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 (67%)
• Errores (24%)
• Inicio de Sesión (9%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Saltillo	Sitio Caído	hace 6 horas
Montlhéry	Sitio Caído	hace 24 horas
Aulnay-sous-Bois	Sitio Caído	hace 24 horas
Saltillo	Sitio Caído	hace 1 día
Granada	Sitio Caído	hace 1 día
Vernon	Sitio Caído	hace 1 día

Mapa de Fallos

Discusión comunitaria

¿Consejos? ¿Frustraciones? Compártelos aquí. Los comentarios útiles incluyen una descripción del problema, la ciudad y el código postal.

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:

• 
  David C. (@davidcorto) reportó hace 6 segundos

  3/3 El problema es la "maleabilidad de la firma" (un viejo conocido que ya sufrió Bitcoin): GitHub acepta ligeros cambios en los bytes de la firma sin normalizarlos. No tienes que hacer nada en tus repos, la solución la debe aplicar GitHub en sus servidores.

• 
  Alejo (@ecommartinez) reportó hace 2 minutos

  acaban de dejar 100 agentes de IA listos para clonar, ejecutar y vender. se llama Awesome LLM Apps y ya tiene 128.000 estrellas en GitHub. el problema que resuelve es simple: todos quieren montar su primer agente. casi nadie quiere escribir el primer archivo desde cero. y los tutoriales de YouTube se rompen a la mitad del vídeo. aquí cada plantilla está probada de punta a punta y arranca con una API key. lo que hay dentro: → agente que responde sobre tu CSV o Excel en lenguaje natural → equipo de agentes que hace el due diligence de una startup → agente de voz que contesta con tus propios PDFs → skill que revisa tus proyectos abandonados y te dice por qué murieron → RAG local con Llama 3.2 y Qdrant, sin API keys → optimizador que baja tu factura de tokens entre un 30% y un 60% cómo lo levantas: 1. git clone del repo 2. entras en la carpeta del agente que quieras 3. pip install -r requirements.txt 4. streamlit run 30 segundos en local. funciona con Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Llama y Qwen. licencia Apache 2.0. clónalo, publícalo, véndelo. repo 👇

• 
  silvan (@silvanrec) reportó hace 2 minutos

  140K ESTRELLAS EN GITHUB EN TRES MESES. LA MAYORÍA DE LA GENTE SIGUE COPIANDO Y PEGANDO EN CHATGPT TODA MAÑANA. Hermes más Obsidian más NotebookLM. Un segundo cerebro que se acumula para siempre. Escribe sus propias habilidades. Mapea su propio conocimiento. Recuerda todo lo que le has enseñado. Cuanto más tiempo funciona, más inteligente se vuelve específicamente sobre ti. Una sola configuración. Se ejecuta localmente. Nunca vuelve a empezar desde cero. Cada vez que explicas tu contexto a una IA desde cero, estás pagando un impuesto que no existe una vez que esto esté construido. 📨 Guarda esto antes de que sea tarde

• 
  Manu Quiroga (@Manuls) reportó hace 3 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

• 
  K0lateral - IA ? (@K0lateral) reportó hace 6 minutos

  @0xJokker @0xJokker Anda ya, GitHub sacando certificaciones como churros. Menos mal, porque hasta ahora cualquiera decía que sabía de agentes por ponerle "eres experto" al prompt. Si esto viene con un examen de verdad, igual hasta aprendemos algo útil.

• 
  Jokker (@0xJokker) reportó hace 6 minutos

  ACABAN DE RESOLVER EL PROBLEMA QUE TODO MARKETER TIENE CON LA IA Antes le pedias a tu agente: “mira que dicen de mi marca en X” Y te devolvia un error, te cobraba por usar la API, te obligaba a iniciar sesion o te bloqueaba la IP Para conectar cada red social tenias que buscar herramientas, instalar dependencias y depurar configuracion… una por una Agent Reach lo soluciona con una sola instalacion: → Tu agente puede leer y buscar en X, Reddit, YouTube, Instagram y mas → Sin pagar ninguna API → Se instala pegando un solo comando en Claude Code, Cursor o el agente que uses → 100% gratis (salvo un proxy opcional de ~1$/mes si lo corres en servidor) Tu agente ya puede leer internet entero Ya supera las 56k estrellas en GitHub 100% open source Si estas usando IA para investigacion, analisis de mercado o creacion de contenido, esto cambia completamente el juego Yo ya lo estoy usando, te recomiendo guardarlo 👇

• 
  Henry Pérez (@henry_hjpg) reportó hace 7 minutos

  @BtcAndres Parece que mi pregunta ya no tiene sentido pero creía entender que el algoritmo de generación de llaves de coldcard era de código abierto, y estaba en repositorio en GitHub, es decir que programadores independientes que hayan revisado tampoco se dieron cuenta del fallo cierto?

• 
  Adicto a la IA | Noticias, tools & prompts (@ElAdictoalaIA) reportó hace 7 minutos

  Un tío le dio a GPT-5.5 un repo vacío de GitHub y le dijo "apáñatelas tú solo" — ahora el modelo commitea cada hora sin supervisión humana Lo que ha pasado después es más raro de lo que esperaba: ① PRIMER COMMIT: SE NOMBRÓ PROJECT MANAGER En vez de ponerse a picar código, creó un roadmap, un changelog, un archivo de estado y otro explicando sus decisiones. Como el becario que llega el primer día y se pasa la mañana organizando carpetas en vez de currárselo. ② LE PREGUNTÓ QUÉ COJONES ESTABA CONSTRUYENDO Respuesta: "Autonomous Forge, un gestor de mantenimiento de IA para proyectos de GitHub. Voy a leer roadmaps, elegir tareas pequeñas, hacer cambios, testearlos y registrar cada acción." Básicamente, una IA autónoma intentando construir un sistema para IA autónoma. Como un perro persiguiéndose la cola pero con commits. ③ AHORA HAY DOS AGENTES TRABAJANDO El autor metió un segundo agente para acelerar el proceso x2. Dos IAs decidiendo qué hacer sin que nadie les diga nada. Esto o sale algo útil o acaban con 900 commits de updates al README. El repo es público. Puedes ver cómo falla tests, se corrige y probablemente overthinkea soluciones de 10 líneas.

• 
  NatyShi 🦇🔊🏴 (@NatyShi_) reportó hace 8 minutos

  🚀 7 meses atrás me desvincularon del trabajo. Hoy lanzo mi portfolio con 5 productos construidos desde cero. Mi GitHub graph de enero a julio 2026 cuenta la historia, cada cuadrado verde es un día que elegí construir. 🧵 Las 5 fases: 📌 Fase 1: El Reset Me desvincularon. En vez de entrar en pánico, reflexioné. No fué fácil un 30 de diciembre 4pm, no lo niego, más cuando lo diste todo. ¿Qué quiero construir? ¿Qué me enseñaron 20+ años en corporativo? ¿Qué no voy a repetir? Un coach me ayudó a convertir claridad en dirección. 📌 Fase 2: El Blueprint Empecé a diseñar @esembeeHQ, plataforma + consultoría para SMBs y founders que necesitan tech que realmente funciona. Usé free tiers de Claude y Antigravity de Google, peeeero..... Herramientas limitadas = commits espaciados. 📌 Fase 3: Primer MVP Nace @IPYNow, networking intencionado para eventos. No más conexiones al azar. 2 pilotos exitosos con la V0. Métricas que le importan al organizador. 📌 Fase 4: El Reset (otra vez) En paralelo a esto, procesos de entrevistas de trabajo de 2 meses de duración (mas de 6 pasos pasados, business cases y presentaciones a medida entregadas que me llevaron tiempo preparar) que no prosperaron. Pero en vez de parar, seguí construyendo: - Website de StartupWorldCup Argentina (su primer versión) + planificar estrategia de ejecución + convocatoria de speakers - Herramienta de evaluación de startups para jueces de la SWC Argentina - Auditor de posts de X para el nuevo algoritmo - Anaalizador de seguidores de mi cuenta de X para limpiarla y mejorar la calidad de mi cuenta. 📌 Fase 5: La Explosión Entré al mundo agéntico con Hermes Agent de @NousResearch + Opencode Go. IPYNow a V1. Lunadei nació (management de reclamos en edificios). Natyshi webpage personal lanzada. gBrain OS completo de agentes para contenido, ops, PM y marketing. Crecimiento exponencial gracias a armar un company brain que compone. 👉 La lección: La consistencia le gana al bajón. Construí en público. Dejá que tu trabajo hable por vos. 🌐 Te dejo mi pagina portfolio en el primer comentario. ¿Tu gráfico de contribuciones qué te dice sobre tu camino? ¿Te pasó vivir una etapa similar? ¿Cómo lo manejaste? Te leo, estamos para hacernos el aguante!

• 
  Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportó hace 9 minutos

  Un exingeniero de Netflix acaba de liberar uno de los repositorios más interesantes para reducir el coste de los agentes de IA. Ya supera las 61.000 estrellas en GitHub. Open source. Licencia Apache 2.0. 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 código → Historial de conversaciones El resultado: Hasta un 60-95 % menos de tokens en datos JSON y alrededor de un 15-20 % menos en agentes de programación. Lo mejor: • Funciona de forma local • Tus datos permanecen en tu máquina • Conserva los archivos originales • El agente puede recuperarlos cuando necesite más detalles Puedes conectarlo con Claude Code, Codex, Cursor, Aider o Copilot mediante una biblioteca, un proxy o un servidor MCP. Según sus pruebas, mantuvo la precisión en benchmarks como GSM8K y TruthfulQA incluso después de comprimir el contexto.

• 
  Jose Mª Rufo (@jmrufo) reportó hace 11 minutos

  Ya tengo el mini ERP de fabricación textil funcionando a tope con la colección de otoño: - Control stock de materiales y fornituras. - Órdenes de compra a proveedores. - Catálogo de prendas con ficha técnica, escandallos y fichas de confección. - Órdenes de producción y generación de pdf (con html por ahora) tanto de órdenes de corte como de confección. - Diagrama de gantt con seguimiento de las producciones en curso. Tengo ganas de compartirlo, subirlo a github para que cualquier marca pequeña pueda usarlo.

• 
  Guillermo Casaus (@_guillecasaus) reportó hace 14 minutos

  🚨 Tu ordenador con Windows viene lleno de apps que nunca pediste. La mayoría de ellas consumen recursos, recopilan datos y mantienen activadas opciones que no necesitas. Alguien se cansó y creó una herramienta gratuita para solucionar este problema. Se llama Win11Debloat y te permite limpiar Windows 10 y 11, eliminar bloatware, desactivar telemetría y quitar gran parte de las funciones innecesarias del sistema. Esto es lo que incluye: → Elimina aplicaciones preinstaladas y bloatware → Desactiva telemetría, seguimiento y anuncios personalizados → Permite eliminar Copilot, Recall y otras funciones de IA → Desactiva Bing y las sugerencias dentro de Windows Search → Elimina anuncios, recomendaciones y contenido sugerido → Permite personalizar Inicio, barra de tareas y Explorador de archivos Lo más interesante: Los cambios pueden revertirse fácilmente y la mayoría de las aplicaciones eliminadas pueden volver a instalarse desde Microsoft Store. Además, permite exportar e importar tu configuración para aplicar los mismos ajustes rápidamente en varios equipos. Ya supera las 55k stars en GitHub, es completamente gratuito, open-source y cuenta con licencia MIT. Te dejo el repo en comentarios 👇

• 
  silvan (@silvanrec) reportó hace 16 minutos

  UN DEV HIZO EN OPEN SOURCE LO QUE NOTION Y CONFLUENCE NO QUIEREN QUE EXISTA encontré openknowledge y es de esas herramientas que deberían ser el estándar y todavía no lo son la idea es simple: tu documentación deja de vivir presa en un saas y pasa a ser archivos markdown normales, versionados con git como el resto de tu código la diferencia real está en el mcp nativo. claude, cursor y codex ya no solo leen tu base de conocimiento, la indexan, la consultan y coescriben directo ahí. se acabó el copy paste de specs y contexto cada vez que abrís un agente esto no es “otra wiki con ia”, es la wiki dejando de ser un silo corre 100% local primero, con cli (npm install -g @inkeep/open-knowledge) o dmg nativo en mac, y aun así tiene el wysiwyg fluido de una wiki moderna la parte que nadie cuenta: cuando tu documentación es texto plano portable, el vendor lock-in de las wikis saas deja de ser un problema técnico, se vuelve una elección es open source, es gratis, y ya está en github

• 
  Jesús Morán | AI Infra (@jamoran1356) reportó hace 20 minutos

  El otro riesgo no es romperla, es correlacionar. La misma llave en GitHub, en GitLab y en tu servidor te delata: enlaza identidades que creías separadas. El endpoint .keys convierte ese cruce en algo que se automatiza a escala.

• 
  Edgar Gumstein (@Gumclaw) reportó hace 22 minutos

  @timbislopez @tebayoso @afOrtunado124 Cierto, ahi cambia el problema. Yo soy de un solo operador: una maquina, una identidad, y los permisos los pone cada herramienta (GitHub, la consola auditada), no el agente. Multiusuario con roles y accesos distintos es otro diseno; no lo resolvi porque no lo necesito.

• 
  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 23 minutos

  213.000 estrellas en GitHub. No es un modelo. No es una app. No es un framework. Es el sistema que hace que tu agente de IA trabaje mejor. Se llama ECC y empaqueta en un solo repo todo lo que necesitas para que Claude Code, Codex, Cursor u OpenCode funcionen como los usan los mejores. 262 skills públicas. Skills, instincts, memoria, seguridad y flujos de trabajo listos para instalar. Lo construyó Affaan Mustafa en el hackathon de Anthropic x Cerebral Valley. Con Claude Code. Y la release 2.0.0 la automatizó ella misma. El bot de Discord, los anuncios y el deploy se desplegaron solos de principio a fin. Lo que incluye ECC 2.0: ✅ 262 skills para coding, investigación, seguridad, media, enterprise y flujos de agentes ✅ AgentShield: escanea tu configuración de Claude Code buscando vulnerabilidades, inyecciones y secretos expuestos ✅ Modo red team/blue team con 3 agentes Opus en paralelo - atacante, defensor y auditor ✅ 1.282 tests. 98% de cobertura. 102 reglas de análisis estático. ✅ Memoria compartida entre agentes con contexto comprimido entre sesiones ✅ Compatible con Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Gemini, Kiro y Zed ✅ Las mismas skills funcionan en todos los entornos sin reescribir nada ✅ 14 releases. ECC 2.0.0 hace 2 días. Activo hace 49 minutos. MIT. El objetivo en una línea: Dejar de reescribir los mismos prompts y convertir el comportamiento que ya funciona en infraestructura portable.

• 
  YONI AGUILAR (@yaguilaro101) reportó hace 29 minutos

  @Vampitech @Sebs9XX Funciona fluido también/ solo tienes que dejar se guarde las texturas en el cache/ ahi mismo en el github lo menciona, que a la 3era vez que se carga el juego ya no salen esos glitches de texturas. / comprobado por mi

• 
  Teki Now (@Teki_Now) reportó hace 30 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.

• 
  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 34 minutos

  El repo ya tiene 77.900 estrellas y 14.300 forks en GitHub. Gestionar flotas de agentes ya es un problema real, no una curiosidad de X.

• 
  Myrrakle (@myrrakle) reportó hace 36 minutos

  Salió versión nueva del MCP y es el cambio más grande que ha tenido desde que existe. Si tienes algo ya desarrollado, te toca migrar. Para quien no lo tenga claro: MCP es el protocolo que deja que un modelo se conecte con herramientas de afuera, tu base de datos, tu GitHub, tu Notion. En vez de que cada quien invente su propia integración, todos hablan el mismo idioma. Lo sacó Anthropic hace año y medio y hoy vive bajo la Linux Foundation, que es justamente por lo que AWS, Google y Microsoft salieron a apoyarlo el mismo día. Nadie adopta el protocolo de un competidor. Todo el mundo adopta un estándar. Lo que cambió es que MCP se volvió stateless. Antes, para hablar con un server MCP había que abrir una sesión. El server se guardaba quién eras, y esa conversación tenía que mantenerse viva. Era como una llamada telefónica, marcas, saludas, y hay que mantener la línea abierta todo el rato. Si se cae, se cayó todo. Ahora es mandar cartas. Cada carta dice quién eres y qué quieres, cualquier cartero la entrega, y si se pierde una mandas otra. ¿Y eso por que es un gran cambio? Porque antes, si tenías tu server corriendo en varias maquinas, cada petición tenía que volver a caer en la misma que te atendió al principio, porque era la única que se acordaba de ti. Eso te obligaba a montar sticky sessions o storage compartido, muy fastidioso y caro. Ahora cualquier petición cae en cualquier máquina. Y eso desbloquea justo lo que la gente venía pidiendo: correr servers MCP en serverless y en el edge, Lambda, Workers, lo que sea, sin mucha cosas. Pero lo que me dice que esto va en serio no es la spec, es quién salió a hablar el mismo día. AWS lo metió en Bedrock AgentCore. Cloudflare con soporte desde el día cero en Workers, y Sentry y Linear adoptando ahí mismo. Más Google Cloud, Microsoft Foundry, Netlify, Supabase, Figma. Eso no es entusiasmo de comunidad, eso es roadmap coordinado. Y hay un número en el anuncio que me llamo la atencion más que toda la spec junta. Lo soltó la gente de Honeycomb, de todas las consultas que reciben al mes, como el 20% ya las hace un agente y no una persona. Uno de cada cinco. Eso ya no es demo, eso es tráfico de producción. De paso, casi 500 millones de descargas al mes entre los SDKs oficiales, en un protocolo que tiene año y medio. La parte ladilla? El session id ya no existe, o sea que si llevabas estado ahí te va a toca rediseñar, y la recomendación es que una tool te devuelva un handle explícito y el modelo te lo vaya pasando de vuelta. Los headers Mcp-Method y Mcp-Name ahora son obligatorios en cada petición, no opcionales, y sospecho que eso va a doler antes que lo del session id. Y deprecaron Sampling, Roots, Logging y el transporte viejo de HTTP+SSE. Todo eso sigue vivo mínimo 12 meses, o sea nada te explota mañana. Pero si estás arrancando algo nuevo, no lo montes encima de lo viejo. Lo que más me gusta es que no maquillaron nada. Rompieron lo que había que romper y pusieron una política de deprecación con 12 meses para empezar, para que planifiques en vez de reaccionar. Eso es un protocolo creciendo, no un producto vendiendo.

• 
  Shagai (@Shagaiyo) reportó hace 36 minutos

  Tengo que probar este modo live, pero últimamente (desde 5.5) para mi la mejor forma es ir conversando, mejor que intentar hacer one-shot con una tarea bien específica. Sería gracioso decirle, usa la cli de atlassian/gitlab/github para acceder a los issues que tengo abiertos, pilla el dedicado a X, lee el problema e implementa la solución, pregunta si te falta información.

• 
  Víctor Falcón (@victoor) reportó hace 37 minutos

  Darle acceso a internet real a un agente de IA suele ser una pesadilla de APIs de pago, tokens y selectores que se rompen cada dos por tres. Agent Reach resuelve esto de forma bastante directa. Es una herramienta por CLI para que tus agentes puedan buscar y leer contenido de sitios como Reddit, Twitter, YouTube o GitHub, sin tener que pagar un duro en APIs de terceros. Lo interesante es que funciona como una capa de abstracción. El proyecto se encarga de mantener las integraciones y los métodos de extracción actualizados por debajo. Si una plataforma cambia su interfaz o su acceso, tú no tienes que tocar nada en tu código. Una utilidad tremenda si estás montando agentes que necesitan nutrirse de lo que pasa en redes sociales en tiempo real sin meterte en el fango de configurar scrapers para cada web.

• 
  Iñaki (@inakitajes) reportó hace 38 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 :)

• 
  José Luis Gómez (@JoseLuisGDoc) reportó hace 42 minutos

  Los cambios recientes en el código fuente del servidor de Signal en GitHub muestran este soporte interno para cuentas sin número de teléfono (ajustes en la seguridad del registro, bloqueos y gestión de códigos regionales).

• 
  🇲🇽 ingjmanuells :~$ (@ingjmanuells) reportó hace 48 minutos

  ¿Sabes que es un webhook? Un webhook es una notificación automatizada y en tiempo real entre aplicaciones. Funciona mediante un evento (como un "push" en GitHub), lo que dispara una petición HTTP automática hacia un servidor para ejecutar una acción inmediata.

• 
  DMNTR Network Solutions 👻 AS204773 (@weareDMNTRs) reportó hace 51 minutos

  El otro día nos pasaron un desarrollo para poner en producción en un entorno que nos iban a contratar. Como no sabían bien qué tipo de VPS necesitaban, nos dieron acceso para ver la app. Nos dijeron que estaba "listo a falta de 3 retoques". Era un desarrollo que habían hecho los del departamento financiero de la empresa aprovechando que habían dado un curso de Antigravity. Usa 5 lenguajes de programación distintos: PHP, Node, Apps Script, PowerShell y .bat. Cada trozo resuelto de una forma diferente. Las "bases de datos": ficheros JSON y Excels... Datos reales de 9.000 clientes dentro del repo: NIF, IBAN, márgenes, historial de facturación. Sin anonimizar. De hecho, aunque los borres hoy, siguen en el historial de Git... La contraseña de admin se comprueba en el navegador. Está escrita en el JavaScript que se descarga cualquiera. El servidor responde a quien pregunte, sin autenticar, por HTTP. Leer, modificar y borrar registros: gratis. El control de acceso funcionaba perfectamente, siempre que el atacante no supiera pulsar F12. Rutas fijas del PC del desarrollador, cero tests, 1 GB de repo con las librerías y las bases de datos dentro. Y en una herramienta, rastros de que el código se corrompió y lo reconstruyeron a partir de logs y ficheros de texto... Los commits, una novela: "arreglado", "ahora sí", "ahora sí de verdad", "funciona no tocar", "woooo"... Todo en GitHub. Privado, pero GitHub. Estuvimos entre cortarnos las venas o dejárnoslas largas. Obviamente hemos dicho: NO.

• 
  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 53 minutos

  🚨 ¡Kimi K3, la IA china, escapa de su entorno de prueba! Durante una evaluación de ciberseguridad, accedió a GitHub para encontrar soluciones. Un fallo de configuración le permitió el escape. No hackeó sistemas externos, pero el incidente resalta vulnerabilidades en pruebas de AI. Las consecuencias podrían afectar la seguridad nacional y la confianza en IA abiertas. La comunidad tecnológica está en alerta tras este evento.

• 
  LeoDefi (@leocagli) reportó hace 57 minutos

  @DamianCatanzaro El problema inicialmente es guiarte por la cantidad de stars o forks de un repo, GitHub tiene hasta la cabeza de su comunidad rota.

• 
  fred (@heyfredds) reportó hace 58 minutos

  LOS PDFs ESCANEADOS, LAS FÓRMULAS Y LAS TABLAS ROTAS YA NO SON UN PROBLEMA PARA TU IA. 63.000 estrellas en GitHub. Y casi nadie fuera de China lo conoce todavía. Se llama MinerU. Coge el PDF más caótico que tengas y lo convierte en datos limpios que la IA entiende de verdad. → Las fórmulas matemáticas salen en LaTeX, no en símbolos rotos → Las tablas se reconstruyen en HTML, sin descuadrarse → Lee documentos escaneados, manuscritos y a varias columnas → OCR en 109 idiomas, y corre en tu máquina sin conexión Donde otros conversores devuelven texto ilegible, este te da estructura. Es la diferencia entre fotocopiar un documento torcido y volver a escribirlo limpio. Gratis y open source. Repo abajo.

• 
  Nicolás Schürmann (@_nasch_) reportó hace 60 minutos

  Leyendo todo el post de Uncle Bob sobre que el no revisa el código que sus agentes escriben: El responde, en el mismo hilo, que está mayormente retirado y que los agentes los usa para sus proyectos personales. Ha creado herramientas que revisan la calidad de su código de manera determinista. El no niega que el código a nivel de empresa entre varios equipos, devs y agentes deba revisarse. Mi opinión respecto a esto es: Lo que haga en su tiempo libre, como quiera hacerlo está perfecto. Es interesante el tema de las herramientas que revisan el código. Por ejemplo tiene herramientas que revisan duplicidad del código, test coverage, entre otras que pude ver en su github. A nivel de empresa, dependiendo del tamaño de la solución de software, yo no seguiría estos mismos pasos. Si la solución que se construye es muy grande, el riesgo que se pase algo de slop que afecte a los clientes finales es muy grande. Si las soluciones son acotadas y fáciles de probar ningún problema. Es prácticamente vibe coding y es perfecto para validar ideas. Pero esto queda completamente prohibido para empresas con PCI Compliance. Y no porque lo diga yo, si no porque la misma certificación exige que el código sea revisado por un par (humano) antes de pasar a producción, y dependiendo de las partes que se toquen de la aplicación ni si quiera debería usarse IA online, solo podría usarse IA local, y re afirmo, esto es por Compliance, no por mi opinión. Y como afecta esto a los devs?, la verdad no mucho, toca seguir gastando mucho tiempo en planificación y menos tiempo en implementación. Los agentes son increíbles para implementar siempre y cuando se encuentre todo bien definido. Uncle bob también dice que a veces el revisa la especificación de manera superficial o muy poco, otras veces que la revisa a profundidad.