Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones

Problemas en las últimas 24 horas

El siguiente gráfico muestra la cantidad de informes que hemos recibido sobre GitHub por hora del día durante las últimas 24 horas. Una interrupción se determina cuando la cantidad de informes es mayor que la línea de referencia, representada por la línea roja.

Problemas Más Reportados

Los siguientes son los problemas más recientes informados por los usuarios de GitHub a través de nuestro sitio web.

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

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Créteil	Sitio Caído	hace 11 días
Trichūr	Errores	hace 14 días
Brasília	Inicio de Sesión	hace 15 días
Lyon	Sitio Caído	hace 15 días
Tel Aviv	Sitio Caído	hace 18 días
Rive-de-Gier	Sitio Caído	hace 18 días

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:

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  Esteban Grandal (@egrandal) reportó hace 3 minutos

  @midudev Ya no sirve para nada. Es absurdo. Este mes exploro OpenCode y probablemente me de de baja en GitHub. Una pena, porque era el mejor, pero lo entiendo. El ritmo de crecimiento de uso y recursos (cómputo) que ha experimentado también ha sido absurdo.

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  hipersayan x (@hipersayanX) reportó hace 5 minutos

  @daviantongartil @Cypher1984 Stripe tiene un soporte muy limitado de países, no hay soporte ni funciona en LATAM. Solo funciona en LATAM atraves de GitHub por la versión express y poco más. Sino tenés que abrir una LLC con Atlas.

• 
  precis0x (@precisox) reportó hace 12 minutos

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

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 14 minutos

  > uso Claude Code durante meses > Claude hace suposiciones erróneas en cada sesión > sobrescribe código que no pedí tocar > añade 500 líneas cuando 50 bastarían > encontrar el archivo CLAUDE. md en tendencias de GitHub > 82,000 estrellas. un solo archivo. > pegarlo en mi proyecto > primera tarea > espera. ¿preguntó antes de asumir? > ¿solo tocó lo que pedí? > ¿50 líneas en lugar de 500? > pausa. leer los 4 principios. > pensar en cada diff roto que revisé > cada reescritura que no pedí > cada sesión que se ejecutó con suposiciones erróneas > no tenía que ser así > un archivo. todo cambia. > problema de habilidad descubierto

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  Mr.M (@cybermrm) reportó hace 14 minutos

  El pipeline de desarrollo se volvió parte del perímetro. Un PR externo, un workflow mal configurado o un paquete recién publicado pueden terminar tocando tokens de GitHub, npm, PyPI, cloud, runners, secrets de CI o credenciales locales de devs.

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  Carlos Villuendas (@carlosvillu) reportó hace 17 minutos

  @WoodruffW Funciona offline por defecto. Tu YAML no sale de tu máquina. Tres niveles de paranoia: - normal (signal alto, poco ruido) - `--persona pedantic` - `--persona auditor` (te lo canta TODO) Saca SARIF, se enchufa a GitHub Code Scanning y los hallazgos aparecen como annotations en el PR.

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 20 minutos

  Alguien acaba de filtrar el COMPLETO system prompt de Claude Fable 5 y Anthropic NO PUEDE ELIMINARLO. Estuvo público en GitHub dentro de las 24 horas del lanzamiento. 120.000 caracteres. 1.585 líneas. Más de 27.000 tokens. Y lo que están ocultando te va a impactar: - Fable 5 y Mythos 5 son EL MISMO MODELO. Fable solo tiene filtros de seguridad extra activados. Mythos no, pero están restringiendo quién tiene acceso. Estás pagando por lo mismo con diferentes barreras de protección. - El corte de conocimiento es finales de enero de 2026. No mayo ni marzo ni ENERO. Te hacen creer que era más reciente. - A Claude se le INDICA EXPLÍCITAMENTE evitar puntos de bala y listas a menos que lo pidas. ¿Esa prosa extraña que todos notaron? Está programada, no es una característica, sino una instrucción del prompt. - Límite estricto de copyright del que nadie habla: citar 15+ palabras de CUALQUIER fuente activa una bandera de VIOLACIÓN GRAVE. Máximo una cita por fuente. Después de eso, la fuente queda CERRADA para Claude para siempre en ese chat. - Nueva API de almacenamiento persistente enterrada ahí dentro. Los artefactos ahora pueden almacenar y recuperar tus datos entre sesiones usando pares clave-valor. La mayoría de los usuarios NO TIENEN IDEA de que esto existe. - Los conectores de apps MCP están INTEGRADOS EN el prompt. Claude puede buscar e sugerir integraciones de terceros EN MEDIO DE LA CONVERSACIÓN sin decirte que lo está haciendo. - El prompt incluye instrucciones completas para Claude Cowork, Claude en Chrome, Claude en Excel y Claude en PowerPoint. Estos no son solo integraciones. Son herramientas que Claude USA en ti. - Este prompt es SOLO para el chat de consumidor de Claude. ai. Los usuarios de API no reciben ningún system prompt. Claude Code tiene instrucciones secretas completamente diferentes. El repositorio es CL4R1T4S de Pliny the Liberator. 26.4K estrellas. El mismo repositorio que filtró ChatGPT, Gemini, Grok, Cursor, Lovable, Replit y Perplexity. La publicación original de la filtración alcanzó más de 700K vistas en 48 horas. Guarda esto antes de que sea tarde

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  🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó hace 20 minutos

  Yo diría que el login con Github es casi la apuesta segura pero, como nunca se sabe cuando se va a caer, pues ahí se queda la cosa Yo ya te digo, un compi mío creo que ha entrado en la última tanda, yo en cuanto cobre la nómina de junio me meto, que tengo un experimento que necesita inferencia y tener varias GPUs en casa de 8GB no me sirve xD

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  Jaime Gómez-Obregón (@JaimeObregon) reportó hace 21 minutos

  @HumevsRousseau ¡Hola! Estando de acuerdo con lo que dices, deseo señalar que he podido informar del problema al equipo de desarrollo debido a que el proyecto es de código abierto y está publicado en GitHub.

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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 25 minutos

  🚨 Microsoft detecta grave vulnerabilidad en Claude Code 🚨 Una falla en el agente de programación de Anthropic permitía filtrar credenciales sensibles. Investigadores descubrieron manipulaciones en GitHub a través de ataques de prompt injection. La amenaza se deriva de contenido malicioso en issues y pull requests. Microsoft advierte que esta situación resalta los nuevos riesgos en entornos CI/CD. La corrección se implementó el 5 de mayo tras un reporte responsable. El caso subraya la creciente vulnerabilidad de los agentes de IA.

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  Os (@OsBobba) reportó hace 26 minutos

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

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  Culiacan.AI (@CuliacanAI) reportó hace 27 minutos

  GitHub Copilot abandona la tarifa fija y cobra por token a partir de junio 2026. No es un ajuste de precio — es el momento en que la industria del software admite que el modelo SaaS tradicional no funciona para IA. La lógica es simple: los costos de inferencia son variables, así que el pricing debe serlo también. Pero las implicaciones son profundas. Cada empresa que use Copilot ahora tiene que pensar en eficiencia de prompts como piensa en eficiencia de código. El desarrollador que escribe contextos precisos pagará menos que el que hace preguntas vagas. La habilidad de comunicarse con IA se convierte literalmente en un centro de costo. Para CTOs en Latam esto es accionable hoy: si tu equipo usa Copilot, necesitas visibilidad sobre consumo por desarrollador antes de que llegue la factura de julio. Mientras tanto, OpenAI y PwC formalizan una alianza para automatizar flujos financieros con agentes de IA. El dato interesante no es la tecnología — es que PwC pone su marca y reputación regulatoria detrás de agentes autónomos tocando contabilidad y reportes. Cuando una Big Four dice que confía en agentes de IA para funciones de CFO, el mensaje al mercado enterprise es claro. Y Big Tech valida la apuesta: resultados trimestrales superan expectativas y responden subiendo capex en infraestructura de IA. No están celebrando — están duplicando. La pregunta para founders: si el pricing por token se vuelve estándar en toda herramienta con IA, ¿tu modelo de negocio absorbe esa variabilidad o la transfiere al cliente? #CuliacanAI #AIpricing

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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 27 minutos

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

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  🔥Kryon Harts🔥 (@KryonHarts) reportó hace 28 minutos

  @JessLinuxera Yo he aprovechado que tenía un buen portatil para trabajar y jugar para meterme un LMStudio, cargarle el modelo qwen3.6-35b-a3b, le he subido a tope el contexto y el GPU offload. Y con Continue en VSCode lo uso más o menos como otros chats como Github Copilot o Claude Code. Va más lento, pero el resultado es bueno para ahorrarse tokens, lo uso para búsquedas, resúmenes y tareas que no tocan código... de momento. Si tienes buena máquina puede ser una opción de ahorro bastante buena, pero como dicen los compañeros igual no compensa comprar maquina en vez de pagar tokens. Iré comentando los resultados que estoy comenzando a usarlo.

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  Regalos Digitales (@RegalosDigitals) reportó hace 32 minutos

  UN CHINO HA CREADO OFICIALMENTE UNA MÁQUINA DE IMPRIMIR DINERO. Hay una herramienta por Drive y que en GitHub ha recibido 13.000 estrellas. Se llama moneyprinterturbo Un desarrollador chino la hizo. Aca abajo te lo dejo para descargar totalmente gratis, mira en el siguiente post de esta publicacion. Es completamente de código abierto. Produce videos completos automáticamente para TikTok, reels y YouTube Shorts. Cómo funciona. Maneja todo en un solo flujo de trabajo. Generación de guion, locución, subtítulos, recursos visuales, edición, todo en minutos. Sale un video listo para publicar. Tú no tocas nada. Ahora, por qué se ha vuelto tan popular. Porque normalmente este proceso funciona así. Una herramienta separada para el guion, otra para la locución, otra para subtítulos, otra para visuales, otra para edición. Cada una pide dinero por separado, tiempo por separado, aprendizaje por separado. Moneyprinterturbo lo unió todo bajo un mismo techo. Gratuita, ilimitada y se convirtió en el proyecto de código abierto más popular de su categoría. Las tiendas de TikTok y canales de YouTube Shorts ganan de 6 a 10 mil dólares al mes. Estos usan este proceso. La diferencia es esta: Ellos pagan por las herramientas. Tú no pagas. La instalación toma 5 minutos. Guarda esto para no perderlo que abajo en el siguiente post te dejo el Drive o el GitHub. Subo cursos gratis todos los malditos dias comenta un emoji para mas que pronto esta cuenta se volvera privada solo para la gente que me sigue.🔥

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  kuchuflitux (@kuchiflitux) reportó hace 32 minutos

  el problema: los targets eran CDNs anycast (github, npm) — te responde el servidor más cercano. mi probe de asia medía un servidor en asia, el de europa uno en europa. nueve rutas cortas y perfectas entropía plana, siempre. el instrumento no tenía nada que ver

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  ❥┊ Akeideu ₊˚. (@akeideu) reportó hace 32 minutos

  ¿Está caído Github otra vez?

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  David (@Nijnamovich) reportó hace 32 minutos

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

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  Nicolás Schürmann (@_nasch_) reportó hace 35 minutos

  Tengo un flujo de trabajo con agentes desde mi teléfono y mi modelo local LLM corriendo en un servidor que me tiene vuelto loco. Le doy órdenes en la calle y luego de un rato reviso en github. Me encanta.

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  Sir Gary 🎮 (@SirGary_y) reportó hace 35 minutos

  @Tenvid_san Básicamente pillé un template de GitHub Pages y lo he ido modificando con ayuda de la IA, que yo de HTML y CSS sé entre poco y nada xD

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  teKa 🥶 (@teKa088) reportó hace 36 minutos

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

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  precis0x (@precisox) reportó hace 38 minutos

  Un desarrollador automatizó absolutamente toda su vida con scripts. Después renunció. Sus compañeros descubrieron todo. El repositorio se llama Hacker Scripts. Más de 49.500 estrellas en GitHub. Basado en una historia real. La historia original apareció en un foro ruso alrededor de 2015. Un ingeniero de builds dejó la empresa. Sus compañeros revisaron su antigua máquina. Esto es lo que encontraron: Script 1: "hangover" Si eran las 8:45 de la mañana y todavía no había iniciado sesión, el script le enviaba un correo a su jefe diciendo “no me siento bien, voy a trabajar desde casa”. Elegía la excusa al azar de una lista que él mismo había preparado con antelación. Script 2: "kumar-asshole" Cuando un cliente concreto escribía un correo con palabras como “help”, “trouble” o “sorry”, el script se conectaba por SSH al servidor del cliente, revertía la base de datos al último backup estable y respondía: “no te preocupes, ten más cuidado la próxima vez”. El cliente nunca habló con una persona real. Script 3: "smack-my-bitch-up" Si pasaban de las 9 de la noche y seguía conectado, el script le mandaba un mensaje a su esposa diciendo “trabajando hasta tarde”, acompañado de una excusa elegida aleatoriamente de una lista predefinida. Script 4: "fucking-coffee" La cafetera de la oficina funcionaba con Linux y tenía un puerto TCP abierto. Cada mañana, exactamente 17 segundos después de iniciar sesión, el script abría una conexión telnet a la máquina y le daba la orden de preparar café. Un latte mediano half-caf que tardaba 24 segundos en salir. Su café siempre estaba listo justo cuando él llegaba a la cocina. Todos los días. Durante años. Su jefe lo consideraba el desarrollador más atento del equipo. Su esposa pensaba que siempre la mantenía al tanto. El cliente creía que tenía el soporte más rápido de la industria. Los cuatro estaban hablando con scripts de bash. Nadie se enteró. Durante años. Cuando sus compañeros encontraron los scripts, los subieron a GitHub. Desarrolladores de todo el mundo los reescribieron en 17 lenguajes diferentes: Ruby, Python, Go, Java, Kotlin, PHP, PowerShell, Node.js y más. Una sola leyenda. Diecisiete lenguajes. 150 commits. La licencia es WTFPL. Una licencia real de código abierto que significa “Do What The **** You Want To Public License”. No automatizó solo su trabajo. Automatizó su vida entera. Y nadie lo descubrió hasta que se fue. 49.500+ estrellas. Con licencia WTFPL. Legendario.

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  𝑻𝒆𝒂𝒎 𝑱𝑿𝑳𝑳 (@JXLL_Commander) reportó hace 42 minutos

  @5869547ola @ADanielHill Pues fíjate que yo mismo dije que tenía el código base en Github, nunca se oculto 🤔, dije que era Github y un servidor aparte y si sabes tanto dónde está el costo puedes notar que no está solo en HTML, tiene más lenguajes amigo, te quieres hacer el inteligente diciendo algo que yo mismo dije ayer XD

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 44 minutos

  Cada vez que tu agente de IA lee un log, un JSON o un chunk de RAG te cobra tokens por cada carácter. Un stack trace de 100 líneas. Una respuesta JSON de una API. Un directorio de archivos. El modelo no necesita todo eso verbatim. Pero tú pagas como si sí. Un ingeniero senior de Netflix pasó meses construyendo la capa que comprime todo eso antes de que llegue al modelo. Se llama Headroom. 23k estrellas en GitHub en menos de 6 meses. Apache 2.0. 60-95% menos tokens. Las mismas respuestas. No es marketing. Está validado en GSM8K, TruthfulQA y SQuAD. El benchmark más flipante: 94.9% de compresión con 98.2% de recall en páginas HTML. Lo que hace entre tu agente y el LLM: CacheAligner estabiliza el prefijo para mejorar los hits de KV cache. ContentRouter detecta el tipo de contenido y lo manda al compresor correcto. SmartCrusher aplasta JSON y datos estructurados. CodeCompressor comprime código via AST sin perder semántica. Kompress-base comprime texto natural via un modelo en HuggingFace. Y lo más importante: La compresión es reversible. Si el modelo necesita el original completo lo pide con headroom_retrieve y lo recupera. No se tira nada. Nunca. ✅ Funciona como librería Python, proxy HTTP o servidor MCP ✅ Compatible con Claude Code, Cursor, Codex, LangChain y cualquier agente ✅ Memoria compartida entre agentes con deduplicación automática ✅ Aprende de los fallos y escribe correcciones a CLAUDE.md y AGENTS.md ✅ Corre 100% local - tus datos no salen de tu máquina ✅ 154 releases. v0.24.0 hace 3 días. Activo hace 1 hora. Si usas Claude Code a diario y no tienes esto instalado estás pagando el doble de lo que necesitas. el enlace 👇

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  Ronnie Moncayo (@RonnieMoncayo) reportó hace 46 minutos

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

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  MelipiIIano (@melipiIIano) reportó hace 50 minutos

  Que insufrible es esa gente que critica, a todo evento, que pagues por algún servicio de internet (streaming, juegos, apps, etc) Te evangelizan con el "puedes tenerlo gratis si instalas X proyecto de GitHub" o "si lo haces correr en tu propio servidor Linux" ¡No quiero weon!

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  Ronnie Moncayo (@RonnieMoncayo) reportó hace 53 minutos

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

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  Ivan (@ivanpl82) reportó hace 54 minutos

  @antonioleivag @barckcode El problema no es que cierren los LLM, tenemos salida por china, y otras opciones. Sí cierra GitHub nos vamos a reír pero bien.

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  Camaleón Raro (@camale0nrar0) reportó hace 57 minutos

  La ejecución está commoditizada. Replit Agent, Cursor, v0, GitHub Copilot, to funciona bien. El diferenciador ahora: criterio pa reconocer patrones, anticipar edge cases, saber cuándo NO delegar al agente.

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  OverXeT (@Overxet) reportó hace 57 minutos

  🚨 GitHub parchó falla crítica (CVE-2026-3854) que permitía acceder a millones de repositorios privados mediante ejecución remota de código. Protege tu proyecto actualizando ahora. #GitHub #Seguridad