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 (57%)
• Errores (30%)
• 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
Inverness	Sitio Caído	hace 3 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 4 días
Junín	Errores	hace 4 días
Guadalajara	Errores	hace 4 días
Paris	Sitio Caído	hace 4 días
Quito	Errores	hace 4 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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  Ben Pierron (@Ben_escrito) reportó hace 1 minuto

  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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  Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó hace 4 minutos

  🔥 ¿ES EL FIN DE LA IA? TODO EL MUNDO ASUSTADO POR ESTA FOTO. TE DOY MI ANÁLISIS DE POR QUÉ ESTO ES POSITIVO PARA TODO EL ECOSISTEMA El mercado está leyendo esta foto como el final del boom. Yo estoy mirando otra cosa. Te explico 👇🏼 El token (el pedacito de texto que la IA lee o escribe, y por el que cobran) se puso barato. Si las empresas no multiplican el uso, se les come lo que les queda de ganancia. Y hoy lo que más gasta tokens todavía es difícil para el que no sabe de programación... el usuario tradicional QUÉ MIDE ESTE GRÁFICO, PORQUE EL NOMBRE ENGAÑA El gráfico es el Silicon Data LLM Token Expenditure Index. En Bloomberg (la pantalla que usan los fondos para ver precios) aparece como SDLLMTK. Lo publican todos los días hábiles El nombre dice “expenditure”, que en inglés es gasto. No es el gasto total. La propia empresa lo reconoció: es un promedio de lo que el mercado PAGA por un millón de tokens, dándole más peso a los modelos que más se usan. Precio real. No la factura de toda la industria Explicado simple: si mucha gente se pasa de un modelo caro a uno barato, el índice CAE aunque se esté usando MÁS inteligencia que nunca. Mezcla recortes de OpenAI y Anthropic con gente yendo a modelos chinos más baratos. No te dice si hay más o menos demanda. Te dice cuánto sale pensar una unidad LOS NÚMEROS - Piso: 1.0153 el 3 de diciembre de 2025 - Techo: 2.0651 el 28 de mayo de 2026 - Hoy: 1.0217 el 18 de agosto - Promedio del período: 1.5320 De mayo a agosto se evaporó el 50.5% del precio. En 82 días volvió al mismo lugar de diciembre. El promedio quedó 33% arriba de donde estamos. Esto no es un recorte. Es un descreme y fuerte LA CUENTA, QUE ES SIMPLE Ingresos = precio × cantidad Si el precio se parte al medio, la cantidad tiene que duplicarse SOLO para empatar. Si la empresa quiere seguir creciendo 40%, el uso tiene que multiplicarse casi por tres. No hay recorte de costos interno que te salve esa matemática En 1865 un economista inglés, Jevons, vio que las máquinas de vapor más eficientes no redujeron el carbón de Inglaterra: lo multiplicaron, porque de repente pagaba usar vapor en todos lados El token a 1 dólar el millón es ese carbón más barato. Si lo dejan como lujo de un chatbot, el gráfico es un problema de márgenes (lo que les queda de ganancia después de pagar costos). Si lo enchufan en cada tarea de cada persona, el gráfico es un problema de capacidad: no va a haber suficiente cómputo (tiempo de chips trabajando). Acá aparece el agente: un programa que no solo te responde, sino que hace el trabajo y lo facilita - Un chat te gasta 1 - Un agente que planifica, entra a herramientas y se corrige solo te gasta 10, 50, 100 veces más Ese es el uso que puede cubrir el recorte de precio y mantener las ganancias. El problema es quién puede usarlo hoy EL PROBLEMA: SI SOLO LO USAN LOS QUE PROGRAMAN, EL VOLUMEN NO CIERRA Claude Code, Hermes y OpenClaw son brutales. También son un producto de programador - Claude Code (la herramienta de Anthropic para escribir código) vive en la terminal: esa pantalla negra de comandos. Hay que instalar, configurar, entender comandos y quedarse mirando el proceso - Hermes y OpenClaw van más lejos: se bajan de GitHub (donde los programadores suben programas), se arman con claves, a veces hay que ponerlos en un servidor Son herramientas poderosas. No son herramientas de gente común Y eso, para la cuenta de arriba, es un techo. El programador es un mercado chico. El mercado grande es otro: - El contador - El vendedor - El de marketing - El que tiene un negocio y no sabe qué es una terminal - Etc infinito Si el agente que más tokens gasta solo lo sabe prender el que programa, el volumen no va a alcanzar para cubrir una caída del 50% en el precio. Por más bueno que sea el modelo Por eso hacer la IA fácil no es un eslogan. Es la única forma de que la demanda crezca lo suficiente como para que a OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft o xAI no se les vayan las ganancias con este gráfico. Tienen que hacer que usar un agente se sienta como mandarle un mensaje a un compañero de laburo, no como configurar un programa DÓNDE APARECE GROK Y GROK BOT - SIMPLICIDAD Grok arranca de un lugar distinto: es un chat. Lo abrís, le hablás, te responde. No hay terminal. El ecosistema está pensado para que lo use cualquiera que ya usa X o el celular. Y el costo del token, de los grandes, es de los más competitivos. Eso importa cuando el negocio dejó de ser cobrar caro la unidad y pasó a ser que la use más gente, más seguido, en más tareas Grok Bot, que salió el 11 de agosto y todavía está en beta (versión de prueba, todavía no está terminado), lleva eso un paso más. No es un chat que te tira un texto. Es un compañero que tiene su propia computadora en la nube, entra a las apps como entrarías vos y sigue laburando aunque cierres la notebook - Correo - Planillas - Sitios - Herramientas - Marketing, operaciones, ventas, investigación Le das trabajo de verdad, no una instrucción suelta. Lo usás como le hablarías a una persona del equipo Eso es más familiar que Hermes o OpenClaw, que hoy son para programadores. Y es más ancho que Claude Code, que brilla si sabés programar y se complica si no Hay que ser honesto con lo que todavía no está: - Es beta - Hay que tener el plan más alto - Le falta recorrido - No está 100% pulido Pero el enfoque se nota. No están construyendo otra herramienta para el que ya sabe. Están construyendo para el que hasta ahora quedó afuera Y no es solo xAI. Toda la industria, de a poquito, está empujando para el mismo lado: - Microsoft mete Copilot en el Word y el Excel que la gente ya tiene abiertos - Google mete Gemini en Gmail - OpenAI cobra la suscripción de ChatGPT, no solo el token El movimiento es el mismo: sacar la inteligencia de la pantalla negra y ponerla donde está el resto de las personas. El que lo haga más simple, más barato y más agente, es el que tiene chance de multiplicar el uso lo suficiente como para que este gráfico no les rompa la rentabilidad LA TRAMPA Si la hacen fácil COMPITIENDO SOLO EN EL PRECIO DEL MISMO TOKEN, se comoditizan. Un commodity es un bien donde no te importa de quién lo comprás y gana el más barato. En ese juego el margen se muere igual Si la hacen fácil de verdad, para que alguien que no programa pueda usar un agente como usa WhatsApp, el precio del token puede irse a 0.50 y la facturación igual subir. Porque entra un montón de gente que hoy no gasta ni un token en agentes. Esa es la encrucijada El TOKEN se está volviendo un commodity. La IA, todavía no Lo que ya es commodity: - El chat - El resumen - El modelo liviano a menos de 1 dólar el millón Eso ya es "electricidad" Lo que todavía no es commodity: - El razonamiento de punta - El agente pegado a tu laburo - La confianza - Que sea fácil Fácil es la ventaja nueva. El que lo haga fácil se queda con el volumen. El que lo deje difícil se queda con un club de programadores y un gráfico que le come la ganancia. CÓMO LO LEO El gráfico no prueba que el boom se acabó. Prueba que se acabó el privilegio de cobrar caro la unidad. El mercado de acciones lo traduce como riesgo para los 700 mil millones de dólares puestos en chips, energía y data centers (los galpones llenos de computadoras): si el precio se derrumba y el volumen no lo cubre, esa plata no encuentra factura Es el mismo debate que ya planteé con las neoclouds (las empresas que alquilan chips de IA): si el cómputo se vuelve commodity, el que solo alquila chips compite por precio. Este índice es la otra cara de esa pregunta. La de la demanda Yo lo leo así, MIENTRAS se cumplan tres cosas: - Que lo que facturan OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google y xAI NO se caiga con el índice. Si facturan más con el token a 1.02 que con el token a 2.06, la demanda está cubriendo el recorte y el gráfico es ruido de unidad, no de negocio - Que el uso deje de estar encerrado en programadores. Si dentro de unos meses Claude Code, Codex, Hermes y OpenClaw siguen siendo casi todo el consumo pesado, el techo está. Si productos como Grok Bot, Copilot y ChatGPT empiezan a gastar tokens de gente que no programa, la cosa se está abriendo - Que la cantidad de tokens siga subiendo, no se estanque. Una semana plana, con este precio, ya no es digestión. Es que la demanda no está cubriendo el recorte Si se rompe alguna: - Si se rompe la primera, el recorte de precios fue una guerra que perdieron - Si se rompe la segunda, el agente se quedó en un nicho y no hay volumen que salve el margen - Si se rompe la tercera, este gráfico era techo de verdad EL DATO QUE VOY A SEGUIR Uno solo: este índice contra la factura, no contra sí mismo. Y, en paralelo, si los productos fáciles empiezan a aparecer en el laburo de gente que no es técnica: - Grok - Grok Bot - Copilot - ChatGPT La semana que viene reporta NVIDIA. El número de chips ya está descontado. Lo que mueve es la guía, o sea lo que prometan para los próximos trimestres. Si la guía acompaña con el token a la mitad, el volumen está cubriendo. Si la guía afloja, este índice era la alarma y el mercado la tuvo 82 días en la cara En resumen: la IA no se comoditizó. Se comoditizó la unidad con la que cobran. Para que no se les vaya la rentabilidad, las empresas tienen que hacer lo único que escala: que cualquiera pueda usar un agente, no solo el que programa - Claude Code, Hermes y OpenClaw son el techo de hoy - Grok y Grok Bot, todavía verdes, están apuntando al piso de mañana: simple, barato, familiar - El que defienda el precio del token, pierde - El que le entregue un compañero de laburo a la gente que hoy ni abre una terminal, puede ganar más con el índice en 1 que con el índice en 2 Esto no es el fin de la IA. Es el momento en que deja de ser un club y empieza a ser un insumo. Por eso, para todo el ecosistema, esta foto es positiva. Siempre y cuando el uso se abra. Si no se abre, ahí sí el miedo tenía razón. Espero que te haya gustado, si es así agradecería tu apoyo al post Abrazo a todos

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  Juan Barbat (@juan_barbat) reportó hace 7 minutos

  @patogalarzar @barckcode @G_Programming Y dos cosas: 1. Estrella en Github al proyecto. Eso ayuda mucho, es gratarola aparte ... 2. Te conviene entrar al discord. Cualquier cosa avísa.

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  Cents And Code (@CentsAndCode) reportó hace 12 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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  Jose (@JoseiitoAviila) reportó hace 12 minutos

  @devruso Yo no entiendo el Github actions, seré muy ignorante pero los deploy y eso o bien los haces a mano, o bien le pides a la IA que haga el pull + restart del servicio, o tienes los .sh ahí en tu PC para hacerlo en cualquier momento, no entiendo el problema la verdad

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  Javier Calzolari (@javiercalzolari) reportó hace 13 minutos

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

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  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 13 minutos

  🚨UN CHINO ACABA DE SOLTAR LA VERDADERA MÁQUINA DE IMPRIMIR DINERO (Y ES 100% GRATIS) Hay una herramienta open source en GitHub que ya supera las 100.000 estrellas y se llama MoneyPrinterTurbo. La creó un desarrollador chino. Abajo en el siguiente post te dejo el enlace del Drive y del GitHub para descargarla completamente gratis. Es código abierto total. Genera videos completos y listos para publicar en TikTok, Reels y YouTube Shorts… de forma automática. Cómo funciona (y por qué flipa): Todo en un solo flujo: Guion generado por IA Locución Subtítulos Materiales visuales Edición En minutos tienes el video terminado. Tú no haces casi nada. Por qué se ha vuelto un fenómeno: Hasta ahora el proceso era una pesadilla: Una herramienta para el guion → otra para la voz → otra para subtítulos → otra para clips → otra para editar. Cada una cobrando, cada una con su curva de aprendizaje, cada una robándote tiempo. MoneyPrinterTurbo lo unió TODO en un solo lugar. Gratis. Ilimitado. Y se convirtió en el proyecto open source más viral de su categoría. Los dueños de tiendas de TikTok y canales de YouTube Shorts están sacando entre 6.000 y 10.000 $ al mes usando exactamente este sistema. La diferencia es brutal: Ellos pagan por un montón de herramientas. Tú no pagas ni un centavo. La instalación tarda unos 5 minutos. Guarda este post YA para no perderlo. En el siguiente comentario/post te dejo el Drive y el GitHub listo para descargar.

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  Germán Valle | Arquipartidas 🎮🏛️ (@GerValleArq) reportó hace 16 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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  Iceebook (@iceebook_) reportó hace 21 minutos

  Un 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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  Diario de un picateclas (@devruso) reportó hace 22 minutos

  8 horas de caída lleva github. creo que 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 en el último medio año. y los "Tienes toda la razón, honestamente he cometido un error" que lleva escupiendo en bucle no ayuda a solucionar el problemon

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  Sergie Code (@sergiecode) reportó hace 24 minutos

  ¿Y si en vez de enseñarle a un agente de IA con prompts, simplemente le mostrás cómo hacer la tarea una vez? Microsoft acaba de publicar Skill Recorder, un proyecto que graba cómo trabajás en tu computadora y usa GitHub Copilot para convertir esa sesión en una serie de pasos que un agente puede reutilizar Grabás → la IA entiende lo que hiciste → revisás los pasos → lo convertís en una Skill o Automation Lo interesante es que no busca repetir clicks como un RPA tradicional, sino entender la intención y generar un procedimiento reutilizable que pueda usar herramientas nativas del agente Por ejemplo: hacés una tarea una sola vez y después el agente puede aprender a repetirla bajo demanda o incluso ejecutarla automáticamente según un trigger Soporta macOS y Windows 11, procesa la grabación localmente y está publicado bajo licencia MIT El repo de Microsoft está en el primer comentario 👇

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  Fumando IA (@DiarioNegroZain) reportó hace 24 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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  Valen!! (@shitelorr) reportó hace 25 minutos

  @JoeBenKoe Igual github podria ser mejor distribuidor y no les costaria nada, porque lo que pasa cuando te metes en un campo que es overwhelming como cosas de codigo, tu cerebro empieza a bloquear lo que es innecesario, y con el genz black mode *** design que tienen no ayuda mucho :v

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  Héctor de León (El loco de los perros) ⛧ (@powerhdeleon) reportó hace 26 minutos

  Nuevos 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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  Pablo Cibraro (@cibrax) reportó hace 26 minutos

  @fernandezpablo Tambien lo podes hacer a mano eso, el tema es que tenes algunos quilombos, no funciona con cloud agents como el que corre en Github, y despues tenes documentacion o los instruction files que son compartidos

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  Roboto (@Roboto7826) reportó hace 26 minutos

  @marcoporracin Solo verían esa información los técnicos indios de GitHub, que han firmado un documento de confidencialidad, por lo que no hay problema.

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  Codely ﹤🍍﹥ (@CodelyTV) reportó hace 27 minutos

  Cursor acaba de lanzar públicamente su alternativa a GitHub. Justo en el día en el que GitHub lleva caído muchas horas.

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  Jorge J. Ramos (@YoryoBass) reportó hace 30 minutos

  Me sigue sorprendiendo mucho que compañeros de profesión altamente cualificados y experimentados, sigan pensando que los problemas de GitHub vienen porque más de la mitad de su código está hecho por una IA. Al parecer es un problema de sistemas distribuidos, y si te interesa el tema este post mortem es oro. En cualquier caso, me da mucha pena que todavía haya ingenieros de software, programadores, analistas y arquitectos haciendo bromas con aire de superioridad, porque GitHub utiliza IA activamente para su código. Me da pena por ellos, porque cuando quieran rectificar será tarde y el tren les habrá pasado por encima ya.

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  Jesús Morán | AI Infra (@jamoran1356) reportó hace 32 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.

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  SONIA (@S0N_IA) reportó hace 34 minutos

  MÁS DE 70,000 PROYECTOS DE AGENTES INDEXADOS, Y CASI NINGUNO SE PUEDE LLAMAR DE VERDAD 70,000 proyectos de agentes de ia indexados desde github, hugging face, pypi, npm y otras fuentes públicas. suena a un ecosistema gigante. la cifra real de agentes que están conectados y se pueden llamar en vivo es una fracción muchísimo más chica de eso. indexar un repositorio es trivial, cualquier scraper lo hace. el problema real es otro: hacer que un agente operado por alguien que nunca conociste, corriendo en un stack distinto al tuyo, sea direccionable, atribuible y alcanzable fuera de su propio runtime. eso es lo que casi nadie resolvió todavía. mcp ya resolvió cómo un agente descubre y llama una herramienta dentro de una relación coordinada por un host. lo que mcp no resuelve es qué pasa cuando dos agentes no comparten host, no se conocen de antemano y pertenecen a operadores distintos. ahí es donde nace la idea de una red abierta: cada agente publica una identidad criptográfica propia y una tarjeta con sus capacidades, precios y endpoint. otro agente describe en lenguaje simple lo que necesita, un oracle devuelve candidatos ordenados, y el que llama elige uno y lo contacta directo. la parte que nadie cuenta es que esta capa no reemplaza a mcp, lo empuja hacia una pregunta incómoda. mcp ya tiene servidores remotos, registros y descubrimiento dinámico, cada vez se parece más a una red. y si un servicio remoto tiene identidad persistente, historial, reputación y precio propio, la pregunta deja de ser si es una “herramienta” y pasa a ser si es un peer que casualmente se puede llamar. lo que todavía no está resuelto es justo lo más difícil: la reputación abierta se puede manipular, los acuerdos y disputas entre agentes no están estandarizados, y cualquier directorio con incentivo económico de por medio termina atrayendo spam y ataques sybil tarde o temprano. así que la cifra real detrás de esos 70,000 proyectos no es cuántos existen, es cuántos de esos son direccionables hoy mismo por otro agente que nunca los había visto antes. y esa cifra, todavía, es incómodamente pequeña.

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  7incho (@7incho_lopez) reportó hace 36 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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  Edgardo (@edgardo_rl) reportó hace 37 minutos

  ¿A alguien más le falla GitHub con @izzi_mx ? Ya van 2 veces éste mes que falla, GitHub está bien, es Izzi el problema.

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  Matías Sulpis (@matias_sulpis) reportó hace 41 minutos

  Ta caído GitHub?

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  Jorge J. Ramos (@YoryoBass) reportó hace 49 minutos

  @Xopsy @dordokamaisu El problema es definir que es el límite. No puedes estar preparado para ciertos niveles de presión seas GitHub o cualquiera de los gigantes. Y el tema agentivo ha hecho daño en infraestructura porque imagino que no será fácil de estimar, si un solo agente puede estar haciendo operaciones 24/7

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  j0n4th4n.d4rk (@j0n4th4n_d4rk) reportó hace 50 minutos

  @ItsDarkStar_06 @powerhdeleon Reinventar? Jajajaj si Github está basado en un software opensource “git” si sabes más o menos a fondo de qué trata te lo montas en tu propio servidor y si no sabes con docker lo haces en un solo comando muchas empresas cuidan su base KB y code como el santo grial hacen eso

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  Andrea Díaz Correia ⚡ (@AndreaDCorreia) reportó hace 53 minutos

  Yo antes: nah es excesivo dejar github, funciona bien Yo ahora: hay que dejar github, hacen lo que quieren y ni sirve bien

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 55 minutos

  un Bloomberg Terminal cuesta $27.000 al año. alguien publicó en GitHub un agente que monitoriza el mundo desde 27 fuentes en tiempo real y te manda alertas a Telegram cuando algo cambia. gratis. en tu máquina. sin suscripción. ✅ detección de incendios por satélite ✅ seguimiento de vuelos y embarcaciones en tiempo real ✅ zonas de conflicto activo ✅ precios de criptomonedas y mercados financieros ✅ sentimiento social de canales de inteligencia ✅ actualiza cada 15 minutos, bidireccional con Telegram y Discord ✅ escribe /brief y te resume todo lo que ha pasado sin nube. sin cuenta. sin que tus datos salgan de tu servidor. 10.9k estrellas. AGPL-3.0. se llama Crucix 👇

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  Mario Juárez (@mariomka) reportó hace 56 minutos

  Dejé de pagar Freeletics. Me hice una app a medida. No he tocado ni revisado ni una línea de código. 80 commits en varios días, en pequeños huecos entre otras cosas. Es una PWA, local-first. Sin backend, sin cuentas, sin servidor. Todo se ejecuta y se guarda en el navegador y se despliega gratis en GitHub Pages. Pero lo interesante es el flujo. Estoy en el gym, veo algo que no me gusta, algo que podría mejorarse, un botón donde no toca o quiero una funcionalidad nueva. Abro @orca_build desde el móvil, prompteo, commit y push. GitHub Actions pasa lint, tests unitarios y e2e, buildea y despliega. Antes de terminar la serie lo tengo actualizado en el móvil. Y las rutinas tampoco las escribo yo. Son ficheros JSON y los genera Claude con una skill personalizada que tiene referencias de entrenamiento basado en la última evidencia, mi perfil, y un script que valida el formato. La skill la tengo privada que va con mis preferencias y mis datos. El stack es React 19, Vite, Tailwind y Dexie. Yo vengo de Vue y no había tocado React, pero, da exactamente igual. En este proyecto no he revisado ni una línea de código, pero hay una buena red de seguridad: TypeScript estricto, Biome, 307 tests unitarios, e2e con Playwright y hooks de git que no me dejan pushear si algo falla. Y para cualquier feature un poco grande tiro de Forge, mi propio plugin para Claude/Codex que planifica, construye, valida, revisa y refactoriza. La verdad es que funciona de lujo.

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  Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó hace 57 minutos

  🔥 JENSEN HUANG, FUNDADOR DE NVDA: "LA PRÓXIMA OLA DE LA IA ES LA ROBÓTICA Y EMPIEZA POR LOS ROBOTAXIS" LISTADO Y EXPLICACIÓN DE TODAS LAS EMPRESAS COTIZADAS Y DÓNDE INVERTIR GUARDA este tweet porque es una bomba que te va a servir $NVDA acaba de liberar gratis el modelo de razonamiento que maneja autos, justo lo que sus competidores venden. Goldman proyecta un mercado de $415 billones para 2035 y una flota que pasa de 7000 a 6 millones de vehí***** Hace unas semanas te mostré la supply chain completa de los humanoides (mi tweet fijado, chequealo). Hoy va el capítulo dos, porque el propio Jensen Huang dijo que la próxima ola de la IA es la robótica y que arranca por los vehí***** autónomos. Entre los dos post te queda el sector entero cubierto Primero el tamaño, con los números de Goldman Sachs de abril: - Mercado global de robotaxis: unos $415 billones en 2035 - La flota mundial pasa de unos 7,000 vehí***** el año pasado a 1 millón en 2030 y 6 millones en 2035 - El transporte de carga autónomo es todavía más grande: $560 billones globales en 2035 - Solo en Estados Unidos, la actividad económica que este cambio puede dar vuelta ronda los $440 billones Ahora el mapa, capa por capa 1. EL CEREBRO, los chips que van adentro del auto $NVDA domina con DRIVE Thor y Hyperion, entre 25% y 35% del mercado global, y su facturación automotriz creció 72% interanual. En el GTC de este año sumó a BYD, Geely, Nissan, Hyundai y Kia $QCOM ataca por el segmento medio con Snapdragon Ride, priorizando costo y consumo antes que potencia bruta: facturación automotriz récord de $1.33 billones en el trimestre, 38% más que el año pasado, con BMW, GM y Stellantis $MBLY es el veterano, con más de 100 millones de autos que ya llevan sus chips EyeQ y 40 automotrices como clientes. Su fuerza es también su problema: vende el paquete cerrado de chip más software propio, justo el modelo que NVIDIA está atacando Horizon Robotics (9660 en Hong Kong) domina cerca de la mitad del mercado chino 2. EL MODELO, el software que razona, y acá está la noticia Un vehí**** autónomo necesita un modelo que entienda la escena y decida qué hacer. Construirlo desde cero cuesta billones de dólares y años. NVIDIA acaba de regalarlo: su modelo Alpamayo quedó disponible para uso comercial con pesos abiertos, descargable de GitHub El truco es elegante: el software es gratis, pero para entrenarlo necesitás GPUs de NVIDIA y para correrlo en el auto te venden el hardware DRIVE. Regalan el cerebro y cobran el cuerpo. Jensen ya lo dijo sin vueltas: quiere ser el Android de los robots Los que agradecen son los que no podían construir el suyo: Mercedes lo va a usar en el CLA 2027, más Lucid $LCID, Jaguar Land Rover y Uber. Los que pierden son los que vendían justamente eso 3. LOS SENSORES, cómo el auto ve el mundo Acá se pelea el LiDAR (sensor láser que mide distancias con precisión) contra la apuesta de Tesla por cámaras solamente Hesai $HSAI es el líder absoluto con 61% del mercado global de LiDAR para conducción nivel 4, y espera casi duplicar envíos este año hasta 3 - 3.5 millones de unidades Ouster $OUST viene de 13 trimestres seguidos de crecimiento, facturó $49 millones en el trimestre con 49% de suba y tiene $175 millones en caja sin deuda. Mi gemita y gran apuesta Aeva $AEVA e Innoviz $INVZ son las apuestas chicas, con Innoviz metida dentro de la plataforma de Mobileye 4. LAS FLOTAS, los que efectivamente manejan pasajeros Y acá está el dato que rompe la narrativa que circula. Según el ranking de Axios de junio, que puntúa facturación real y no anuncios, el orden es: Waymo primero, Apollo Go de Baidu segundo, Ponyai tercero, WeRide cuarto y Tesla quinto. Tres de los cinco primeros del mundo son chinos Waymo, dentro de Alphabet $GOOGL, hace más de 500000 viajes pagos por semana en 11 ciudades con unos 3500 autos, y un estudio independiente publicado en julio midió 68% menos choques reportables por milla que un conductor humano Apollo Go de Baidu $BIDU es la operación más grande del planeta por volumen, con más de 27 ciudades Ponyai $PONY superó los 1700 vehí*****, su facturación de robotaxi creció 395% interanual y ya alcanzó el punto de equilibrio en varias ciudades chinas de primer nivel WeRide $WRD tiene 2113 vehí***** en 12 países y lanzó servicio sin conductor en Dubái Tesla $TSLA opera en Austin, Houston y Dallas, con 69 robotaxis registrados en Texas y esperas promedio de 15 minutos contra los 5.7 de Waymo Zoox, de Amazon $AMZN, arrancó comercialmente a fines del año pasado 5. LA CARGA, el mercado más grande del que menos se habla Aurora $AUR acumula 12 millones de millas autónomas y ya hace viajes sin conductor entre Dallas y Houston para McLane, la subsidiaria de Berkshire Hathaway Kodiak $KDK opera 20 camiones sin conductor para Atlas Energy y apunta a carga de larga distancia sin conductor para fin de año El número que explica todo: hacia 2030, el costo por milla del camión autónomo se proyecta en $2.06 contra $3.21 del camión con conductor 6. LA DISTRIBUCIÓN, quién te consigue el viaje Uber $UBER se está convirtiendo en la vidriera de todos: tiene acuerdos con Waymo, WeRide, Aurora y Nuro, sin poner un peso en desarrollar la tecnología. Lyft $LYFT juega parecido Ahora, lo honesto, que en este sector es especialmente necesario Uno, este sector ya tiene "muertos". Luminar, que era una de las grandes promesas del LiDAR, se presentó en quiebra en diciembre después de que Volvo le cancelara el contrato, y la sacaron del Nasdaq. Cruise, la apuesta de General Motors, cerró directamente. No es un sector donde todos ganan Dos, la facturación de hoy es minúscula contra las proyecciones. Ponyai facturó $16.6 millones de robotaxi en todo 2025 y WeRide $21.2 millones. Estamos hablando de un mercado proyectado en $415 billones, o sea que casi todo el precio de estas acciones es futuro puro Tres, tener razón con la tecnología no garantiza que la acción funcione: Hesai domina el 61% del LiDAR nivel 4 y su acción cae cerca de 33% en el año, mientras Ouster sube más de 60% Cuatro, la plata sigue saliendo. Kodiak quemó $29.5 millones de caja operativa en un trimestre, y Aurora corrió su escala industrial recién para 2028 ¿Cómo lo veo y qué hago? Me parece la historia más interesante del año y aun así no estoy apurado. Las proyecciones hablan de $415 billones para 2035 mientras Ponyai factura 16 millones al año: entre esas dos cifras hay una década de ejecución que todavía no pasó. Pero me mantengo alerta y analizo Y también lo que hago es mirar distinto cada capa. Chips y sensores le venden a todos, así que ahí el riesgo es el ciclo, no elegir mal. Flotas es apuesta concentrada de verdad, con Cruise y Luminar de recordatorio Mi disparador es el costo del equipamiento por vehí**** llegando a los 20 mil dólares. Hasta entonces esto es una tesis, no un negocio Espero que les haya servido y si es así, porfavor se agradece su like y que me sigan para más análisis & research de mercado Abrazo a todos

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  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 59 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.