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 3 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 4 días
Junín	Errores	hace 4 días
Guadalajara	Errores	hace 4 días
Paris	Sitio Caído	hace 4 días
Quito	Errores	hace 4 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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  Juan Fabio Rey (@juanfabiorey) reportó hace 50 segundos

  @edusoyy Acá la cosa es muy sencilla. Si no sabés programar no hay IA que te salve. Aparte de ingeniero en sistemas son un cazador de vulnerabilidades, si supieran el desastre que hicieron algunos "vibe-coders" con el NPM Supply-chain (gusano Shai-Hulud/ChainDrop), por no saber, por no utilizar wrappers (NVM), ofuscación, control de versiones y no auditar las pull requests, no reconocer carpetas como '.cursor' o '.claude' que existen con esos nombres, o que el paquete 'cross_env' esté tan obeso, o desconocer el uso del flag 'ignore scrpt=true'. Repito, son cosas básicas que todo buen programador Propagaron malware por todos los sitios/repositorios. Y si usan VSCode o Node por fuera de Nvm. Lo lamento mucho, sus rsda_keys, github secrets, actions, datos de aws o azure... ya andan dando vueltas por el mercado negro. La IA es una herramienta de productividad para expertos, no un "hazme todo" para principiantes. La IA está entrenada para ofrecer patrones conocidos en el menor tiempo posible, no se fija si la configuración de policies del endpoint de tu API es segura y si un script te ejecuta un payload malicioso. La experiencia es la mejor herramienta para la evaluación de calidad del software. La IA me ayuda a construir más rápido, porque se lo quite estoy h haciendo.

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  yuulia ✟ (@yuliaisc) reportó hace 1 minuto

  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👇

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  Luis (@medioluiss) reportó hace 2 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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  Alan Daitch (@AlanDaitch) reportó hace 5 minutos

  El otro día tenía que pasarle unos archivos a un teléfono viejo, que anda mal de internet Ahí fue cuando me acordé de un reloj de 1994: el Data Link, que hicieron Timex y Microsoft juntos. Tiene un sensor óptico arriba del vidrio y funcionaba así: lo acercabas al monitor, que parpadeaba en barras de luz y en veinte segundos tenías setenta números de teléfono adentro. Me encontré con un usuario que hizo exactamente esto con Claude Code: la pantalla dibuja el archivo como una ráfaga de 60 códigos QR por segundo y el celular lo filma con la cámara y lo rearma.  Y el QR es lo mejor que hay para esto, porque nació justamente para que lo lean mal: torcido, con reflejo, a media luz. Ni siquiera hace falta agarrarlos todos: cada uno lleva una mezcla de varios pedazos del archivo, así que con los que enganchás se despeja el resto solo, con un sistema de ecuaciones. El tema es que, para poder leer los QRs, había que entrar a una página de internet que era justamente lo que quería evitar, así que le di el código a mi Claude Code y le pedí que lo convierta en una app de Android.  Después de media hora, me lo solucionó, pero además se dio cuenta de que la cámara del celular es un desastre, así que me armó la configuración del emisor para poder definir cuántos QR salen por segundo y qué tan denso es cada uno. Un par de pruebas para encontrar el punto justo y listo! Me quedó en 255 bytes por QR, más o menos un tuit, así que un PDF de una carilla entra en veinte segundos.  Ya me puedo transferir archivos chiquitos desde la compu a mi celular viejo sin ningún tipo de conexión: una maravilla. Te dejo el sitio acá abajo y el código en mi github como siempre. ¡Que lo disfrutes!

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  Adrià Martí (@adriml24) reportó hace 10 minutos

  @Majima_Kensetsu No tendrías que preocuparte por GitHub caído o librerías con vulnerabilidades, merece la pena pensarlo

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  Iñaki (@inakitajes) reportó hace 14 minutos

  1/ Llevo unos días probando un patrón de agentes que me parece bastante más interesante que el típico: modelo caro planifica + modelo barato implementa. Mucha gente lo está entendiendo mal. 2/ La idea no es que el modelo SOTA haga un plan al principio y desaparezca. Eso, al menos en mis pruebas, consume prácticamente lo mismo y muchas veces no mejora los resultados (mira mis posts de hace unos meses). 3/ El trabajo difícil no suele estar en el plan general. Está en los detalles que aparecen durante la implementación. Ahí es donde un modelo realmente bueno aporta valor. 4/ En lugar de tener un pipeline lineal: - SOTA → Plan - Cheap → Implementa - SOTA → Revisa La clave está en que el modelo caro pase a ser un advisor integrado dentro del loop del agente ejecutor. 5/ El ejecutor sigue siendo el modelo barato. Hace prácticamente todo el trabajo. Pero puede pedir ayuda al advisor cuando realmente la necesita. 6/ Lo hace en checkpoints durante el ciclo agéntico: - Antes de empezar a modificar código, para validar el enfoque. - Cuando entra en un bucle intentando resolver el mismo problema. - Cuando detecta una decisión compleja donde merece la pena gastar más tokens. - Al terminar cada step del pipeline. 7/ La clave es que el modelo caro no gestiona el contexto completo de la implementación. Solo ventanas pequeñas y acotadas. Además se limita la longitud de la respuesta (ahorro de output tokens), solución concreta y concisa. Eso reduce muchísimo el coste manteniendo gran parte de la calidad. 8/ Es parecido a tener un ingeniero senior que no programa toda la feature. Solo aparece cuando alguien se atasca o cuando hay una decisión importante que tomar. 9/ Acabo de implementarlo en Convoy. Todavía estoy validándolo en proyectos reales, así que no puedo decir todavía si el impacto es tan grande como parece. Pero las primeras pruebas son bastante prometedoras. 10/ Si termina funcionando como espero, creo que este tipo de arquitectura tiene bastante más recorrido que seguir aumentando el tamaño del modelo para absolutamente todas las llamadas. No siempre hace falta un SOTA. Lo importante es saber exactamente cuándo utilizarlo. Si te animas a probarlo, recuerda que es open-source, lo tienes en mi github :)

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  Manu Quiroga (@Manuls) reportó hace 14 minutos

  fueron cuatro prompts pero un servidor ya tenía configurado el espacio en Vercel, el repositorio en Github, las claves de APU en Google Cloud y la integración con Supabase por eso digo siempre que para hacer vibe coding algo hay que saber del tema

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 15 minutos

  un Bloomberg Terminal cuesta $27.000 al año. alguien publicó en GitHub un agente que monitoriza el mundo desde 27 fuentes en tiempo real y te manda alertas a Telegram cuando algo cambia. gratis. en tu máquina. sin suscripción. ✅ detección de incendios por satélite ✅ seguimiento de vuelos y embarcaciones en tiempo real ✅ zonas de conflicto activo ✅ precios de criptomonedas y mercados financieros ✅ sentimiento social de canales de inteligencia ✅ actualiza cada 15 minutos, bidireccional con Telegram y Discord ✅ escribe /brief y te resume todo lo que ha pasado sin nube. sin cuenta. sin que tus datos salgan de tu servidor. 10.9k estrellas. AGPL-3.0. se llama Crucix 👇

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  Sweex (@sweexx9) reportó hace 19 minutos

  🚨GitHub mató el vibe coding de una vez por todas. Acaban de soltar Spec Kit y ya va por +127K estrellas. ¿El truco? Deja de tirar prompts al aire y rezar para que la IA no te destroce el repo. Spec Kit obliga a la IA a escribir una especificación clara y estructurada ANTES de generar una sola línea de código. Primero entiende exactamente qué quieres, te pregunta lo que falta, arma el plan y recién ahí programa. Resultado: cero errores random, código consistente y resultados que realmente se parecen a lo que pediste. El flujo es brutal de simple: /constitution → reglas del proyecto /specify → qué vas a construir /clarify → aclara dudas antes de empezar /plan → arquitectura + stack /tasks → tareas ordenadas /implement → a codear Funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y +30 agentes más. 127K estrellas 11K forks 100% open source Hecho por GitHub

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  ItscoachFO (@itscoachfo) reportó hace 20 minutos

  DeFi no escala sin una parte responsable. Ninguna institución va a meter capital en una pool donde nadie responde por el riesgo del contrato, la liquidez o la contraparte. Aquí es donde XRPL se diferencia: no depende de un DAO anónimo ni de un repositorio de GitHub sin dueño. Esto es justo lo que separa a una infraestructura institucional de un experimento de activos digitales sin una parte responsable. No es un problema de tecnología, es un problema de estructura: si nadie responde por el riesgo de una pool, ninguna institución va a entrar. Este es el debate que de verdad importa ahora mismo. XRPL es la red mejor posicionada.

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 23 minutos

  GitHub acaba de solucionar el mayor problema del vibe coding. Acaban de lanzar Spec Kit y en poco tiempo ya tiene +126K 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. Enlace al repositorio👇

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  Diego (@Diegg00o) reportó hace 25 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

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  Jorge Marfil (@jorgemarfil_dev) reportó hace 31 minutos

  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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  IVAN | IA (@ivnways) reportó hace 32 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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  Daniel Yánez Bravo (@dyyys0ft) reportó hace 33 minutos

  Acabo de vibe codear una página de un baby shower Le metí vanila Js, GitHub actions, Firebase La IA es maravillosa, esto me hubiera tomado algunas semanas pero con IA 3 días, Claro no es un entorno de producción agresivo, esto decir, no hay mayor problema en caso de error

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  Hyde Sunnydale (@MrHydeSunnydale) reportó hace 34 minutos

  @CodigoMate Ese es el argumento más fuerte a favor de github xD En nuestro caso tenemos gitlab autohospedado y asumimos conscientemente ese coste (si se cae, el problema es nuestro) Pero a cambio tenemos control total sobre repos, runners, backups, integraciones y toda la infraestructura alrededor... Para nosotros compensa, aunque entiendo perfectamente que haya gente que prefiera que esa parte sea problema de otro

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  ItscoachFO (@itscoachfo) reportó hace 36 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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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 38 minutos

  La parte menos vistosa está en los fixes: • Las sesiones vuelven a enlazarse con pull requests creadas después de subir la rama, también mediante la API REST de GitHub. • Los alias de modelos para subagentes respetan mejor las restricciones de la organización y bajan al modelo permitido más reciente de la misma familia. • Remote Control ya no puede activarse desde ajustes locales del repositorio; la activación queda en el ámbito del usuario, aunque el repositorio sí puede desactivarlo. • Las vistas de diff usan el contenido Git sin procesar e ignoran drivers y textconv configurados en el workspace, lo que reduce diferencias engañosas. • También se corrigen falsos errores de conexión, fallos de file watchers, conectores mal marcados para autorización y problemas de accesibilidad al borrar texto. Son cambios orientados a eliminar puntos de rotura y a dejar más claro quién controla cada permiso, proceso y resultado.

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  Ink (@TheInkReaper) reportó hace 39 minutos

  si... ni yo puedo defender la falta de interes y esfuerzo por la gente que se queja asi de github sabes donde esta Releases, sabes ya como funciona, por que tu instinto es decir "esta mal porque no esta como yo quiero"?

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  Zam 🛹 (@zamarrowski) reportó hace 40 minutos

  Una de las cosas que más mola del open source es hacer algo y que la gente reporte fallos e incluso te pongan PRs. Claudemon empieza a tener las primeras issues y PRs y me hace bastante feliz. Si habéis visto algo que ande mal o mejorable podéis dejarlo en las issues de Github

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  Carbeno (@Carbeno_) reportó hace 40 minutos

  @marterrz @npm_run_fede @GordoLeyes 1) caes en el 30% entonces 2) y asi y todo lamentablemente muchos deciden subir sus cosas a github, sin dejarte otra opción mas que agarrar la IA y que te pase todo el código para pegar en cmd, que parece facil pero nunca funciona a la primera, siempre algo falta

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  Alan Daitch (@AlanDaitch) reportó hace 40 minutos

  El otro día tenía que pasarle unos archivos a un teléfono viejo, que anda mal de internet Ahí fue cuando me acordé de un reloj de 1994: el Data Link, que hicieron Timex y Microsoft juntos. Tiene un sensor óptico arriba del vidrio y funcionaba así: lo acercabas al monitor, que parpadeaba en barras de luz y en veinte segundos tenías setenta números de teléfono adentro. Me encontré con un usuario que hizo exactamente esto con Claude Code: la pantalla dibuja el archivo como una ráfaga de 60 códigos QR por segundo y el celular lo filma con la cámara y lo rearma.  Y el QR es lo mejor que hay para esto, porque nació justamente para que lo lean mal: torcido, con reflejo, a media luz. Ni siquiera hace falta agarrarlos todos: cada uno lleva una mezcla de varios pedazos del archivo, así que con los que enganchás se despeja el resto solo, con un sistema de ecuaciones. El tema es que, para poder leer los QRs, había que entrar a una página de internet que era justamente lo que quería evitar, así que le di el código a mi Claude Code y le pedí que lo convierta en una app de Android.  Después de media hora, me lo solucionó, pero además se dio cuenta de que la cámara del celular es un desastre, así que me armó la configuración del emisor para poder definir cuántos QR salen por segundo y qué tan denso es cada uno. Un par de pruebas para encontrar el punto justo y listo! Me quedó en 255 bytes por QR, más o menos un tuit, así que un PDF de una carilla entra en veinte segundos.  Ya me puedo transferir archivos chiquitos desde la compu a mi celular viejo sin ningún tipo de conexión: una maravilla. Te dejo el sitio acá abajo y el código en mi github como siempre. ¡Que lo disfrutes!

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  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 42 minutos

  5/ Lo serio de Treg está en cómo inyecta las credenciales en el servidor: el agente llama a Stripe, GitHub o una CLI sin ver la clave nunca. Eso reduce un riesgo. También concentra otro: el proxy se vuelve crítico.

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  ▶️ Oskar Laguillo | 💻 Dev | 🔍 SEO | 🎮 Gamer  (@OskarLaguillo) reportó hace 44 minutos

  @aguilaj10 @AristiDevs Claro, es como si yo le digo ahora a cualquier IA “Busca repositorios top de GitHub y haz una contribución a cada uno de ellos”. Me imagino que el problema es soluciones evidentes pero incorrectas que la IA te da en 30 segundos, pero no son tan sencillas.

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  Matías Sulpis (@matias_sulpis) reportó hace 50 minutos

  Ta caído GitHub?

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  Dámaso Velázquez (@damasovelazquez) reportó hace 52 minutos

  Github está caído 😢

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  Pechofusil (@SergioGMN) reportó hace 55 minutos

  @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.

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  Dubzeb_oficial (@D_Ochandiano) reportó hace 57 minutos

  X presume de transparencia total al publicar su algoritmo y lanzar Under the Hood, pero el código en GitHub revela la trampa, la verdadera moderación sigue siendo una caja negra inauditable. La ilusión del código abierto, publicar la fórmula matemática de puntuación, no sirve de nada si las reglas de Visibility Filtering (scarecrow y modelos de lenguaje) que deciden aplicar un DROP o INTERSTITIAL operan fuera del repositorio público. Sabes cómo calcula el ranking, pero no bajo qué criterio exacto te etiquetan para suprimir tu alcance. Transparencia con derecho de admisión, Vender un estándar global de apertura mientras limitas la herramienta de auditoría a cuentas con más de un año y alta actividad en un grupo de prueba aleatorio no es transparencia; es un simulacro para unos pocos seleccionados. El sesgo de predicción vs. interacción: Al basar el feed en probabilidades personalizadas de interacción en lugar de métricas transparentes, cualquier sesgo en los datos de entrenamiento para predecir bloqueos o reportes sepulta el contenido antes de que la audiencia real tenga oportunidad de verlo.Publicar el manual de cómo te penalizan sin abrir los criterios de moderación que te condenan es como darte el plano de la guillotina: ves la hoja caer con precisión matemática, pero sigues sin saber quién dio la orden.¿Es esto transparencia real o solo relaciones públicas para vestir de código abierto un sistema que sigue decidiendo en la sombra?

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  Pablo Cibraro (@cibrax) reportó hace 58 minutos

  @fernandezpablo Tambien lo podes hacer a mano eso, el tema es que tenes algunos quilombos, no funciona con cloud agents como el que corre en Github, y despues tenes documentacion o los instruction files que son compartidos

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  Pere Casas (@pcasaspere) reportó hace 58 minutos

  GitHub ha sufrido una degradación significativa hoy (error rates elevados en API, Actions, Git Operations y downloads). Esto no es un problema de “desarrolladores”. Es un riesgo de cadena de suministro de software. Si tu CI/CD, el registro de packages o el código depende de un único proveedor, tienes un single point of failure que debería estar en tu inventario y matriz de riesgos. Acciones mínimas: • Inventariar dependencias críticas de GitHub • Definir plan de contingencia (mirrors, self-hosted runners, alternativas parciales) • Incluir vendor concentration risk en la evaluación de riesgo cibernético ¿Cuántos empresas tienen en consideració este riesgo?