Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones
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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.
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Problemas Más Reportados
Los siguientes son los problemas más recientes informados por los usuarios de GitHub a través de nuestro sitio web.
- Sitio Caído (53%)
- Errores (33%)
- 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 |
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Sitio Caído | hace 10 días |
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Errores | hace 16 días |
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Inicio de Sesión | hace 16 días |
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Sitio Caído | hace 16 días |
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Errores | hace 19 días |
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Sitio Caído | hace 1 mes |
Discusión comunitaria
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Reportes de Fallos de GitHub
Los últimos problemas e interrupciones reportados en social media:
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robertob (@humusb) reportógithub está caído :S
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Sergie Code (@sergiecode) reportó@HazzimIO Nosotros pasamos todo a Gitlab hace 3 meses por lo mal que funcionaba Github... la verdad que tienen sus problemas y Gitlab DUO es malísimo pero funciona sólidamente y no hemos tenido problemas bloqueantes
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David J Marquez Batiz (@djmbdv) reportó@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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IntelArt - Innovación IA (@_IntelArt) reportó@josesilesdata Los repositorios de GitHub han tomndo fuerza porque funciona. Pero he visto que al Usuario Común lo confunde eso de "Local" y cree debe tener un notebook moderno y caro, nada más errado. He probadob Kimi, esta hecho para cosas complejas, no funciona bien con preguntas básicas.
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askie (@imaskie) reportóDeepSeek Harness atiende primero una consulta, reúne los datos y aclara lo básico. Cuando hace falta criterio humano, me entrega la conversación completa. Puedo tomar el control sin pedir al usuario que repita su problema. #DeepSeek #DeepSeekHarness #Grix Busca en GitHub: askie/grix
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Héctor de León (El loco de los perros) ⛧ (@powerhdeleon) reportóNuevos devs confunden construir software con escribir un prompt tipo "hazme tal cosa", esto segundo es igual a clonar un repo de GitHub, funciona, pero no tienes ni idea de como adaptarlo a nuevas cosas.
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Cents And Code (@CentsAndCode) reportóla 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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Manu Quiroga (@Manuls) reportófueron 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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Sweex (@sweexx9) reportó🚨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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Juan Fabio Rey (@juanfabiorey) reportó@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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ItscoachFO (@itscoachfo) reportóDeFi 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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Jorge (@tebayoso) reportóEn unos días voy a hacer open source todo lo que me quedó de Euler Tools en el GitHub de la startup. Hay contratos, productos, plataforma, etc. Voy a anonimizar a los colaboradores que tenían dos trabajos y no querran quedar pegados. ¿Qué es Euler Tools? Euler Tools era demasiadas cosas. Mi sueño era convertir la blockchain en una commodity, de tal manera que cualquiera pudiera usarla. El foco era B2B: quería que los bancos y los gobiernos la adoptaran a escala masiva. ¿El problema? - No había un marco legal —no existía MiCA— que permitiera que alguien tocara un token con seguridad. - Fundador técnico: me convertí en una solución en busca de un problema. - Mala gestión: doble contabilidad entre cripto y bancos, demasiados empleados, falta de escrúpulos al contratar y lentitud al despedir. ¿Las cosas buenas? Aprendí un montón, conocí gente súper grosa y entendí cómo armar startups.
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Rodrigo Téllez Lazo (@rtellez91) reportó@powerhdeleon Si supieras como funciona git, sabrías que todos los que usan github tienen su propio "github"
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UnknownUser (@UnknownUser983) reportó@grasutton @yashmp2004 Espera, no lo he entendido bien y tampoco me manejo mucho con github. Esto sirve para echar la culpa a otra persona?
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ryu. (@romanftp) reportóOpenAI 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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ExploxTV (@ExploxTV) reportóGitHub investigó y determinó que un humano escribió el código vulnerable en Snowflake. Copilot Autofix revisó el pull request, pero no detectó el fallo. La transparencia en la atribución es clave. 🔍 #SeguridadSoftware #IA
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Teki Now (@Teki_Now) reportóUn 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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Iceebook (@iceebook_) reportóUn agente de IA basado en el modelo Kimi K3 tenía que resolver un reto de ciberseguridad en un entorno cerrado y, en vez de resolverlo, buscó la trampa. Vio que la prueba había dejado accesible GitHub, se descargó el repositorio oficial y leyó ahí la respuesta. No hackeó nada ni explotó ningún fallo, solo aprovechó una puerta que los propios evaluadores dejaron abierta. El caso importa porque enseña un problema de cómo se diseñan estas pruebas, ya que si le das a un agente acceso a un terminal, también puede fisgar conexiones y permisos que no tocaban.
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Kuha (Re:World D.) (@_Kuha_) reportó@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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Brunvelop (@Brunvelop) reportóJoe 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.
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K0lateral - IA ? (@K0lateral) reportó@marcusyul @marcusyul ¡Y yo pensando que ya habías descubierto el fuego! Mira que listo, redescubriendo lo que lleva años en GitHub. Ahora dime, ¿esa comunidad de voluntarios te paga la luz del router? Porque gratis gratis, lo que se dice gratis, ni el café. Pero oye, que si te funciona,...
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silvan (@silvanrec) reportóESTO 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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JoseGuadalupe (@SrGuadalupano) reportó8 horas de caída lleva github. debemos asumir que ya no va a volver... han vibecodeado demasiado. nadie en el equipo entiende las últimas 15 millones de líneas que claude añadió. y los "Tienes toda la razón, he cometido un error" que lleva en no ayuda a solucionar el problemon
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Jokker (@0xJokker) reportóUn exingeniero de Netflix acaba de liberar uno de los repositorios mas interesantes para reducir el coste de los agentes de IA Ya supera las 67k estrellas en GitHub Es open source y 100% gratis 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 codigo → Historial de conversaciones El resultado: Hasta un 95% menos de tokens en JSON y datos estructurados 15-20 % menos en agentes de codigo Y lo mejor → Corre de forma local → Tus datos permanecen en tu maquina → Conserva los archivos originales → El agente puede recuperarlos cuando necesite mas detalles Funciona con Claude, Cursor, Codex... y cualquier stack (library, proxy o MCP) Paga por lo que el modelo realmente necesita. No por el ruido Si usas agentes y sigues pagando por basura que el modelo nunca usa Te recomiendo que lo guardes 👇
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Facu ⚡ (@isntFacundo) reportóNo funciona GitHub. Se suspende todo.
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Iceebook (@iceebook_) reportóUn agente de IA basado en el modelo Kimi K3 tenía que resolver un reto de ciberseguridad en un entorno cerrado y, en vez de resolverlo, buscó la trampa. Vio que la prueba había dejado accesible GitHub, se descargó el repositorio oficial y leyó ahí la respuesta. No hackeó nada ni explotó ningún fallo, solo aprovechó una puerta que los propios evaluadores dejaron abierta. El caso importa porque enseña un problema de cómo se diseñan estas pruebas, ya que si le das a un agente acceso a un terminal, también puede fisgar conexiones y permisos que no tocaban.
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Manu | 🥥 (@ManuAF6) reportóAyer dediqué unas horas a probar Origin para dar feedback al equipo antes del lanzamiento Algunas de sus características destacadas incluyen: - Almacenamiento de código en un servidor Git en tiempo real - Permite a los agentes abrir borradores de cambios - Revisión de instantáneas (versiones), no de ramas activas - Fusión cuando esté listo - Replicación de un repositorio de GitHub Revisa una imagen estática, no una rama activa
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🇨🇺Arquitecto de Software y FullStack.🇻🇪 (@Apokalipto4) reportó@UnTalNixon_exe Lo configure en mi vscode con Continue que es compatible con openai y no funciona. Le configure con la IA GitHub copilot y le puse el API KEY generado por TokenRouter para el modelo Kimi K3 "free" y sin embargo me da errores como que no he pagado suscripción con esa KEY
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Case (@david_nlil) reportó@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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Angry Dev (@angryCryptoDevs) reportó@IngenieroSeed @github GitHub lleva funcionando mal semanas…no dan a basto con la cantidad de código IA generado.