 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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  Jo Sóc Veneçolà | (@JoSocVenecola) reportó hace 40 minutos

  @germanzurita70 @Antonio_RodriIA Pienso igual. Pero de alegrarse y querer usar esta herramienta, a saber que es un "repositorio" o que es GitHub o algo mas simple, hacerlo funcionar en tu computadora, ahi es donde veo el problema. Yo soy Arquitecto y tambien soy Desarrollador de Software. No se me hara dificil.

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  Nicolás Schürmann (@_nasch_) reportó hace 42 minutos

  Leyendo todo el post de Uncle Bob sobre que el no revisa el código que sus agentes escriben: El responde, en el mismo hilo, que está mayormente retirado y que los agentes los usa para sus proyectos personales. Ha creado herramientas que revisan la calidad de su código de manera determinista. El no niega que el código a nivel de empresa entre varios equipos, devs y agentes deba revisarse. Mi opinión respecto a esto es: Lo que haga en su tiempo libre, como quiera hacerlo está perfecto. Es interesante el tema de las herramientas que revisan el código. Por ejemplo tiene herramientas que revisan duplicidad del código, test coverage, entre otras que pude ver en su github. A nivel de empresa, dependiendo del tamaño de la solución de software, yo no seguiría estos mismos pasos. Si la solución que se construye es muy grande, el riesgo que se pase algo de slop que afecte a los clientes finales es muy grande. Si las soluciones son acotadas y fáciles de probar ningún problema. Es prácticamente vibe coding y es perfecto para validar ideas. Pero esto queda completamente prohibido para empresas con PCI Compliance. Y no porque lo diga yo, si no porque la misma certificación exige que el código sea revisado por un par (humano) antes de pasar a producción, y dependiendo de las partes que se toquen de la aplicación ni si quiera debería usarse IA online, solo podría usarse IA local, y re afirmo, esto es por Compliance, no por mi opinión. Y como afecta esto a los devs?, la verdad no mucho, toca seguir gastando mucho tiempo en planificación y menos tiempo en implementación. Los agentes son increíbles para implementar siempre y cuando se encuentre todo bien definido. Uncle bob también dice que a veces el revisa la especificación de manera superficial o muy poco, otras veces que la revisa a profundidad.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 48 minutos

  ElevenLabs: $22/mes para clonar tu voz. Wispr Flow: $17/mes para dictar con IA. alguien publicó en GitHub lo mismo, gratis, y corre en tu máquina. sin suscripción. sin tus audios subidos a ningún servidor. sin cuenta de nada. ✅ clona cualquier voz desde muestras cortas ✅ dictado por voz con IA integrado ✅ studio completo para crear contenido de audio ✅ corre local, AMD y NVIDIA, Windows y Mac 37k estrellas. 1.4M descargas. MIT. se llama Voicebox 👇

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  Joaco Minatel (@jminatel_) reportó hace 48 minutos

  Me intentaron hackear de una forma que no me esperaba? un comentario en un issue que tenia abierto yo para resolver un problema, y una cuenta creada hace 3 horas enviando un .zip con un fix en zip "en github" (? A ver, es obvio que es algun tipo de info stealer, pero para mi es obvio, el problema es que yo muchas veces mando a claude a leer los issues, que hubiera pasado si lo leia, descargaba el zip y "ejecutaba" el fix? Nunca lo habia visto, no se si es 'normal", no se como GH deja pasar esto realmente, es evidente que es malware.

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  Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó hace 49 minutos

  🔥 JENSEN HUANG, FUNDADOR DE NVDA: "LA PRÓXIMA OLA DE LA IA ES LA ROBÓTICA Y EMPIEZA POR LOS ROBOTAXIS" LISTADO Y EXPLICACIÓN DE TODAS LAS EMPRESAS COTIZADAS Y DÓNDE INVERTIR GUARDA este tweet porque es una bomba que te va a servir $NVDA acaba de liberar gratis el modelo de razonamiento que maneja autos, justo lo que sus competidores venden. Goldman proyecta un mercado de $415 billones para 2035 y una flota que pasa de 7000 a 6 millones de vehí***** Hace unas semanas te mostré la supply chain completa de los humanoides (mi tweet fijado, chequealo). Hoy va el capítulo dos, porque el propio Jensen Huang dijo que la próxima ola de la IA es la robótica y que arranca por los vehí***** autónomos. Entre los dos post te queda el sector entero cubierto Primero el tamaño, con los números de Goldman Sachs de abril: - Mercado global de robotaxis: unos $415 billones en 2035 - La flota mundial pasa de unos 7,000 vehí***** el año pasado a 1 millón en 2030 y 6 millones en 2035 - El transporte de carga autónomo es todavía más grande: $560 billones globales en 2035 - Solo en Estados Unidos, la actividad económica que este cambio puede dar vuelta ronda los $440 billones Ahora el mapa, capa por capa 1. EL CEREBRO, los chips que van adentro del auto $NVDA domina con DRIVE Thor y Hyperion, entre 25% y 35% del mercado global, y su facturación automotriz creció 72% interanual. En el GTC de este año sumó a BYD, Geely, Nissan, Hyundai y Kia $QCOM ataca por el segmento medio con Snapdragon Ride, priorizando costo y consumo antes que potencia bruta: facturación automotriz récord de $1.33 billones en el trimestre, 38% más que el año pasado, con BMW, GM y Stellantis $MBLY es el veterano, con más de 100 millones de autos que ya llevan sus chips EyeQ y 40 automotrices como clientes. Su fuerza es también su problema: vende el paquete cerrado de chip más software propio, justo el modelo que NVIDIA está atacando Horizon Robotics (9660 en Hong Kong) domina cerca de la mitad del mercado chino 2. EL MODELO, el software que razona, y acá está la noticia Un vehí**** autónomo necesita un modelo que entienda la escena y decida qué hacer. Construirlo desde cero cuesta billones de dólares y años. NVIDIA acaba de regalarlo: su modelo Alpamayo quedó disponible para uso comercial con pesos abiertos, descargable de GitHub El truco es elegante: el software es gratis, pero para entrenarlo necesitás GPUs de NVIDIA y para correrlo en el auto te venden el hardware DRIVE. Regalan el cerebro y cobran el cuerpo. Jensen ya lo dijo sin vueltas: quiere ser el Android de los robots Los que agradecen son los que no podían construir el suyo: Mercedes lo va a usar en el CLA 2027, más Lucid $LCID, Jaguar Land Rover y Uber. Los que pierden son los que vendían justamente eso 3. LOS SENSORES, cómo el auto ve el mundo Acá se pelea el LiDAR (sensor láser que mide distancias con precisión) contra la apuesta de Tesla por cámaras solamente Hesai $HSAI es el líder absoluto con 61% del mercado global de LiDAR para conducción nivel 4, y espera casi duplicar envíos este año hasta 3 - 3.5 millones de unidades Ouster $OUST viene de 13 trimestres seguidos de crecimiento, facturó $49 millones en el trimestre con 49% de suba y tiene $175 millones en caja sin deuda. Mi gemita y gran apuesta Aeva $AEVA e Innoviz $INVZ son las apuestas chicas, con Innoviz metida dentro de la plataforma de Mobileye 4. LAS FLOTAS, los que efectivamente manejan pasajeros Y acá está el dato que rompe la narrativa que circula. Según el ranking de Axios de junio, que puntúa facturación real y no anuncios, el orden es: Waymo primero, Apollo Go de Baidu segundo, Ponyai tercero, WeRide cuarto y Tesla quinto. Tres de los cinco primeros del mundo son chinos Waymo, dentro de Alphabet $GOOGL, hace más de 500000 viajes pagos por semana en 11 ciudades con unos 3500 autos, y un estudio independiente publicado en julio midió 68% menos choques reportables por milla que un conductor humano Apollo Go de Baidu $BIDU es la operación más grande del planeta por volumen, con más de 27 ciudades Ponyai $PONY superó los 1700 vehí*****, su facturación de robotaxi creció 395% interanual y ya alcanzó el punto de equilibrio en varias ciudades chinas de primer nivel WeRide $WRD tiene 2113 vehí***** en 12 países y lanzó servicio sin conductor en Dubái Tesla $TSLA opera en Austin, Houston y Dallas, con 69 robotaxis registrados en Texas y esperas promedio de 15 minutos contra los 5.7 de Waymo Zoox, de Amazon $AMZN, arrancó comercialmente a fines del año pasado 5. LA CARGA, el mercado más grande del que menos se habla Aurora $AUR acumula 12 millones de millas autónomas y ya hace viajes sin conductor entre Dallas y Houston para McLane, la subsidiaria de Berkshire Hathaway Kodiak $KDK opera 20 camiones sin conductor para Atlas Energy y apunta a carga de larga distancia sin conductor para fin de año El número que explica todo: hacia 2030, el costo por milla del camión autónomo se proyecta en $2.06 contra $3.21 del camión con conductor 6. LA DISTRIBUCIÓN, quién te consigue el viaje Uber $UBER se está convirtiendo en la vidriera de todos: tiene acuerdos con Waymo, WeRide, Aurora y Nuro, sin poner un peso en desarrollar la tecnología. Lyft $LYFT juega parecido Ahora, lo honesto, que en este sector es especialmente necesario Uno, este sector ya tiene "muertos". Luminar, que era una de las grandes promesas del LiDAR, se presentó en quiebra en diciembre después de que Volvo le cancelara el contrato, y la sacaron del Nasdaq. Cruise, la apuesta de General Motors, cerró directamente. No es un sector donde todos ganan Dos, la facturación de hoy es minúscula contra las proyecciones. Ponyai facturó $16.6 millones de robotaxi en todo 2025 y WeRide $21.2 millones. Estamos hablando de un mercado proyectado en $415 billones, o sea que casi todo el precio de estas acciones es futuro puro Tres, tener razón con la tecnología no garantiza que la acción funcione: Hesai domina el 61% del LiDAR nivel 4 y su acción cae cerca de 33% en el año, mientras Ouster sube más de 60% Cuatro, la plata sigue saliendo. Kodiak quemó $29.5 millones de caja operativa en un trimestre, y Aurora corrió su escala industrial recién para 2028 ¿Cómo lo veo y qué hago? Me parece la historia más interesante del año y aun así no estoy apurado. Las proyecciones hablan de $415 billones para 2035 mientras Ponyai factura 16 millones al año: entre esas dos cifras hay una década de ejecución que todavía no pasó. Pero me mantengo alerta y analizo Y también lo que hago es mirar distinto cada capa. Chips y sensores le venden a todos, así que ahí el riesgo es el ciclo, no elegir mal. Flotas es apuesta concentrada de verdad, con Cruise y Luminar de recordatorio Mi disparador es el costo del equipamiento por vehí**** llegando a los 20 mil dólares. Hasta entonces esto es una tesis, no un negocio Espero que les haya servido y si es así, porfavor se agradece su like y que me sigan para más análisis & research de mercado Abrazo a todos

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  alex (@alexeiraa) reportó hace 50 minutos

  @rickdamage @devruso github esta vivo, el problema son las actions, si tienes tu flujo ci-cd ligado a eso tus deploys no van a funcionar

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  Clau Cave (@ccavezzali) reportó hace 53 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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  Acelerador (@accelereta42_) reportó hace 54 minutos

  @Gsnchez @untipocurios Conmigo lo hacían y sin mucho problema. Los links no le importan a nadie (yo subí mis códigos a un GitHub privado y nadie se enteró) y el papel te permite hacer dibujos para entender cosas, que en física al menos es importante (sobre todo si te ponen una cosa fuera de tu campo)

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  K0lateral - IA ? (@K0lateral) reportó hace 57 minutos

  @0xJokker @0xJokker Anda ya, GitHub sacando certificaciones como churros. Menos mal, porque hasta ahora cualquiera decía que sabía de agentes por ponerle "eres experto" al prompt. Si esto viene con un examen de verdad, igual hasta aprendemos algo útil.

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  🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó hace 58 minutos

  Hace unos días, me escribieron de una plataforma, rollo "Top talent" de tech y esas historias varias 199 cuesta entrar, miré la parte de condiciones y demás, worst distribution ever, pero está claro que lo han puesto de esa forma para que la gente no se lo lea, lástima que yo he pasado demasiado tiempo trabajando con abogados xD No te especifican cómo es el pago, pero es un sólo pago eso si, con condiciones así tipo server de Discord, si consideran que no las cumples, te echan y no recuperas el dinero, se reservan el derecho a aceptarte nuevamente, y podrías tener que pagar otra vez Dentro de las cosas que "te dan" está el tener calls con más gente "Top" y chairs de compañías, que se supone que como eres "Top" pues te sirve para hacer networking, pero te ponen en una frase ahí medio escondida que el ser parte de ese grupo no garantiza una contratación Pos no sé amigo, pa' eso no pago y me quedo como estoy xD que además, podría asegurar que ni se han molestado en mirar mi Github (que apenas tiene nada), ni se han pasado por mi Medium (que tiene bastantes cosas) y mucho menos han preguntado por lo que tengo hecho (que el Data Buddy soy yo el que gestiona los accesos, y la versión en VPS la levanto a demanda, que se revierte la BBDD al estado inicial xD) así que suena un poco raro y a que quieren sacar pasta, y uno ya tiene calle pa' olerse negocios raros pero legales xD

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  darwin enriquez (@darwinenriquez) reportó hace 58 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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  sammwy (@sammwy) reportó hace 59 minutos

  Feedback de Cline: - Te da modelos gratis, está muy bien. - Tiene promoción generosa y modelos open-weights bastante potentes. - Fácil de instalar y usar. Ahora como punto negativo: El harness es malísimo. Se la pasa mas tiempo razonando que actuando. Tarda mucho. Llega a conclusiones malas y pasa por muchos caminos antes de llegar al objetivo. Intenté arreglar algo entre back <-> front, un auth, un error 401 sencillo. Al agente se le ocurrió levantar el servicio entero, hacer mocks, hacer E2E, ver si tengo password completion en el browser, ver si tengo password manager (no se por que, si el servidor estaba mockeado), intentó buscar info del repositorio en GitHub topics (repo privado, btw), le dió un uso realista a la app (innecesario) antes de probar por el error y prefirió buscar caminos inútiles a un problema que no existía, antes de analizar puramente el código. Tuve que pasarme a OpenCode.