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GitHub

Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones

Algunos problemas detectados

Usuarios informan de problemas relacionados con: sitio caído, inicio de sesión y errores.

Mapa de Fallos

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.

6 de agosto: Problemas con GitHub

GitHub está teniendo problemas desde 05:40 a. m. CET. ¿Estás también afectado? Déjanos un mensaje en los comentarios.

Problemas Más Reportados

Los siguientes son los problemas más recientes informados por los usuarios de GitHub a través de nuestro sitio web.

  • 70% Sitio Caído (70%)
  • 22% Inicio de Sesión (22%)
  • 9% Errores (9%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

CityProblem TypeReport Time
Trento Sitio Caído hace 2 días
Le Chambon-Feugerolles Sitio Caído hace 4 días
Antananarivo Sitio Caído hace 6 días
Paris Inicio de Sesión hace 10 días
Lure Sitio Caído hace 14 días
Ashkelon Sitio Caído hace 16 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:

  • AlexAlves_87
    Alejandro Alvarez (@AlexAlves_87) reportó

    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. 👇🏻👇🏻

  • IngenieroSeed
    Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó

    @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.

  • MiguelMaestroIA
    Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportó

    Un exingeniero de Netflix acaba de liberar uno de los repositorios más interesantes para reducir el coste de los agentes de IA. Ya supera las 61.000 estrellas en GitHub. Open source. Licencia Apache 2.0. Se llama Headroom y comprime todo lo que tu agente lee antes de enviarlo al modelo: → Salidas de herramientas → Logs interminables → Fragmentos de RAG → Archivos y código → Historial de conversaciones El resultado: Hasta un 60-95 % menos de tokens en datos JSON y alrededor de un 15-20 % menos en agentes de programación. Lo mejor: • Funciona de forma local • Tus datos permanecen en tu máquina • Conserva los archivos originales • El agente puede recuperarlos cuando necesite más detalles Puedes conectarlo con Claude Code, Codex, Cursor, Aider o Copilot mediante una biblioteca, un proxy o un servidor MCP. Según sus pruebas, mantuvo la precisión en benchmarks como GSM8K y TruthfulQA incluso después de comprimir el contexto.

  • joakm5
    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

  • elrincondeatom
    El Rincón de AtomWhyred (@elrincondeatom) reportó

    🌌 Concepto principal Orion Store funciona solo con GitHub: - No tiene servidores propios. - Las apps se obtienen directamente de sus repositorios originales. - Las actualizaciones se detectan automáticamente mediante GitHub Actions.

  • Fluyeporlaweb
    PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó

    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:

  • Nozelcode
    roman (@Nozelcode) reportó

    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👇

  • dobleub
    Edd Ꙩsorio (@dobleub) reportó

    @powerhdeleon Si, la neta, yo si pagué la anualidad de Github Copilot, los dos años anteriores no estuvieron mal, pero este año si esta cañón

  • aiscwork
    AI Spanish Community (@aiscwork) reportó

    GitHub solucionó el mayor problema del vibe coding. Acaban de lanzar Spec Kit y en días ya tiene +95K estrellas. ¿La idea? En vez de tirar prompts vagos y rezar para que el agente no rompa tu proyecto… Spec Kit obliga a la IA a crear una especificación estructurada ANTES de tocar código. La IA primero entiende lo que quieres construir, pregunta lo que falta, organiza el proyecto y después empieza a programar. Eso significa menos tiempo arreglando errores absurdos, menos código inconsistente y resultados mucho más predecibles cuando trabajas con agentes. El flujo es simple: /constitution → reglas y estándares /specify → qué quieres construir /clarify → dudas antes de empezar /plan → arquitectura y stack /tasks → tareas ordenadas /implement → ejecución Compatible con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y +25 agentes. 95K estrellas. 8K forks. Open source. Publicado por GitHub.

  • chipbyte156096
    Phantoha (@chipbyte156096) reportó

    @DAZZLER_ES Con fé. Nah mentira, por ahí ví que te pasaron un link a un tuto de reddit, ese no te sirve, osea, funciona pero es la peor forma de hacerlo. Para empezar busca MO2 Linux, hay un instalador en GitHub junto a una guía del desallorador. Es un archivo binario que +

  • weareDMNTRs
    DMNTR Network Solutions 👻 AS204773 (@weareDMNTRs) reportó

    El otro día nos pasaron un desarrollo para poner en producción en un entorno que nos iban a contratar. Como no sabían bien qué tipo de VPS necesitaban, nos dieron acceso para ver la app. Nos dijeron que estaba "listo a falta de 3 retoques". Era un desarrollo que habían hecho los del departamento financiero de la empresa aprovechando que habían dado un curso de Antigravity. Usa 5 lenguajes de programación distintos: PHP, Node, Apps Script, PowerShell y .bat. Cada trozo resuelto de una forma diferente. Las "bases de datos": ficheros JSON y Excels... Datos reales de 9.000 clientes dentro del repo: NIF, IBAN, márgenes, historial de facturación. Sin anonimizar. De hecho, aunque los borres hoy, siguen en el historial de Git... La contraseña de admin se comprueba en el navegador. Está escrita en el JavaScript que se descarga cualquiera. El servidor responde a quien pregunte, sin autenticar, por HTTP. Leer, modificar y borrar registros: gratis. El control de acceso funcionaba perfectamente, siempre que el atacante no supiera pulsar F12. Rutas fijas del PC del desarrollador, cero tests, 1 GB de repo con las librerías y las bases de datos dentro. Y en una herramienta, rastros de que el código se corrompió y lo reconstruyeron a partir de logs y ficheros de texto... Los commits, una novela: "arreglado", "ahora sí", "ahora sí de verdad", "funciona no tocar", "woooo"... Todo en GitHub. Privado, pero GitHub. Estuvimos entre cortarnos las venas o dejárnoslas largas. Obviamente hemos dicho: NO.

  • sergiomarquezp_
    Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó

    El problema tiene dos caras: la económica y la de privacidad. Con la cuota cerrada de Copilot tu código pasa por la infraestructura de GitHub. En proyectos con datos sensibles, eso es una conversación incómoda con el equipo de seguridad.

  • Niklaus__04
    NIKLAUS (@Niklaus__04) reportó

    @powerhdeleon últimamente me da la sensación de que el software funciona peor, bitbucket, github, pornhub, xvideos, redtube. definitivamente se construye peor software

  • anonimo1is
    anonimo (@anonimo1is) reportó

    Un desarrollador automatizó prácticamente toda su vida con scripts de Bash. Lo más increíble es que nadie se dio cuenta hasta que renunció. REPO ABAJO 👇 Cuando sus compañeros revisaron su antigua computadora, encontraron varios archivos con nombres bastante extraños. El primero se llamaba “hangover”. Si llegaban las 8:45 de la mañana y todavía no había iniciado sesión, el script enviaba automáticamente un correo a su jefe diciendo que no se sentía bien y que trabajaría desde casa. La excusa se elegía al azar de una lista que había preparado previamente. El segundo script se llamaba “kumar-asshole”. Cuando un cliente específico enviaba un correo con palabras como “help”, “trouble” o “sorry”, el sistema se conectaba por SSH al servidor del cliente, restauraba la base de datos desde el último backup estable y respondía automáticamente: “No te preocupes. Ten más cuidado la próxima vez”. El cliente pensaba que estaba hablando con una persona real. El tercer script se llamaba “smack-my-bitch-up”. Si después de las 9 de la noche el desarrollador seguía conectado, el programa enviaba un mensaje automático a su esposa diciendo que estaba trabajando hasta tarde, acompañado de una excusa aleatoria. Pero el script más increíble era el de la cafetera. La máquina de café de la oficina funcionaba con Linux y tenía un puerto TCP abierto. Exactamente 17 segundos después de iniciar sesión, su computadora se conectaba a la cafetera mediante Telnet y ordenaba preparar un latte mediano half-caf. La bebida tardaba 24 segundos en estar lista. Cuando él llegaba a la cocina, su café ya lo estaba esperando. Esto ocurrió todos los días durante años. Su jefe pensaba que era el empleado más responsable. Su esposa creía que siempre la mantenía informada. Y el cliente pensaba que tenía el servicio técnico más rápido del mundo. Pero todos estaban interactuando con scripts. Cuando sus compañeros encontraron el código, lo publicaron en GitHub bajo el nombre “Hacker Scripts”. El repositorio superó las 49 mil estrellas y fue reescrito por desarrolladores en lenguajes como Python, Ruby, Go, Java, Kotlin, PHP, PowerShell y Node.js. Incluso utiliza la licencia WTFPL, que básicamente significa: “Haz lo que quieras con este código”. Este desarrollador no solo automatizó su trabajo. Automatizó su vida completa. Y nadie lo descubrió hasta que se fue.

  • Fluyeporlaweb
    PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó

    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 👇

  • SergioGMN
    Pechofusil (@SergioGMN) reportó

    @tebayoso @theo Github no, pero a ti sí te pueden hackear la cuenta, o quizá quieres darle acceso al repositorio a alguien y no te apetece que estén ahí todas tus apikeys personales. En general es una mala práctica con bastantes cosas que pueden salir mal.

  • ccavezzali
    Clau Cave (@ccavezzali) reportó

    @imonsh @github Hackear un badge para correr Hangman no es solo un juego, es prototipar con lo que tenés a mano. Esa lógica de 'dispositivo raro + problema conocido' es donde aparecen los productos más interesantes. El constraint fuerza el criterio.

  • camale0nrar0
    Camaleón Raro (@camale0nrar0) reportó

    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.

  • anyelamarillo
    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 💎

  • PolicarBizar
    Policar Bizar¡ (@PolicarBizar) reportó

    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.

  • zaynmcps
    z (@zaynmcps) reportó

    ESTE REPO HACE QUE CLAUDE ESCRIBA HASTA UN 94% MENOS DE CÓDIGO fable 5 es el mejor modelo de código del mundo. también el más caro. cada línea que escribe de más, la pagas tú. ponytail lo arregla con una idea absurdamente simple: convierte a tu agente en el senior vago del equipo. ese que mira tus 50 líneas y las reemplaza por una. antes de escribir nada, el agente se pregunta: → esto necesita existir? → ya está en el codebase? → lo hace la librería estándar? → lo hace el navegador de forma nativa? → cabe en una línea? solo si todo falla, escribe el mínimo que funciona. resultado: → hasta 94% menos código → un 20% menos de factura → un 27% más rápido sin recortar seguridad ni validaciones. se instala en 2 comandos: /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail /plugin install ponytail@ponytail 83.000 estrellas en github. gratis y open source. el mejor código es el que nunca escribiste. enlace al repositorio abajo 👇🏻

  • jorgemarfil_dev
    Jorge Marfil (@jorgemarfil_dev) reportó

    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.

  • lornasuriano
    Lori (@lornasuriano) reportó

    @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

  • Metaload_ES
    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.

  • dorlando1997
    La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó

    4/ Osloq: conectas GitHub, eliges un issue y lo reproduce en sandbox aislado. Logs, screenshots y el código exacto del fallo. Gratis: 5 investigaciones/mes. JS, TS, Python y Go.

  • anonimo1is
    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 👇

  • ccavezzali
    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.

  • 0xKento_
    kento iv (@0xKento_) reportó

    cada dia que pasa las cryptos siguen cayendo y el prediction market es una buena oportunidad no porque sea mas facil, sino porque es otra forma de pensar el mercado en crypto muchas veces estas mirando una vela roja, una narrativa que se murio o una meme que ya hizo -70% en prediction markets, en cambio, estas mirando probabilidades, eventos, precios, liquidez, timing y diferencias entre plataformas hoy encontre un repo bastante interesante llamado polymarket-arbitrage la idea es buscar posibles ineficiencias dentro y entre polymarket y kalshi, comparando mercados parecidos, precios, spreads y oportunidades donde el riesgo capaz esta mal priceado obvio no es plata gratis, si fuera tan facil no estaria en github jajajs pero me gusta porque te obliga a pensar distinto, no es solo “quien gana?”, es “cuanto esta pagando el mercado por ese resultado y si ese precio tiene sentido?” el prediction market no es solo apostar, es aprender a leer probabilidades en tiempo real repo y pagina abajo en comentariosss

  • 3d64r_89
    Edgar Manuel (@3d64r_89) reportó

    La mayoría de traders no sabe que existe esta herramienta y cuesta €0 👀 Vibe-Trading: Tu agente de trading personal impulsado por IA. 25k estrellas en GitHub y 4.2k forks demuestran que funciona. Con Python, backtesting avanzado y LLMs integrados, automatiza estrategias algorítmicas sin tocar un centavo en suscripciones. Lleva actualizaciones semanales. El repositorio está on fire esta semana. ¿Ya la usas o aún estás perdiendo dinero a mano? Lo tienes abajo 👇

  • gabrielalej
    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.