Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones
Problemas detectados
Usuarios informan de problemas relacionados con: sitio caído, errores y inicio de sesión.
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.
27 de agosto: Problemas con GitHub
GitHub está teniendo problemas desde 02:20 p. m. CET. ¿Estás también afectado? Déjanos un mensaje en los comentarios.
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 |
|---|---|---|
|
|
Sitio Caído | hace 9 días |
|
|
Inicio de Sesión | hace 10 días |
|
|
Errores | hace 10 días |
|
|
Errores | hace 10 días |
|
|
Sitio Caído | hace 10 días |
|
|
Errores | hace 10 días |
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:
-
roman (@Nozelcode) reportóEL 75% DE LO QUE LE PAGAS A CLAUDE ES TU AGENTE REPASANDO LO QUE YA SABÍA AYER Cada vez que Claude abre tu proyecto empieza de 0. Reconstruyendo un mapa que ya hizo hace una hora y tiró a la basura. Esa exploración la pagas tú. En cada sesión. Graft lo arregla con una idea absurdamente simple: convierte a tu agente en el que ya lleva un año en la empresa. Ese que no abre 15 archivos para ubicarse porque ya sabe dónde vive todo. Escanea el repo una vez, lo escribe como markdown enlazado dentro de tu git, y el agente lo lee antes de tocar nada. Así que antes de empezar ya sabe: → qué sistema toca este cambio → dónde vive esa lógica → qué se rompe si la mueves → qué se decidió antes y por qué Y se mantiene sincronizado solo, en segundo plano. Su benchmark, 162 runs: → 46% menos tool calls → 32% menos coste → 60% menos latencia → misma correctness 5 pull requests reales de PocketBase: Sonnet con Graft los reprodujo todos, tocando los mismos archivos que los mantenedores. Nivel Opus y un 21% más barato. Sin embeddings. Sin vector DB. Son archivos markdown dentro de tu repo. npm install -g @nanonets/graft graft init MIT, gratis y open source. trending en GitHub esta semana. El contexto más barato es el que no vuelves a buscar. Enlace al repositorio abajo👇
-
Jorge Morales (@jmorales1013) reportó@SoyITPro Con razón GitHub Copilot Chat dentro de Visual Studio 2026 no funciona ni está autenticado 🤔
-
Héctor de León (El loco de los perros) ⛧ (@powerhdeleon) reportóNuevamente los devs se están centrando más en aprender herramientas, ahora de IA, que en aprender sobre negocio. Y ahí está el problema de por qué mucha aplicación terminará solo en GitHub.
-
Pablo Cibraro (@cibrax) reportó@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
-
SONIA (@S0N_IA) reportóMÁS 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.
-
Pablo E. Untroib (@PEU_AR) reportóAyer el comentario del tocayo que dio en el clavo me hizo reír, tuitazo en lo que a mi respecta. Pero el nerd que llevo adentro arrancó un loop Hoy mientras desayunaba escribí un proto-prompt de lo que me gustaría que haga una pagina web sin muchas aspiraciones para ayudar un poco con la búsqueda a alguien que no quiere salir a hablar en persona como yo Ese prompt se lo pase a una IA para que lo ordene y mejore y este es el resultado del prompt, mientras escribo esto tengo a Claude (con APIs via mi propio llmrouter de Z y Deepseek) laburando para hacerlo, cuando este terminado debería aparecer en mi web, ya les pasare link. El prompt (si les sirve úsenlo): Quiero que me busques las 10 marcas que más autos de origen chino vendieron en Argentina desde el inicio de 2026. Importante: no me refiero solamente a marcas chinas. Quiero incluir cualquier marca que venda en Argentina modelos fabricados en China. Por ejemplo, Ford vende la Territory, que es de origen chino. Esta información va a ir a un archivo marcas.json. Después, para cada una de esas marcas, necesito que listes sus modelos vendidos en Argentina y los ordenes por volumen de ventas. Esa información va a ir a otro archivo llamado modelos.json. Una vez que tengamos marcas.json, necesito que entres en la página web oficial de cada marca y busques el listado de concesionarios oficiales en Argentina. Para cada concesionario, quiero que obtengas todos los datos de contacto que puedas encontrar, dando prioridad a: WhatsApp Email Teléfono Dirección Página web, si corresponde Con esa información quiero generar un nuevo archivo concesionarios.json, organizado por marca y, dentro de cada marca, por concesionario. El objetivo final es hacer una página web para un hosting básico que solamente tiene acceso por FTP. En esa página, el usuario debería poder: Elegir una marca. Elegir un modelo de esa marca. Ver información del modelo. Si es posible, ver fotos del auto, sus versiones/variantes y colores disponibles. Escribir o modificar un mensaje. Enviar fácilmente ese mensaje a todos los concesionarios que vendan ese modelo. La idea es que el usuario pueda, por ejemplo, elegir: BYD → Song Pro → escribir un mensaje → contactar a todos los concesionarios que venden ese modelo. Si durante el scraping podemos obtener de fuentes oficiales las fotos de los autos, las distintas versiones y los colores disponibles, sería genial poder mostrarlos durante el proceso de selección. Sobre las fuentes Para los datos de ventas y modelos quiero usar fuentes confiables y, cuando sea posible, fuentes oficiales o asociaciones del sector. Para los concesionarios, quiero priorizar siempre la página oficial de la marca, no directorios de terceros. Si un dato no está disponible o no se puede verificar, prefiero que quede indicado como faltante antes que inventarlo. Sobre las decisiones técnicas No necesito que me hagas una entrevista sobre las decisiones técnicas del proyecto. Asumo que vos podés determinar cuál es la mejor solución técnica para cada caso. Esto incluye, entre otras cosas: tecnología que conviene usar; estructura de los JSON; arquitectura de la página; cómo resolver el funcionamiento en un hosting que solamente permite FTP; cómo relacionar marcas, modelos y concesionarios; cómo implementar el contacto por WhatsApp/email; cómo hacer el scraping; cómo manejar las fotos y demás información; cualquier otra decisión técnica necesaria para que el resultado funcione correctamente. Tomá vos esas decisiones buscando la solución más simple, robusta y adecuada para este proyecto. GitHub y despliegue Los avances del proyecto, cuando lo consideres necesario, se irán subiendo al repositorio: github pablopeu/autoschinos Quiero además que configures un GitHub Action para que, dadas las credenciales de FTP y el folder de destino, pueda compilar el proyecto y subir automáticamente la versión final al hosting. Las credenciales no deben quedar escritas en el código ni en el repositorio. Utilizá el mecanismo apropiado de GitHub Secrets para guardar: dirección/host FTP; usuario FTP; contraseña FTP; folder remoto de destino. El Action debería encargarse de: Obtener el código. Instalar las dependencias. Compilar/generar la versión de producción. Subir los archivos necesarios al FTP. Dejar el sitio listo para funcionar en el hosting. La solución debe estar pensada para que posteriormente pueda cambiar fácilmente las credenciales o el folder de destino sin modificar el código. Validación del funcionamiento Podés y debés verificar el funcionamiento localmente durante el desarrollo. Sin embargo, la fuente de verdad de que el sistema funciona correctamente será siempre la versión de la web que está efectivamente subida al hosting por FTP. Por lo tanto, después de cada despliegue importante, si es posible, verificá que la versión publicada responda correctamente y que los archivos necesarios estén disponibles. De todos modos, la validación final del funcionamiento en el hosting la tiene que hacer el usuario. Es decir, no des por terminado el proyecto solamente porque funciona localmente: el usuario debe confirmar que la versión subida al hosting funciona correctamente. Importante sobre el trabajo Antes de empezar, solamente preguntame si necesitás alguna información funcional que realmente no puedas determinar por tu cuenta. No me consultes sobre decisiones técnicas: tomá esas decisiones vos. Cuando tengas toda la información necesaria, armá un plan de trabajo completo y después hacé todo one shot, es decir, ejecutá el trabajo completo sin ir pidiéndome confirmación en cada etapa. El resultado final debería incluir los archivos: marcas.json modelos.json concesionarios.json la página web lista para subir por FTP, y el workflow de GitHub Actions configurado para realizar el build y deploy por FTP.
-
Fernando (@fnandot) reportó@carlesnunez Totalmente. Pero quizá el problema no sea añadir más hierro, sino adaptar la arquitectura. Git tiene más de 20 años y no fue pensado para esta escala ni este uso, ni tampoco GitHub. Quizá toca replantear algunas abstracciones para una era de humanos + agentes generando software.
-
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
-
j0n4th4n.d4rk (@j0n4th4n_d4rk) reportó@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
-
Amarillo (@anyelamarillo) reportó🚨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.
-
Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó🔥 ¿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
-
La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó5/ Lo serio de Treg está en cómo inyecta las credenciales en el servidor: el agente llama a Stripe, GitHub o una CLI sin ver la clave nunca. Eso reduce un riesgo. También concentra otro: el proxy se vuelve crítico.
-
PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportóNo cobran por hora. No tienen mal día. No necesitan descanso. Pero trabajan 24/7. 10 repos de GitHub para automatizar tu trabajo con agentes IA:
-
Fumando IA (@DiarioNegroZain) reportó@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
-
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.
-
LeX (@LeX0nDump) reportóGitHub ha caído por trigésima quinta vez en las últimas semanas…
-
Abraham Moreno 🦁 (@MorenomAbraham) reportó@_axtone Ya hay muchas repos en GitHub para que el harness mantenga memoria a través de sesiones. Solo considerar que muchas veces eso implica un gasto extra de tokens porque el contexto se lee completo cada que abres una sesión nueva.
-
naldz. (@naldzyul) reportó@aresotik el aviso llega, el problema es que nadie lee las notificaciones de GitHub
-
Haute Dense (@DenseHaute) reportó@tebayoso @gitlab Podes usar git sin github o gitlab , solo tenes que instalarlo en el otro vps y listo , como se piensan que funciona ? por ssh , un key pair y listo , tenes un repositorio, igual como cuando usabas SVN.
-
John5 Cripto (@johnN5c) reportó@itscoachfo La base desde la que partes ya es incorrecta. Afirmas que para que DeFi instituciona exista, tiene que haber "alguien que responda" por todas las pérdidas de una pool. Esto no es DeFi, es claramente tratar de trasladar el modelo financiero tradicional a una blockchain. Por otro lado, no es cierto que una institución necesite que alguien le garantice que un smart contract no tendrá pérdidas. Lo que necesita es poder: medir, limitar y gestionar el riesgo a través de auditorías, límites de exposición, orá***** fiables, profundidad de liquidez, metodología de custodia, controles de acceso, seguros, estructuras jurídicas, etc. Además estás mezclando riesgos que no tienen nada que ver en sí. El riesgo de hackeo que pueda tener un smart contract no tiene nada que ver con el riesgo de liquidez, además de que un AMM ni siquiera tiene un "riesgo de contraparte" en el sentido tradicional de un préstamo bilateral. Que un protocolo sea gobernado por una DAO tampoco significa de facto que sea "un repositorio GitHub sin dueño", ni que poner detrás de la blockchain a una empresa haga desaparecer ese riesgo. De hecho, si tu tesis es que una institución solo entrará cuando exista una entidad que responda económicamente por cualquier fallo en una pool, entonces prácticamente estás negando el concepto mismo de DeFi. Por otro lado, DeFi es mucho más que "una pool", los que llevamos años estudiando DeFi lo sabemos. También me gustaría saber en qué punto XRPL es mejor que ninguna otra red o está mejor posicionada, en mi experiencia, ya que a diferencia del 99% de usuarios de Ripple, yo sí he usado XRPL, no es una mejor red que otras, apenas tiene TVL, solo tuvo un momento dulce por memecoins y sus protocolos actuales son de dudosa legitimidad. No veo en qué esté mejor posicionada con respecto a BSC, ETH, Robinhood, Base, Arbitrum, Solana que ya tienen stocks corriendo. De hecho hasta la stablecoin de Ripple está deployada en Ethereum. Me gustaría que demostraras en qué está XRPL mejor posicionada, ya que por analogía, otras DeFi más avanzadas como Hedera no han demostrado mayor seguridad que cualquier otra blockchain tradicional y cuando ha habido pérdidas en protocolos pequeños se han lavado las manos, actuando solo en casos de protocolos ancla, y esto es justamente el mismo modus operandi que han seguido hasta ahora todas las blockchains tradicionales que han sufrido hackeos o problemas de seguridad en protocolos o componentes. En el caso de Hedera, el último hackeo vino del orá**** que eligieron para usar en toda la blockchain... por tanto, el debate no se centra tanto que alguien ponga el dinero si me lo roban, sino en qué mecanismos vamos a usar para acotar un problema, entonces, me gustaría que me aclararas en qué mejora XRPL eso con respecto a ninguna otra blockchain, porque si no lo haces consideraré que todo demás es simplemente marketing.
-
Ángel Molina Laguna (@MoLa_data) reportóMeta acaba de lanzar el agente de código más barato del mercado. El descuento no se paga en dinero. Muse Code salió ayer en beta. Terminal, una línea de instalación, dos tarifas: 1. Estándar: 1,25 $ por millón de tokens de entrada, 4,25 $ de salida. Meta no entrena con lo tuyo. 2. Contributor: 0,10 $ y 0,20 $. Hasta 21 veces más barato. A cambio, Meta entrena con vuestros prompts y vuestro código. 3. La segunda es la que viene puesta al instalar. Para la primera hay que cambiarla a mano. ¿Os fijásteis en lo importante? Esto es una compra de datos. Un repo scrapeado de GitHub te da el commit final. Un agente dentro de la terminal de alguien que está currando te da el fallo, el intento fallido y la corrección. Eso no se scrapea. Se compra. Y Meta lo está comprando con un 95% de descuento. Por cierto, en los benchmarks que publicó la propia Meta, Claude Opus 5 sale por delante. ¿Curioso, no? ¿Le enseñaríais el repo de un cliente a cambio de 21x de descuento?
-
José Luis Gómez (@JoseLuisGDoc) reportóLos 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).
-
Rick (@esrickpics) reportóHermano que me estoy enterando que Github estaba caído hoy me volví loco con mis actions decía me pase esto configurandolo y no funciona que pasaaaaa
-
Aniol Comas (@aniol46) reportó@ErickSky Usa 'GoHarder' puedes hacer lo mismo y funciona offline, puedes pasar el paywall sin pagar y usarla gratis sin lios de github
-
David Fernández (@naroh) reportóHoy me voy a entretener estableciendo un flujo automatizado para solucionar las issues que se reportan en tracker (Bugsink, compatible con Sentry) que utilizamos. La primera etapa fue forkearlo y añadir MCP. Ahora, el plan es: Establecer mi servidor remoto (una torre que tengo en el salón) como servidor remoto de Orca, donde estarán corriendo tanto Claude Code como OpenCode con OpenCode Go. En este servidor también corre Hermes. Me conecto a él por Tailscale. Hermes orquestará cada X minutos una búsqueda de issues reportadas y hará triaje. Para las que crea que son merecedoras de atención generará una issue en el repositorio de Github, diagnosticando el problema con un modelo SOTA, y delegará a OpenCode corriendo en Orca implementar la solución. En principio la idea es que esto corra desatendido, pero si quiero podría conectarme a Orca desde mi móvil o desde otro dispositivo para chequear qué hace. Cuando acabe, enviará un PR con la solución para revisión humana.
-
PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportóHay una técnica que está cambiando cómo miles de devs usan la IA para programar. Se llama Ralph Wiggum. el nombre es una broma, lo que hace no lo es: while :; do cat PROMPT.md | claude-code; done Un bucle de bash. Nada más. Le das una tarea a la IA. Ella trabaja. Intenta parar cuando cree que ha terminado. Y el bucle no la deja. Le vuelve a meter el mismo prompt. Otra vez. Y otra vez. Cada intento ve los archivos y el historial de git del intento anterior. No empieza de cero. Revisa lo que hizo mal y lo arregla. lo inventó un solo dev en julio de 2025, sin querer hacer ruido Lo llamó Ralph por la mezcla de ignorancia, persistencia y optimismo del personaje. Su frase resume la filosofía entera: "Es mejor fallar de forma predecible que acertar de forma impredecible." Empezaron a usarlo en Y Combinator. El ruido llegó a Anthropic. Y acabaron creando un plugin oficial dentro de Claude Code con el mismo nombre absurdo. compadre así de simple es usarlo hoy /ralph-loop "Migra todos los tests de Jest a Vitest" --max-iterations 50 --completion-promise "DONE" y se queda currando solo, durante horas, mientras tú haces otra cosa Matt Pocock, el mismo de las 200k estrellas en GitHub, lo resumió así: "Ralph Wiggum con Opus 4.5 es realmente, realmente bueno." el propio creador reconoció que le preocupa haber cambiado el desarrollo de software para siempre y aun así, la comunidad entera lo sigue usando
-
Roger (@navywakura) reportóEn esta captura la RAM sale mal. No hagan caso. Sigo programando e investigando, y creo que en setiembre podré publicarlo finalmente ya que estoy cerca de comprar AKD1000. Una vez tenga el benchmark de julios y mW, publicare el source code y la ISO. Tengo pensado ponerle la licencia BSL 1.1. Pero aun estoy pensando. Habrá una versión con GPLv3 del kernel base. echOS kernel estará disponible en github pronto!
-
Lori (@lornasuriano) reportó@nicoproducto Es que sí, yo por eso lo subí a GitHub para que cualquiera lo use porque me pareció útil posta y quiero que el resto lo use si le sirve
-
Codely ﹤🍍﹥ (@CodelyTV) reportóCursor acaba de lanzar públicamente su alternativa a GitHub. Justo en el día en el que GitHub lleva caído muchas horas.
-
Jouse Márquez (@jousemarquez) reportóSigue caído GitHub…