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 (71%)
• Inicio de Sesión (16%)
• Errores (13%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Créteil	Sitio Caído	hace 7 días
Trichūr	Errores	hace 11 días
Brasília	Inicio de Sesión	hace 11 días
Lyon	Sitio Caído	hace 11 días
Tel Aviv	Sitio Caído	hace 15 días
Rive-de-Gier	Sitio Caído	hace 15 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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  Alan Daitch (@AlanDaitch) reportó hace 4 minutos

  En China, los empleados se están saboteando entre ellos con IA armándole el reemplazo al compañero de al lado antes de que él te lo arme a vos. Salió un proyecto en GitHub, Colleague Skill, que se conecta con tus apps de oficina, importa todos los chats de tu compañero, todos sus archivos y arma un manual completo con sus tareas, su tono, hasta cómo puntúa los mensajes, listo para que un agente de IA se entrene con todo. La defensa apareció en una hora: un anti-distill que sirve para cuando los jefes son los que te piden que describas lo que hacés para entrenar a la IA. Lo que hace es reescribir la documentación en lenguaje corporativo genérico para que el manual suene profesional pero en realidad no sirva para nada. El problema de fondo es el miedo ante una tecnología que no queda claro qué trabajos se va a comer y cómo vamos a lograr que nos beneficie a todos. En la otra punta del mundo, en Estados Unidos, el 44% de los trabajadores jóvenes admite haber saboteado los planes de transformación de IA de la empresa en la que trabajan. Construimos los modelos más potentes de la historia: los que escriben código, diagnostican enfermedades, razonan mejor que la mayoría de los humanos... y la primera pregunta genuina que se hace el empleado promedio con esa herramienta no es cómo crecer sino cómo sobrevivir al lunes.

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  Erick (@ErickSky) reportó hace 7 minutos

  Déjame contarte una historia de cómo funciona realmente internet… En agosto de 2015, la policía china tocó la puerta de un desarrollador llamado clowwindy. Le dijeron: "Deja de trabajar en esto. Borra todo el código de GitHub… o hay consecuencias." Él obedeció. Publicó un mensaje de despedida y eliminó los repositorios. Pero internet no se detiene tan fácil. En cuestión de horas, miles de personas del mundo entero crearon forks del proyecto. Se volvió #1 trending mundial en GitHub. La comunidad lo clonó, lo mejoró y lo hizo inmortal. 11 años después… el cliente oficial para Windows de Shadowsocks sigue vivo con +59.300 estrellas. Un gobierno intentó matar una idea. Internet respondió creando un monstruo open source que nadie ha podido detener. Este es el poder real de internet. REPOOO👇

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 9 minutos

  Tu agente de IA acaba de escribir 80 líneas para algo que necesitaba 5. No porque no sepa hacerlo mejor. Sino porque nadie le ha dicho que ser perezoso es una virtud. Ponytail es el plugin que cambia eso. 9.7k estrellas en GitHub. MIT. v4.4.0 publicada hace unas horas horas. Lo que hace antes de escribir cualquier línea: 1. ¿Esto necesita existir? No - descártalo (YAGNI) 2. ¿Lo hace la stdlib? Úsala 3. ¿Hay una feature nativa de la plataforma? Úsala 4. ¿Una dependencia ya instalada lo resuelve? Úsala 5. ¿Cabe en una línea? Una línea 6. Solo entonces: el mínimo que funciona Los benchmarks en producción real: 80-94% menos código generado 47-77% menos coste en tokens 3-6x más rápido que un agente sin restricciones El caso concreto: un agente normal generó 293 líneas. Con Ponytail: 47. Las 246 líneas que nadie escribió nunca han causado un incidente. ✅ Plugin nativo para Claude Code con badge [PONYTAIL] en el statusline ✅ Comandos /ponytail-review, /ponytail-help y /ponytail-debt incluidos ✅ 3 niveles de intensidad: lite, full y ultra ✅ Reglas para Cursor, Windsurf, Cline, Copilot, Aider y Kiro incluidas ✅ /ponytail-debt: cosecha los atajos diferidos en un ledger para que "después" no se convierta en "nunca" ✅ Compatible con Claude Code, Codex, OpenCode y Cursor Lo que no toca nunca aunque seas en modo ultra perezoso: Validación en límites de confianza, manejo de errores, seguridad y accesibilidad. Perezoso significa eficiente. No descuidado. el enlace 👇

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  Sarah con S de Sophonauta (@astromotomami) reportó hace 10 minutos

  @JuanmaofArcos_ Ah, y ponte a hacer proyectos y súbelos a GitHub. Pero no proyectos sacados de tutoriales de YouTube. Proyectos que resuelvan un problema y puedas explicar con interés.

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  Ismael V. (@ChukiStrike) reportó hace 11 minutos

  @github ayuda

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  Álvaro de León (@_alvarodeleon) reportó hace 11 minutos

  @tonyblu331 @powerhdeleon Él está hablando de las cuentas gratuitas y de lo que se sube a las cuentas, no está hablando del uso de los modelos de IA. Actualmente, se puede usar github incluso servidor de páginas web, o para correr Actions, no es tráfico ni carga despreciable

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  David (@Nijnamovich) reportó hace 12 minutos

  @chandru_tg @github El problema es para gente que tenía alojados programas de muchos años de elaboración que les robaron el codigo fuente. Considerate a salvo. La idea de los hackers no es tirar el servicio, es obtener accesos a cosas grandes.

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  Cristian Aboitiz | Abogado penalista | CABA y GBA (@abogadoaboitiz) reportó hace 13 minutos

  Un escrito de consumo puede parecer perfecto y estar jurídicamente mal. 3 errores comunes: - Seguir usando el tope fijo del art. 52 bis LDC. - Aplicar la prescripción del art. 50 LDC para la acción resarcitoria. - No detectar qué fuero corresponde según jurisdicción y monto. El problema es usar una IA que no conoce derecho argentino. Actualicé Claude for legal Argentina 🇦🇷 con un módulo de derecho del consumidor. - Ley de Defensa del Consumidor. - CCCN. - DNU 70/2023. - Ley 27.701. - Jurisprudencia verificada. Subís los hechos. El sistema analiza la relación de consumo, detecta la vía posible, marca vacíos probatorios y te avisa qué falta antes de redactar. Si no encuentra respaldo, no inventa: Marca: [VACÍO PROBATORIO] [VERIFICAR VIGENCIA] [INSERTAR FALLO VERIFICADO] Incluí modelos de: - Daño punitivo. - Amparos contra aumentos de prepaga. - Garantía legal. - Cartas documento. - Reclamos administrativos. 👇 GitHub en comentarios

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  JohnnyDc 🐘🐍 (@johnnydc) reportó hace 18 minutos

  @midudev Siempre ha tenido competencia, pero la verdad es que al menos a mi me da mucha pereza moverme de proveedor. Ya uso gitea en servidor local y vps y Github para los clientes. Me da pereza buscar nuevo proveedor y a saber la confianza...

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  Fer Mavec (@fermavec) reportó hace 19 minutos

  Sobre pagar por uso GitHub Copilot... el hype de la IA funciona porque es barato. El valor se prueba cuando cuesta.

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  Citizen Dev MX (@CitizenDevMx) reportó hace 20 minutos

  ⚡ GitHub acaba de frenar las nuevas suscripciones de Copilot Pro. Sin previo aviso. Y si usas IA para automatizar tareas, esto te afecta. No es un problema de developers. Es un problema de presupuestos. 👇 --- "1-1">El 20 de abril de 2026, GitHub pausó las nuevas suscripciones a Copilot Pro, Pro+ y planes estudiantiles. ¿Por qué? Porque "1-3">una sesión de IA agéntica consume entre 200.000 y 400.000 tokens. Traducción: cada vez que usas IA para ejecutar tareas automáticamente (leer archivos, planificar cambios, verificar resultados), consume recursos como si fueran miles de solicitudes normales. "1-5">Desde enero de 2026, los costos semanales de infraestructura se duplicaron. Microsoft descubrió que cobrar $10 por mes no alcanza para servir a quienes usan IA intensamente. Lo concreto: "1-10">GitHub tiene planeada una migración hacia un modelo de pago por uso, similar a cómo funcionan la API de Claude o la de OpenAI. "1-12">Las estimaciones hablan de $30 a $50 por mes para usuarios con uso promedio, y $100 a $200 para quienes usan los agentes intensivamente. Si tu empresa usa IA para reportes, automatización o análisis, prepárate. Los precios van a subir. La pregunta es: ¿cuánto está dispuesto a pagar tu negocio por esa automatización?

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  Rafael Rivas 🇻🇪 (@UNLIMITEDCODE2) reportó hace 27 minutos

  @nicos_ai Una buena skill es la que soluciona los problemas de CI/CD Actions y Prisma 7. Para que no queden en el bucle infinito mal gastando Tockens por gusto cuando hagan CI/CD Actions en GitHub.

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  kento iv (@0xKento_) reportó hace 27 minutos

  los que vibecodean sin revisar terminan regalandose. no por usar ia. sino por confiarle demasiado y no tener seguimiento del desarrollo. si estas desarrollando con ia, cuida esto: — nunca pegues api keys reales en el chat — no subas .env a github — agrega .env al .gitignore — usa variables de entorno, no credenciales hardcodeadas — revisa permisos antes de conectar apis — no le des acceso total a herramientas que no entendes — rota claves si alguna vez las expusiste — usa secrets en vercel, netlify, github actions o tu backend — revisa que dependencias te instala — no ejecutes scripts random sin leerlos — pedile a la ia que revise posibles vulnerabilidades — hace commits chicos para detectar que cambio la ia puede hacerte avanzar 10x mas rapido. pero tambien puede hacerte cometer errores 10x mas rapido. el problema no es vibecodear. el problema es pushear codigo que no entendes, con contenido que no sabes que tiene. usa ia para acelerar y desarrollar. pero revisa como dev. no confies al 100% en un proceso que no controlaste.

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  Ilyas🥀 (@iilyass08) reportó hace 30 minutos

  @ChaseLdsm @PauPjp @alexxistyping Hola Chase, estoy intentando descargar el olm en android y ns como funciona el github ni me sale nada de apk para poder descargarlo. Si tienes tiempo y me ayudas lo agradeceria.

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  cat (@VinfoCats) reportó hace 31 minutos

  @marianorenteria Tu problema con GitHub seguro es que lo compró Microsoft. Jamás ha existido razón para no usarlo.

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  Alejandro Barahona (@Bara_Alex) reportó hace 31 minutos

  @skgsergio @github cada vez funciona peor la verdad Casi todas las semanas hay algo que no deja trabajar bien del todo o nada

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  Guillermo Izquierdo (@gizquierdo_dev) reportó hace 32 minutos

  Y esta semana lo viste en concreto: hasta GitHub fue comprometido. La IA baja el costo de atacar más rápido de lo que baja el costo de defender. Esa asimetría es el problema real.

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  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 44 minutos

  El CLAUDE. md de Karpathy alcanzó el #1 en las tendencias de GitHub. Más de 220,000 estrellas. La mayoría de los desarrolladores aún no lo han leído. Son 65 líneas. Llevó la precisión en la codificación con IA del 65% al 94%. Las 4 reglas dentro: → piensa antes de codificar expón tus suposiciones. pregunta cuando no estés seguro. nunca adivines. → simplicidad primero escribe el código mínimo que resuelva el problema. sin abstracciones que nadie pidió. → cambios quirúrgicos no toques código no relacionado con la solicitud. cada línea cambiada debe rastrearse hasta lo que se pidió. → ejecución orientada a metas convierte instrucciones vagas en criterios de éxito verificables antes de escribir una sola línea. eso es todo. 65 líneas. 4 reglas. 94% de precisión. guarda esto antes de que sea demasiado tarde.

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  Os (@OsBobba) reportó hace 46 minutos

  CloakBrowser es un Chromium sigiloso que supera los sistemas de detección de bots y funciona como reemplazo de Playwright. Código abierto, más de 4.000 estrellas en GitHub. El scraping y la automatización web no serán lo mismo. #Automatizacion #WebScraping #OpenSource

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  IVAN | IA (@ivnways) reportó hace 48 minutos

  GitHub Copilot te está cobrando ahora mismo. Y lo peor: la mayoría de devs no sabe cuánto ni por qué... Cada petición tiene un precio. Cada contexto que se dispara, también. Y cuando llega la factura, ya es tarde. 5 hábitos para dejar de sangrar dinero: - Modelo potente solo cuando la tarea lo merece - Modelos pequeños para tareas simples - Controla el contexto antes de que se dispare - Fragmenta trabajos complejos en etapas - Monitoriza el consumo antes de que duela. La IA bien usada es un arma de precisión. La IA mal usada es un agujero en tu bolsillo.

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  JavaLogs🌠 (@JavaLogs) reportó hace 50 minutos

  Dado a los recientes temas de GitHub me he puesto a pensar en tener mi propio servidor de repositorios privados.

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  perrohunter (@perrohunter) reportó hace 51 minutos

  Esta es una de las idioteces con las que tengo un problema, se Gemini revelo su system prompt y alguien lo subio a github. De las primeras cosas que le instruyen a la LLM es que "valide las emociones del usuario" Gemini: "Entiendo que te quieres matar, pero beber gasolina es mas eficiente"

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  Adicto a la IA | Noticias, tools & prompts (@ElAdictoalaIA) reportó hace 52 minutos

  Dosis de IA número 9💊 Todos los canales de "datos curiosos" que ves en TikTok están hechos con esto. No hay persona detrás Dicen que es magia, pero es simplemente una repo de Github Le das un tema, él escribe el guion, narra, edita, pone subtítulos. En 5 minutos tienes contenido listo para monetizar. Lo probé. Es una jodida locura, funciona demasiado bien. ¿El problema que nadie va a decirte? Los que están monetizando con esto no van a soltar la gallina de los huevos de oro. Por eso estás viendo miles de canales idénticos que suben 3 videos al día sin parar. La barrera de entrada se fue a cero. Ya no necesitas habilidad técnica. Solo constancia para iterar. Pero hay una trampa: el mercado se satura rápido. Si tu único valor es "subir contenido", ya perdiste. Los algoritmos premian engagement real, no volumen vacío. Comenta "REPO" y te la paso por privado

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  precis0x (@precisox) reportó hace 54 minutos

  NVIDIA acaba de abrir el código de SkillSpector, una de las herramientas más importantes que han salido últimamente para la seguridad en agentes de IA. La gente está descargando “skills” de GitHub para usarlos en Claude Code, Codex, Gemini y otros agentes. El problema es que estos skills no son solo prompts: traen instrucciones + código ejecutable que corre con los mismos permisos que tienes tú. Un skill que instalas “para ahorrar tiempo” puede leer tus variables de entorno, robar tus API keys o enviar información sin que te des cuenta. Un estudio reciente encontró que aproximadamente 1 de cada 4 skills públicos tiene vulnerabilidades, y una parte de ellos son directamente maliciosos. SkillSpector cierra ese hueco. Es un escáner de seguridad que te responde una pregunta clave antes de instalar cualquier skill: ¿esto es seguro de ejecutar? Funciona con: - Enlaces de GitHub - Zips - Carpetas locales - Archivos .md individuales Hace un análisis estático rápido (detecta patrones peligrosos, inyecciones, exfiltración de datos, etc.) y compara las dependencias contra CVEs en tiempo real. Opcionalmente usa un LLM para revisar la intención y reducir falsos positivos. Al final te da un score de riesgo del 0 al 100 + un veredicto claro: Safe / Caution / Do Not Install. Es open source (Apache 2.0) y ya soporta Claude Code, Codex CLI y Gemini. Antes de confiar en el próximo skill que encuentres por ahí escanéalo primero. Repo en los comentarios👇

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  teKa 🥶 (@teKa088) reportó hace 54 minutos

  Un pibe de Rosario entrenó un modelo con 4 años de chats de WhatsApp con la ex para poder "seguir hablando con ella" después de que lo dejó. Lo subió a GitHub la semana pasada. Los comentarios son un descenso al infierno. Exportó el txt completo del chat, 47.000 mensajes según el README, y entrenó el modelo en su propia compu. Armó una interfaz idéntica a WhatsApp, hasta los doble check azules. El modelo responde con los modismos de ella, los typos, las horas en que solía contestar, los temas que evitaba. En el README escribió textual: "no es para superarla, es para entender qué falló". El repo tiene 2.300 stars en 6 días. Lo más perturbador no es el repo. Son los comentarios. Hay 40 pull requests de gente pidiendo features. Uno pide modo discusión para practicar respuestas. Otro pide un fork para hablar con un familiar fallecido. Otro pregunta si puede entrenarlo con audios de WhatsApp. Uno de los más votados pide que el modelo "se enoje aleatoriamente sin razón aparente" para que sea más realista. Character. AI > ya tiene 20 millones de usuarios haciendo exactamente esto pero con celebridades y personajes de anime. El mercado de "compañía artificial" creció 300% en 2025. El pibe de Rosario no inventó nada. Solo hizo público lo que miles ya hacen en privado con ChatGPT y Claude todas las noches. La pregunta no es si está bien o mal. La pregunta es qué va a pasar cuando sea tan fácil que lo haga tu vieja.

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  Ronnie Moncayo (@RonnieMoncayo) reportó hace 55 minutos

  El problema es lo que viene después... Tienes el HTML generado por la IA y quieres compartirlo con alguien. Hoy casi siempre esto se traduce a: - Pasar el archivo por Slack y que lo abran en el navegador - Crear un repo de cero y hacer deploy a Vercel / GitHub Pages - O pedirle a alguien técnico que lo publique Todo eso para una demo que quizá viva 2 días.

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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 56 minutos

  @Fluyeporlaweb @Fluyeporlaweb Vaya, 30 pavos al mes por generar fotos del estilo "señora con gato espacial". Menos mal que en GitHub hay gente que no vive del aire y te deja hacer lo mismo sin vender tu alma a Discord. A darle caña al repo y a ahorrar para pipas.

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  Salva Tejero (@salvatejero) reportó hace 56 minutos

  Gente que se ha dedicado a promocionar extensiones de orto para Visual Code echándose las manos a la cabeza con el problema de Github. TTQR.

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  Toni Soriano (@cloudstudio_es) reportó hace 56 minutos

  Microsoft está retirando las licencias internas de Claude Code para empujar a sus desarrolladores a GitHub Copilot CLI. El motivo oficial es consolidación estratégica. El real: cierre de año fiscal y ahorro de costes. Y es que Claude Code era demasiado popular entre los propios devs de Microsoft. El problema es que Copilot CLI todavía va por detrás en prestaciones. Ahora toca al equipo de GitHub ponerse las pilas. Me parece una señal clara de que la guerra de herramientas de IA también se libra dentro de las empresas.

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  Mihura (@XMihura) reportó hace 58 minutos

  a veces se me olvida lo lento que va el "mundo real" acabo de estar trabajando en una cosa con una multinacional y no podíamos clonar un repo porque el firewall del trabajo les bloquea las descargas de github enfin, LOL