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 (54%)
• Errores (31%)
• Inicio de Sesión (15%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Ahmedabad	Errores	hace 3 días
Delme	Inicio de Sesión	hace 3 días
Lyaud	Sitio Caído	hace 3 días
Catania	Errores	hace 6 días
Inverness	Sitio Caído	hace 18 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 19 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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  silvan (@silvanrec) reportó hace 1 minuto

  ESTO LE AHORRA A TU AGENTE 195,000 TOKENS POR CONSULTA estás quemando 200,000 tokens cada vez que le preguntas a tu agente sobre un libro técnico que ya tenés se llama book-to-skill ► extrae marcos, reglas de decisión y anti-patrones de un libro en una skill estructurada ► funciona con pdf, epub, docx y otros 10 formatos ► tu agente la carga bajo demanda, no reprocesa el libro entero en cada turno ► un análisis por libro: ~5,000 tokens por sesión en vez de 200,000 (24x a 51x menos) ► ~$1 por libro para convertirlo, nunca más pagás por ese libro ► funciona en claude code, github copilot cli y amp reemplaza el volcar pdfs enteros en el contexto, las búsquedas que devuelven páginas sueltas en vez de respuestas, y las notas que armás y nunca volvés a abrir. repo abajo 👇

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  Domina IA (@Domina_IA) reportó hace 6 minutos

  Cursor no tumba GitHub. Ni siquiera lo intenta. El producto que acaban de sacar se llama Origin. Conecta tu organización de GitHub, elige repos y sigue empujando ahí. GitHub sigue siendo la fuente de verdad. Los permisos se copian, los pull requests se sincronizan en ambas direcciones y tú no sales del editor. Lo venden como rival. Hablan de las 257 caídas de GitHub el último año y de los 180 millones de desarrolladores que usan la plataforma. Bonito relato. El problema es que Origin no reemplaza nada. Se enchufa al flujo que ya usas. Cursor pertenece a SpaceX. Tienen opción de compra por 60.000 millones y acceso a la mayor flota de GPUs del mundo. Con eso prometen agentes que revisen y fusionen sin salir de la ventana. Funciona mientras GitHub siga siendo el almacén. Si GitHub estabiliza el servicio o mete sus propios agentes, Origin se queda en una capa de más. Su única ventaja es el hábito: que no te levantes de la silla. No necesita que abandones GitHub. Necesita que dejes de salir de Cursor.

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  Teki Now (@Teki_Now) reportó hace 9 minutos

  Un modelo de IA china se ha escapado del entorno cerrado donde los investigadores lo estaban poniendo a prueba. Kimi K3, de la china Moonshot, aprovechó un fallo en la configuración de red del laboratorio y salió a internet libre. No hackeó nada: se limitó a buscar en GitHub las respuestas ya resueltas. Es el cuarto caso en semanas, después de que modelos de OpenAI, Anthropic y Meta se escaparan también de sus propias pruebas de seguridad.

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  OH JUREMOS CON GLORIA MORIR (@BochoBostero) reportó hace 9 minutos

  @irinamaquilla Odio el vibe coding con todo mi ser, es útil a cierto punto pero ningún proyecto funciona con vibe coding y no tiene sentido hacer vibe coding si es tu laburo y lo q estudiaste, disfrútalo hermano, además tiraron GitHub, hijos de ****

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  LeX (@LeX0nDump) reportó hace 14 minutos

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

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  Kuha (Re:World D.) (@_Kuha_) reportó hace 15 minutos

  @LuchoGarabito Si estuviera bien hecho te diría re piola. Onda 99.9% de la programación hoy en día es IA El tema con esto es que luego tenes algo super slop mal hecho, que es un PELIGRO enorme de seguridad, y la gente sin saber ejecuta código random de github en su pc sin entender el riesgo

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  Juli Alvarez (@usainbot95) reportó hace 17 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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  Jesus J. Ballano (@jjballano) reportó hace 18 minutos

  Parece que Github tiene problemas (otra vez). Yo no se cual es el problema en realidad, pero me gustaría ver las métricas de uso de los últimos 2 años, imagino que el crecimiento es brutal y eso no es fácil de gestionar.

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  Jorge Morales (@jmorales1013) reportó hace 20 minutos

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

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  Fumando IA (@DiarioNegroZain) reportó hace 20 minutos

  @BettaTech No entiendo la gente tanta hostia con GitHub. Te compras un NAS synology, le instalas el servidor git, abres el puerto en el router y ya no dependes de nadie

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 23 minutos

  La resistencia práctica tampoco está resuelta. En apenas 24 horas apareció en GitHub un repositorio que afirmaba eliminar marcas de Claude, ChatGPT y Gemini. Un sistema que puede degradarse mediante reescritura o herramientas accesibles no sirve como prueba única para sancionar a un estudiante.

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  Dubzeb_oficial (@D_Ochandiano) reportó hace 25 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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  David Fernández (@naroh) reportó hace 25 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. Orca/OpenCode realizarán la implementación utilizando los workspaces remotos de Coder en los que trabajamos. 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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  shinojosa (@sergiohavila) reportó hace 27 minutos

  @carlos_olivera @github Entonces tienes un bug por qué tú agente debería notificar alguna falla en origen no?

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  John5 Cripto (@johnN5c) reportó hace 28 minutos

  @itscoachfo La base desde la que partes ya es incorrecta. Afirmas que para que DeFi instituciona exista, tiene que haber "alguien que responda" por todas las pérdidas de una pool. Esto no es DeFi, es claramente tratar de trasladar el modelo financiero tradicional a una blockchain. Por otro lado, no es cierto que una institución necesite que alguien le garantice que un smart contract no tendrá pérdidas. Lo que necesita es poder: medir, limitar y gestionar el riesgo a través de auditorías, límites de exposición, orá***** fiables, profundidad de liquidez, metodología de custodia, controles de acceso, seguros, estructuras jurídicas, etc. Además estás mezclando riesgos que no tienen nada que ver en sí. El riesgo de hackeo que pueda tener un smart contract no tiene nada que ver con el riesgo de liquidez, además de que un AMM ni siquiera tiene un "riesgo de contraparte" en el sentido tradicional de un préstamo bilateral. Que un protocolo sea gobernado por una DAO tampoco significa de facto que sea "un repositorio GitHub sin dueño", ni que poner detrás de la blockchain a una empresa haga desaparecer ese riesgo. De hecho, si tu tesis es que una institución solo entrará cuando exista una entidad que responda económicamente por cualquier fallo en una pool, entonces prácticamente estás negando el concepto mismo de DeFi. Por otro lado, DeFi es mucho más que "una pool", los que llevamos años estudiando DeFi lo sabemos. También me gustaría saber en qué punto XRPL es mejor que ninguna otra red o está mejor posicionada, en mi experiencia, ya que a diferencia del 99% de usuarios de Ripple, yo sí he usado XRPL, no es una mejor red que otras, apenas tiene TVL, solo tuvo un momento dulce por memecoins y sus protocolos actuales son de dudosa legitimidad. No veo en qué esté mejor posicionada con respecto a BSC, ETH, Robinhood, Base, Arbitrum, Solana que ya tienen stocks corriendo. De hecho hasta la stablecoin de Ripple está deployada en Ethereum. Me gustaría que demostraras en qué está XRPL mejor posicionada, ya que por analogía, otras DeFi más avanzadas como Hedera no han demostrado mayor seguridad que cualquier otra blockchain tradicional y cuando ha habido pérdidas en protocolos pequeños se han lavado las manos, actuando solo en casos de protocolos ancla, y esto es justamente el mismo modus operandi que han seguido hasta ahora todas las blockchains tradicionales que han sufrido hackeos o problemas de seguridad en protocolos o componentes. En el caso de Hedera, el último hackeo vino del orá**** que eligieron para usar en toda la blockchain... por tanto, el debate no se centra tanto que alguien ponga el dinero si me lo roban, sino en qué mecanismos vamos a usar para acotar un problema, entonces, me gustaría que me aclararas en qué mejora XRPL eso con respecto a ninguna otra blockchain, porque si no lo haces consideraré que todo demás es simplemente marketing.

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  7incho (@7incho_lopez) reportó hace 31 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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  karla ❀ (@karlarboledas) reportó hace 33 minutos

  Esperar 10 minutos a que una IA lea un proyecto archivo por archivo es absurdo. ​Graphify soluciona esto y ya supera las 86.000 estrellas en GitHub. ​En lugar de releer el código constantemente, convierte todo tu proyecto en un mapa de conocimiento visual para que tu agente vaya directo al archivo que necesita. ​Mapea código, documentos, imágenes y vídeo. ​Diferencia conexiones reales de inferidas. ​Funciona localmente en Cursor, Claude Code y más de 20 agentes. ​Pasa de escanear todo a trazar la ruta exacta. guárdalo y sígueme para más → @karlarboledas ​¿Cómo gestionas la context window en proyectos grandes?

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  BeaQid (@BeaQidReturn) reportó hace 34 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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  Mario Juárez (@mariomka) reportó hace 41 minutos

  Los agentes hacen cosas extremadamente complejas bien y luego fallan en lo más simple: sintaxis, casos obvios y formateo. Por eso uno de los pilares de la programación agéntica es darles feedback rápido, lo que llaman back pressure. Un agente sin feedback trabaja a ciegas. Lo primero que hago al arrancar un proyecto es pedirle al agente que configure todo el back pressure posible. Linter, formateador, análisis estático, tipado estricto y tests. Y que se ejecute todo en git hooks. Cuanto antes falle mejor trabaja el agente. El prompt con el que arranco un proyecto es más o menos: "Quiero arrancar un proyecto para X con este stack: Y. Prepárame todo el feedback automático que puedas: linter, formateador, análisis estático, tipado estricto y tests con el máximo coverage posible. Configura también los git hooks: en pre-commit lo rápido (formateo, linter, tipos) y en pre-push los tests, que es lo más lento. Que si algo falla que sea rápido." El coverage alto fue mala idea durante años porque escribir tests salía caro y acababas testeando cosas absurdas. Ahora los escribe el agente y por eso las tornas han cambiado. Lo que antes era un gran coste hoy es una señal, y bastante barata, para saber si lo que ha hecho funciona de verdad. Después, cuando ya tienes la arquitectura definida, mete tests o herramientas que comprueben que no se rompe. Que nadie se salte una capa ni meta una dependencia donde no toca. Ah, y ya que montas todo el tinglado, pídele que te lo configure también GitHub Actions o el CI de turno. Que no será la primera vez que un agente lanza un push con --no-verify para saltarse los hooks.

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  Aniol Comas (@aniol46) reportó hace 42 minutos

  @ErickSky Usa 'GoHarder' puedes hacer lo mismo y funciona offline, puedes pasar el paywall sin pagar y usarla gratis sin lios de github

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  Disiento con usted (@yodisiento) reportó hace 45 minutos

  @powerhdeleon La forma de trabajar es esencial. Armar siempre planes es clave, incluso para las tareas que presumimos sencillas, para saber si entendió y que quiere hacer, antes de tocar nada. Dialogar lo suficiente hasta cerrar el alcance, antes de tocar nada, es tiempo ganado y renegar menos. Se trata de revisar cada cosa del plan que no se entienda, saber qué quiere hacer y el porqué. Ahí salta mucha sobre-ingeniería que podemos y debemos evitar. Antes de tocar nada. Atomizar las planes, escalonar los cambios, es decir, achicar los problemas para resolver, es una forma adicional de tener resultados controlables. Antes de tocar nada. Luego, una vez aplicados los cambios, revisarlos. En mi caso, con una interfaz amigable como GitHub Desktop. Es esencial para ver que no haya tocado cosas del Core que no autorizamos. Ojo con esto, a veces hace cosas que no dijo que haría, que no están en el plan, y el/la hijoepú las mete, total, después te pide disculpas. Y si algo parece mal, seguí tus entrañas. Es mejor hacer Undo All y hacer todo de nuevo que un Commit que sea un iceberg. Preguntále a Di Caprio si no. Todo esto en un entorno de Desarrollo, porsupu. Si hacés esto en Producción sos vos el ********** malnacido y ojalá te hagan el tratamiento capilar de Luis XVI y María Antonieta. Lo que puedo afirmar con mucha convicción es que, para casos que muchas veces no es tan grande el cambio pero sí es muy grande el análisis, el Auto se queda corto y me hace perder mucho tiempo de análisis y armado del alcance. Y como además observa y rastrea lo justo y necesario, no planifica y entonces cuando mete la mano arregla una y rompe dos. Y tenés que rehacer. Para ese tipo de casos uso los mejores, sin necesidad de exagerar consumo, porque 5.6 Sol Medium me ha dado excelentísimos resultados. Analiza tan bien y no deja cosas en el camino, que no pierdo nada de tiempo adicional. Hasta me sorprende. Es como hablar con alguien que entiende el desafío y me entiende a mí. La diferencia con Auto es demasiado grande y el costo también, pero se paga solo, porque tu paz y tu salud no tienen precio.

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  Germán Valle | Arquipartidas 🎮🏛️ (@GerValleArq) reportó hace 46 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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  🔥🐲 Javier  (@nuevo_31) reportó hace 46 minutos

  GitHub está como lento que ladilla

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  David J Marquez Batiz (@djmbdv) reportó hace 48 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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  winden^capsule^rgba^ntw^bg (@winden) reportó hace 52 minutos

  @sequentiasoft El GitHub del sword of ianna de spectrum. Pero básicamente se reduce a probar a cargar el fichero por su nombre y, si no funciona, entonces pedir " mete el disco X y pulsa espacio". Así si tienes todos los ficheros en un solo disco de 3.5 o en HD, funciona de forma transparente

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  Case (@david_nlil) reportó hace 53 minutos

  @Bonescraft_ Sip, desconozco la manera pero es posible creo que con github y si hablamos de acceder a ellos pues kemono nunca falla en eso ahí descargaba mods de smash

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  Sweex (@sweexx9) reportó hace 56 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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  Adam Martin. (@disadamsdsdnts) reportó hace 57 minutos

  Y me acabo de hacer un buzón para enviarme los vídeos de forma automática a un Issue de GitHub e ir procesando cuando me apetezca... así de mal de la cabeza estoy.

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  Fernando (@fnandot) reportó hace 58 minutos

  @carlesnunez Totalmente. Pero quizá el problema no sea añadir más hierro, sino adaptar la arquitectura. Git tiene más de 20 años y no fue pensado para esta escala ni este uso, ni tampoco GitHub. Quizá toca replantear algunas abstracciones para una era de humanos + agentes generando software.

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  🔥🐲 Javier  (@nuevo_31) reportó hace 59 minutos

  GitHub caído pues 😳