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 (55%)
• Errores (32%)
• 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
Paris	Sitio Caído	hace 3 días
Ahmedabad	Errores	hace 8 días
Delme	Inicio de Sesión	hace 9 días
Lyaud	Sitio Caído	hace 9 días
Catania	Errores	hace 11 días
Inverness	Sitio Caído	hace 24 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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  Brunvelop (@Brunvelop) reportó hace 3 minutos

  Joe Rogan sube episodios de 2-3 horas. Tú ves clips de 30 segundos. Alguien los corta. Los creadores pagan $29 al mes por una IA que haga ese trabajo. Un desarrollador solitario en China lo regaló gratis. Se llama AutoClip. 6.391 estrellas en GitHub. 1.253 forks. Licencia MIT. Todos los clips que guardas de un podcast, stream o entrevista salieron de algo más largo. Los streamers no se hacen virales con streams: se hacen virales con clips de streams. Un episodio de 2 horas esconde entre 15 y 25 clips virales. Encontrarlos a mano: 4-6 horas. Esto es lo que hace AutoClip. Pegas un enlace de YouTube o Bilibili, o sueltas un video local. La IA lee la transcripción completa, puntúa cada momento por potencial viral, corta los highlights, añade subtítulos y te entrega una carpeta de verticales listos para TikTok, Reels y Shorts. Qué lo diferencia de OpusClip: • Corre local en tu máquina. Tu material nunca sale de tu ordenador. • Funciona con OpenAI, Gemini, Qwen o SiliconFlow. Elige el LLM más barato. • Sin créditos ni tope de minutos mensuales. Procesa un directo de 4 horas si quieres. • Licencia MIT. Hazle fork, mételo en un producto, véndelo. Sin pedir permiso. • Docker en una línea. Corre en el navegador en localhost:3000. El stack: FastAPI, React, Celery, Redis, SQLite, yt-dlp y FFmpeg. Un desarrollador llamado zhouxiaoka escribió 89 commits y entregó todo. La parte interesante: OpusClip levantó $68 millones de SoftBank, Samsung Next y DCM Ventures para montar un negocio de suscripción sobre exactamente este flujo de trabajo. Todo el mercado de IA para video corto está tarifado como SaaS porque la mayoría de los creadores no sabe que existe una alternativa open source. Una persona en Hangzhou lo escribió en su tiempo libre. Seis mil estrellas. Mil doscientos forks. Nota honesta: el último commit fue hace 77 días. El mantenedor es una persona y parte del roadmap sigue "en desarrollo". Si quieres un producto pulido con soporte, paga OpusClip. Si quieres ser dueño de la herramienta que corta tus videos, descarga esto hoy. Quien posee el software, posee el flujo de trabajo. Tus videos. Tu IA. Tus shorts.

• 
  Consejo d Seguridad d Información y Ciberseguridad (@CONSEJOSIAC) reportó hace 6 minutos

  📋 ¿Cómo se filtran estas claves? Código expuesto en repositorios públicos de GitHub, registros de GitHub Actions sin enmascarar, archivos de configuración accesibles, o malware infostealer y respaldos mal protegidos.

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  🔥🐲 Javier  (@nuevo_31) reportó hace 8 minutos

  GitHub está como lento que ladilla

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  Jorge Morales (@jmorales1013) reportó hace 9 minutos

  @SoyITPro Con razón GitHub Copilot Chat dentro de Visual Studio 2026 no funciona ni está autenticado 🤔

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  Erubiel (@_alanerubiel) reportó hace 11 minutos

  @barckcode Explícame como si tuviera 5 años Pat que sirve GitHub. Ya tengo Claude pro.

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  David J Marquez Batiz (@djmbdv) reportó hace 12 minutos

  @powerhdeleon Genio, todo el mundo tiene su propio git, github es solo una copia de otro server en la nube. Realmente lo que falla de github mas que todo son servicios como Actions, Pages. Puedes tener tu CI en otro lado, o bien subir tus cositas con filezilla por ftp

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  Fernando (@fnandot) reportó hace 16 minutos

  @carlesnunez Yo lo veo justo al revés: no creo que el problema sea que estemos abusando de GitHub, sino que ha cambiado radicalmente lo que significa producir software.

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  ryu. (@romanftp) reportó hace 20 minutos

  OpenAI está regalando $1.200 GRATIS para usar Codex Solo necesitas: > Tener un repositorio público en GitHub > Rellenar un formulario Y te regalan 6 meses de ChatGPT Pro + Codex Casi nadie está hablando de esto, porque no quieren que se entere todo el mundo Todavía estás a tiempo de hacerlo, aunque no sepas programar o estés empezando Así funciona: 1. Instala Cursor, Codex, Claude Code o lo que uses 2. Monta un proyecto, de lo que sea 3. Súbelo a GitHub 4. Pide a tus amigos que le den Stars (Deja el link de tu repositorio en los comentarios, entre todos te daremos Star) Este programa acepta hasta proyectos a medias, así que no hace falta que el proyecto sea perfecto

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  Germán Valle | Arquipartidas 🎮🏛️ (@GerValleArq) reportó hace 21 minutos

  @VigasocoSDL @ManuelPazosMSX @juantomas Suena interesante pero no tengo ni idea de cómo funciona el formato STL. He visto que en el enlace de GitHub hay .png pero no se ve nada en ellos. 🙁

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  Dámaso Velázquez (@damasovelazquez) reportó hace 23 minutos

  Github está caído 😢

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  yuulia ✟ (@yuliaisc) reportó hace 25 minutos

  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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  LeX (@LeX0nDump) reportó hace 26 minutos

  GitHub ha caído por trigésima quinta vez en las últimas semanas…

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  Adrià Martí (@adriml24) reportó hace 26 minutos

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

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  Juli Alvarez (@usainbot95) reportó hace 27 minutos

  GitHub: 7h 47 min caído el lunes. Un sidecar de Istio que no escaló y Copilot reintentando a lo loco (tráfico ~10x). El mismo día Cursor (ya de SpaceX) te ofrece hospedar el repo adentro del editor. ¿Dejamos el código “en GitHub” o ya es un riesgo de vendor?

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  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 29 minutos

  La verdad incómoda: Si sueltas agentes contra GitHub, npm, una API o tu propio servidor sin tope de reintentos, rate limit ni circuit breaker, estás construyendo el mismo incendio. En chico. Tres reglas mínimas: 1. Backoff y tope de reintentos 2. Un presupuesto de requests por agente 3. Una métrica que mida el cuello real, no la CPU “sana” Guarda el hilo si te ha servido. Y dime: en tu equipo, ¿quién pone ese límite… o todavía pegan hasta que arde?

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  Raul Santos ⛵️ (@RaulESantos) reportó hace 36 minutos

  Ayer en la noche configuré un servidor virtual para poder hacer coding desde Claude code en mi celular sin depender de la laptop. Hoy GitHub está caído, por lo que lo tendré que probar después. En todo caso, estamos en una nueva era para los negocios.

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  Daniel Yánez Bravo (@dyyys0ft) reportó hace 38 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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  Ben Pierron (@Ben_escrito) reportó hace 40 minutos

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

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  BeaQid (@BeaQidReturn) reportó hace 40 minutos

  🤖📁- En el marco de un ejercicio de ciberseguridad evaluado por el Instituto de Seguridad de la IA del Reino Unido, un agente de IA autónomo intentó un ataque contra la cadena de suministro de un proyecto open source real alojado en GitHub, creando identidades falsas y utilizando ingeniería social para lograr que se aprobara un código malicioso. Fue Sinan Can Demir, un estudiante turco de tercer año en la Universidad de Texas en Dallas, quien notó que un usuario llamado «miraholt31» intentaba introducir discretamente una actualización maliciosa en un programa open-source de análisis de red llamado myNetwork. Cuando Demir reportó la pull request como conteniendo «un dropper de malware oculto», el agente de IA contraatacó a través de su cuenta original y un segundo perfil falso, «Lena Brandt», presentada como una ingeniera alemana para presionar al mantenedor del proyecto y que aceptara el código. «Realmente creí que era un humano, porque me estaba mintiendo descaradamente», confió Demir a Reuters. «Nunca imaginé que una IA pudiera ser capaz de mentirles a verdaderos desarrolladores». Solo más tarde se enteró de que su adversario era un agente de IA impulsado por el modelo Mythos 5 de Anthropic, después de ser contactado directamente por el AISI británico. El informe técnico del AISI da escalofríos: «Es la primera vez que el AISI observa un engaño de esta gravedad, dirigido a una persona real no solicitada, en el mundo real». No se trata solo de una IA que encuentra una falla técnica, sino que mintió, creó personas creíbles y ejerció presión psicológica sobre un humano para obtener un resultado, sin que se lo hubieran pedido explícitamente.

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  MrOscarDev (@mroscardev) reportó hace 41 minutos

  @santtiagom_ Esto es lo que está pasando de verdad. El que conoce el problema ya puede montar la herramienta. Lo que sigue trabando no es el código. Es GitHub, el dominio y el deploy. Ahí es donde todavía hace falta alguien que haya sufrido eso.

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  Javier Calzolari (@javiercalzolari) reportó hace 41 minutos

  Me encantó este anuncio después de no se cuantas horas de GitHub caído

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  thavoo dev (@arcanoix_) reportó hace 43 minutos

  Un lunes y caído @github es en serio?

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 44 minutos

  Perplexity acaba de atacar uno de los costes menos visibles de los agentes: pagar la nube por cada paso, incluso cuando tu propio ordenador podría resolverlo. Portable Computer lleva su entorno de IA a NVIDIA DGX Spark y ejecuta las tareas localmente por defecto. Los archivos se procesan en el equipo, los datos sensibles no salen a servidores externos y el trabajo local no consume créditos ni tokens de la suscripción. El mecanismo económico importa más que la etiqueta de «IA local». Un agente no hace una única consulta. Puede leer documentos, buscar información, consultar Gmail, Google Drive, Slack o GitHub, ejecutar herramientas y encadenar decenas de acciones antes de entregar un resultado. Si cada paso pasa por la nube, el coste crece con la autonomía del sistema. Perplexity propone una arquitectura híbrida: el hardware local absorbe el volumen rutinario y la nube queda reservada para los cuellos de botella. Cuando el modelo detecta que una tarea supera su capacidad de razonamiento o alcance, detiene el proceso y pide permiso antes de enviar solo ese paso a un modelo remoto. Después reincorpora la respuesta al flujo local. Esto convierte el gasto variable por tokens en una combinación distinta: inversión inicial en hardware, consumo eléctrico y uso remoto puntual. No garantiza que salga más barato en todos los casos. Sí permite que un equipo intensivo deje de pagar el mismo margen de nube por clasificar un documento sencillo que por resolver una tarea compleja. También reduce una fricción que ha frenado la IA local: montarla exigía configurar inferencia, agentes, aislamiento y herramientas por separado. Portable Computer empaqueta modelos, motor de inferencia, conectores, lectura de PDF, dictado por voz y acceso a la terminal. Los comandos se ejecutan dentro de un sandbox restrictivo para limitar daños si el modelo falla. La propuesta inicial llega con Qwen 3.8 27B y Qwen 3.6 35B ajustados por Perplexity para tareas de agentes. Está previsto añadir NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning y permitir servidores propios para necesidades especializadas. Hay límites relevantes. DGX Spark es el primer hardware certificado; el acceso inicial requiere Linux y una suscripción Pro, Max, Enterprise Pro o Enterprise Max. El soporte para tarjetas NVIDIA RTX en Linux llegará más adelante y la versión nativa para Windows está prevista para septiembre. Por eso todavía no es una alternativa universal a la nube. Es una prueba de una arquitectura que puede encajar especialmente bien en empresas con datos sensibles, cargas repetitivas y suficiente uso para amortizar el hardware. La métrica decisiva no será cuántos tokens procesa el modelo ni qué puesto ocupa en un benchmark. Será el coste por tarea terminada, incluyendo hardware, energía, mantenimiento, intervenciones humanas y escalados remotos. Si ese número mejora, NVIDIA no solo estará vendiendo una máquina compacta y Perplexity no solo estará distribuyendo software. Estarán trasladando parte de la economía de los agentes desde el centro de datos hasta el escritorio.

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  Pablo E. Untroib (@PEU_AR) reportó hace 45 minutos

  Ayer el comentario del tocayo que dio en el clavo me hizo reír, tuitazo en lo que a mi respecta. Pero el nerd que llevo adentro arrancó un loop Hoy mientras desayunaba escribí un proto-prompt de lo que me gustaría que haga una pagina web sin muchas aspiraciones para ayudar un poco con la búsqueda a alguien que no quiere salir a hablar en persona como yo Ese prompt se lo pase a una IA para que lo ordene y mejore y este es el resultado del prompt, mientras escribo esto tengo a Claude (con APIs via mi propio llmrouter de Z y Deepseek) laburando para hacerlo, cuando este terminado debería aparecer en mi web, ya les pasare link. El prompt (si les sirve úsenlo): Quiero que me busques las 10 marcas que más autos de origen chino vendieron en Argentina desde el inicio de 2026. Importante: no me refiero solamente a marcas chinas. Quiero incluir cualquier marca que venda en Argentina modelos fabricados en China. Por ejemplo, Ford vende la Territory, que es de origen chino. Esta información va a ir a un archivo marcas.json. Después, para cada una de esas marcas, necesito que listes sus modelos vendidos en Argentina y los ordenes por volumen de ventas. Esa información va a ir a otro archivo llamado modelos.json. Una vez que tengamos marcas.json, necesito que entres en la página web oficial de cada marca y busques el listado de concesionarios oficiales en Argentina. Para cada concesionario, quiero que obtengas todos los datos de contacto que puedas encontrar, dando prioridad a: WhatsApp Email Teléfono Dirección Página web, si corresponde Con esa información quiero generar un nuevo archivo concesionarios.json, organizado por marca y, dentro de cada marca, por concesionario. El objetivo final es hacer una página web para un hosting básico que solamente tiene acceso por FTP. En esa página, el usuario debería poder: Elegir una marca. Elegir un modelo de esa marca. Ver información del modelo. Si es posible, ver fotos del auto, sus versiones/variantes y colores disponibles. Escribir o modificar un mensaje. Enviar fácilmente ese mensaje a todos los concesionarios que vendan ese modelo. La idea es que el usuario pueda, por ejemplo, elegir: BYD → Song Pro → escribir un mensaje → contactar a todos los concesionarios que venden ese modelo. Si durante el scraping podemos obtener de fuentes oficiales las fotos de los autos, las distintas versiones y los colores disponibles, sería genial poder mostrarlos durante el proceso de selección. Sobre las fuentes Para los datos de ventas y modelos quiero usar fuentes confiables y, cuando sea posible, fuentes oficiales o asociaciones del sector. Para los concesionarios, quiero priorizar siempre la página oficial de la marca, no directorios de terceros. Si un dato no está disponible o no se puede verificar, prefiero que quede indicado como faltante antes que inventarlo. Sobre las decisiones técnicas No necesito que me hagas una entrevista sobre las decisiones técnicas del proyecto. Asumo que vos podés determinar cuál es la mejor solución técnica para cada caso. Esto incluye, entre otras cosas: tecnología que conviene usar; estructura de los JSON; arquitectura de la página; cómo resolver el funcionamiento en un hosting que solamente permite FTP; cómo relacionar marcas, modelos y concesionarios; cómo implementar el contacto por WhatsApp/email; cómo hacer el scraping; cómo manejar las fotos y demás información; cualquier otra decisión técnica necesaria para que el resultado funcione correctamente. Tomá vos esas decisiones buscando la solución más simple, robusta y adecuada para este proyecto. GitHub y despliegue Los avances del proyecto, cuando lo consideres necesario, se irán subiendo al repositorio: github pablopeu/autoschinos Quiero además que configures un GitHub Action para que, dadas las credenciales de FTP y el folder de destino, pueda compilar el proyecto y subir automáticamente la versión final al hosting. Las credenciales no deben quedar escritas en el código ni en el repositorio. Utilizá el mecanismo apropiado de GitHub Secrets para guardar: dirección/host FTP; usuario FTP; contraseña FTP; folder remoto de destino. El Action debería encargarse de: Obtener el código. Instalar las dependencias. Compilar/generar la versión de producción. Subir los archivos necesarios al FTP. Dejar el sitio listo para funcionar en el hosting. La solución debe estar pensada para que posteriormente pueda cambiar fácilmente las credenciales o el folder de destino sin modificar el código. Validación del funcionamiento Podés y debés verificar el funcionamiento localmente durante el desarrollo. Sin embargo, la fuente de verdad de que el sistema funciona correctamente será siempre la versión de la web que está efectivamente subida al hosting por FTP. Por lo tanto, después de cada despliegue importante, si es posible, verificá que la versión publicada responda correctamente y que los archivos necesarios estén disponibles. De todos modos, la validación final del funcionamiento en el hosting la tiene que hacer el usuario. Es decir, no des por terminado el proyecto solamente porque funciona localmente: el usuario debe confirmar que la versión subida al hosting funciona correctamente. Importante sobre el trabajo Antes de empezar, solamente preguntame si necesitás alguna información funcional que realmente no puedas determinar por tu cuenta. No me consultes sobre decisiones técnicas: tomá esas decisiones vos. Cuando tengas toda la información necesaria, armá un plan de trabajo completo y después hacé todo one shot, es decir, ejecutá el trabajo completo sin ir pidiéndome confirmación en cada etapa. El resultado final debería incluir los archivos: marcas.json modelos.json concesionarios.json la página web lista para subir por FTP, y el workflow de GitHub Actions configurado para realizar el build y deploy por FTP.

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  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 49 minutos

  No sé por qué, mi cuenta de Github no funciona, no sé si me la han tumbado... Mientras lo tenéis todo en mi canal gratuito de Telegram (IngenieroSeedSecurity), directamente el archivo .html. También tenéis otros html que he ido sacando en ese canal, ahí está todo bien filtrado, aprovechad y seguidme. Pd. Sé que mi cuenta está en el límite, pero *****, comprobadlo bien que me cuestsa muchísimo trabajo sacar herramientas gratuitas para la gente @github @GithubProjects @github_repo

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  7incho (@7incho_lopez) reportó hace 50 minutos

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

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  Cents And Code (@CentsAndCode) reportó hace 51 minutos

  la voy a ir mejorando: soporte para cursor, codex, lo que vaya saliendo está abierta en github. si se os ocurre algo, si le veis un fallo o queréis meter mano, adelante: issues, ideas, PRs, lo que sea!

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  Codely ﹤🍍﹥ (@CodelyTV) reportó hace 56 minutos

  No hay semana en que GitHub no se caiga. 93.73% de uptime los últimos 90 días. La buena noticia es que están mejorando. Hace unos meses llegaron a tener un uptime del 84.31%. Eso significa que algunos de sus servicios estaba caído durante el ~15% del tiempo. Eso son 3h y media cada día. Ahora lo han logrado a reducir a 1h y media al día. Ojalá dentro de poco podamos hablar de minutos o ni eso.

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  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 57 minutos

  Me trabajo semejante herramienta y tweet, horas y horas de trabajo GRATIS, para todo el público hispano cripto, para que después @github vaya poniendo piedras por el camino. Ahora mismo mi cuenta no funciona, está como deshabilitada o capada o dada de baja o a saber, qué maldita impotencia. Pero bueno, como digo, menos mal que tengo un plan B. Podéis entrar gratuita y rápidamente a mi canal de Telegram (IngenieroSeedSecurity) y allí publico siempre los mismos ficheros. Mañana subiré allí el de SafeDocument, que se me olvidó subirlo.

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  dahdor (@dahdxr) reportó hace 58 minutos

  @Djjhenrz holaaa, una duda, estará funcionando github el día del evento o estará caído?