Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones

Problemas en las últimas 24 horas

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

Problemas Más Reportados

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

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

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Saltillo	Sitio Caído	hace 1 día
Montlhéry	Sitio Caído	hace 2 días
Aulnay-sous-Bois	Sitio Caído	hace 2 días
Saltillo	Sitio Caído	hace 2 días
Granada	Sitio Caído	hace 2 días
Vernon	Sitio Caído	hace 2 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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  José Luis Gómez (@JoseLuisGDoc) reportó hace 38 segundos

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

• 
  Jorge Marfil (@jorgemarfil_dev) reportó hace 3 minutos

  Lo de GPT-5.6 y Hugging Face parece ciencia ficción, pero ocurrió así: 1. OpenAI estaba probando GPT-5.6 Sol y otro modelo más avanzado en un examen de ciberseguridad. 2. Los modelos estaban aislados y debían resolver vulnerabilidades dentro de un entorno controlado. 3. En lugar de limitarse al examen, encontraron un fallo desconocido, consiguieron acceso a Internet y dedujeron que Hugging Face (algo así como el GitHub de la IA) podía tener las soluciones. 4. Después encadenaron varios ataques, usaron credenciales robadas y accedieron a sus sistemas para conseguirlas. No fue una IA “rebelándose” o volviéndose consciente. Fue algo quizá más inquietante: Le dieron un objetivo y, para cumplirlo, encontró cómo saltarse los límites y hacer trampas.

• 
  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 3 minutos

  @jalvarezmolina Lo puedes descargar en el móvil y al abrirlo poder usarlo sin problema! Yo lo he usado en mi android solo con descargarme el html directamente de github, 10" me ha llevado.

• 
  Luis (@medioluiss) reportó hace 10 minutos

  Darle acceso a codex a la extension de github no es peligroso? Ahi no puedo limitar lo que hace en el propio github como se puedo hacer con la de computer use o lo estoy usando/entendiendo mal?

• 
  Henry Pérez (@henry_hjpg) reportó hace 14 minutos

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

• 
  Jera ⛩ (@Jera_Value) reportó hace 15 minutos

  Eres un tech-bro de primer año, ¿verdad? Acabas de terminar de leerte un hilo en Twitter de algún gurú que montó una demo en una tarde. Viste un vídeo de dos minutos donde un agente abre el navegador, busca información, escribe código, manda un correo y actualiza el CRM a la primera. Y ahora estás convencidísimo de que el futuro es darle a un modelo veinte herramientas y decirle: «Haz tu magia». Eso te va a durar hasta el mes que viene, cuando descubras los MCP. Entonces vas a estar aquí pontificando sobre cómo hay que «estandarizar la capa de herramientas». Conectarás GitHub, Slack, Notion y la madre que los parió, y empezarás a soltar el discursito de que las aplicaciones tradicionales están muertas porque ahora el modelo interactúa directamente con los sistemas. Probablemente uses la frase «el modelo es el nuevo sistema operativo» como si se te hubiera ocurrido a ti. Y eso te aguantará hasta el año que viene, cuando leas a alguien en Substack explicando que un solo agente no basta. Entonces empezarás a vomitar palabrería sobre los «sistemas multiagente». Vas a montar un agente planificador, uno investigador, un programador, un crítico y un supervisor. Harás que se manden mensajitos entre ellos para resolver una tarea que un *script* básico de trescientas líneas habría terminado en ocho segundos. Pero tú lo llamarás «organización emergente». Hasta que los agentes empiecen a alucinar, a duplicar trabajo y a fundirse cuarenta dólares de API en un bucle infinito solo para cambiar el nombre de una variable. Y ahí es cuando te toparás con la observabilidad. Empezarás a soltar términos como *trazas, evaluaciones, memoria episódica, recuperación de contexto, presupuestos de tokens* y *bucles de reflexión*. Vas a construir un *dashboard* entero solo para entender por qué tus cinco súper agentes no consiguieron reservar una maldita reunión sin inventarse el correo del cliente. Un par de meses después, descubrirás que darle autonomía ilimitada a un LLM es un suicidio. Entonces dirás que tú nunca defendiste los agentes completamente autónomos. Que siempre hablaste de «autonomía acotada con intervención humana». Y te pondrás a añadir permisos, límites de gasto, aprobaciones, esquemas estrictos, *reintentos*, *timeouts*, validaciones, colas, máquinas de estados y código determinista alrededor del modelo. ¿Y sabes qué habrás hecho? Habrás gastado miles de dólares y meses de tu vida en reconstruir una aplicación normal. Solo que ahora será muchísimo más lenta, más cara, totalmente impredecible y tendrá una carpetita en tu repositorio que se llamará `/agents`. Y dentro de seis meses, te sentarás a escribir un artí**** titulado: “Por qué los agentes no funcionan y qué viene después”. Explicarás que el problema nunca fueron los modelos, sino la arquitectura. Y nos presentarás a todos tu nueva y revolucionaria idea: pequeños flujos de trabajo especializados, con pasos definidos, herramientas limitadas, validaciones explícitas y supervisión humana. Es decir, *software*. Software de toda la vida. Pero esta vez... esta vez lo llamarás «agentic workflow».

• 
  roman (@Nozelcode) reportó hace 19 minutos

  OpenAI está regalando $1.200 GRATIS para usar Codex Solo necesitas un repo público en GitHub, rellenar un formulario y te dan 6 meses de ChatGPT Pro + Codex Y casi nadie está hablando de esto, seguramente porque no quieren que se entere todo el mundo Todavía estás a tiempo de solicitarlo, aunque no sepas programar o estés empezando Así funciona: 1. Instala Cursor, Codex, Claude Code o lo que uses 2. Monta un proyecto, de lo que sea 3. Súbelo a GitHub 4. Pide a tus amigos que le den stars Deja el link de tu repo en los comentarios, entre todos te daremos Star. Si tienes dudas de si aceptarán tu proyecto, no te preocupes. Estos programas aceptan hasta proyectos a medias Enlace para aplicar abajo👇

• 
  🇲🇽 ingjmanuells :~$ (@ingjmanuells) reportó hace 19 minutos

  Validación de integridad: Los servicios confiables utilizan "firmas secretas" (como tokens hash). El servidor receptor verifica esta firma matemática para asegurarse de que la petición proviene legítimamente de tu proveedor de código (como GitHub o GitLab) y no de un atacante.

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  Iceebook (@iceebook_) reportó hace 20 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.

• 
  YONI AGUILAR (@yaguilaro101) reportó hace 22 minutos

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

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  Gabriel Garcia (@gabrielalej) reportó hace 22 minutos

  @CieloDahy La semana pasada Codex tenía serios problemas con el navegador interno q hacían q se cerrará el mismo codex cada vez q habría una página. Le explique el problema, encontró el ticket en github y otros usuarios, deshabilitó su propio navegador y me generó un recordatorio para cuando den el ticket x cerrado. Inception.

• 
  fred (@heyfredds) reportó hace 22 minutos

  ALIBABA ACABA DE HACER PÚBLICO EL AGENTE DE IA QUE VIVE DENTRO DE CUALQUIER PÁGINA WEB. 25.000 estrellas en GitHub. Una sola línea de código. Hasta hoy, para usar una web tenías que aprenderte dónde va cada botón. Ahora le hablas como le hablarías a un becario. Y lo hace. → Le dices "rellena esto con estos datos" y completa el formulario solo → Convierte procesos de 20 clics (un CRM, un panel, un ERP) en una sola frase → Lo metes en tu propio producto como copiloto de IA sin tocar nada por detrás → Funciona con el modelo de IA que tú elijas Es dejar de enseñar a la gente a usar tu herramienta. Ahora solo tienen que pedírsela. Open source. Gratis. Repo abajo.

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  Metaload (@Metaload_ES) reportó hace 22 minutos

  🚨🔥 BOMBAZO: Instalar mods está a punto de volverse facilísimo. Victor Folmann, nuevo dueño de Nexus Mods, la mayor web de mods del mundo, ha publicado una carta con su plan a futuro: convertir el modding en algo tan sencillo como usar Spotify. Buscar, clic, jugar. 👉 Su diagnóstico es claro. Folmann sostiene que el gran problema de estos 25 años es que la plataforma trataba los mods como simples archivos, cuando en realidad son sistemas con dependencias, conflictos, orden de carga y versiones. Toda esa complejidad es la que ha frustrado siempre a los usuarios menos técnicos, y la que quiere eliminar rediseñando la web por completo. 🙌 La meta es un modding "fácil como Spotify" para el jugador y "potente como GitHub" para el creador. La idea es buscar, seleccionar e instalar un mod o pack entero con un par de clics y que se aplique solo al juego, sin peregrinar por mil webs ni pelearse con carpetas. Aún no hay fechas concretas, pero la dirección está marcada. ¿Os animaríais a modear más juegos si fuera así de sencillo?

• 
  Sombra Radio (@SombraRadionews) reportó hace 22 minutos

  El problema: el test copió problemas de GitHub directamente, sin limpiar. Muchos de estos retos exigen herramientas web obsoletas que ya no existen o intentan arreglar código que ya está bien. La IA "suspende" no por falta de habilidad, sino por fallos de diseño.

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  SONIA (@S0N_IA) reportó hace 23 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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  🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó hace 24 minutos

  Hace unos días, me escribieron de una plataforma, rollo "Top talent" de tech y esas historias varias 199 cuesta entrar, miré la parte de condiciones y demás, worst distribution ever, pero está claro que lo han puesto de esa forma para que la gente no se lo lea, lástima que yo he pasado demasiado tiempo trabajando con abogados xD No te especifican cómo es el pago, pero es un sólo pago eso si, con condiciones así tipo server de Discord, si consideran que no las cumples, te echan y no recuperas el dinero, se reservan el derecho a aceptarte nuevamente, y podrías tener que pagar otra vez Dentro de las cosas que "te dan" está el tener calls con más gente "Top" y chairs de compañías, que se supone que como eres "Top" pues te sirve para hacer networking, pero te ponen en una frase ahí medio escondida que el ser parte de ese grupo no garantiza una contratación Pos no sé amigo, pa' eso no pago y me quedo como estoy xD que además, podría asegurar que ni se han molestado en mirar mi Github (que apenas tiene nada), ni se han pasado por mi Medium (que tiene bastantes cosas) y mucho menos han preguntado por lo que tengo hecho (que el Data Buddy soy yo el que gestiona los accesos, y la versión en VPS la levanto a demanda, que se revierte la BBDD al estado inicial xD) así que suena un poco raro y a que quieren sacar pasta, y uno ya tiene calle pa' olerse negocios raros pero legales xD

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  Edgardo (@edgardo_rl) reportó hace 29 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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  silvan (@silvanrec) reportó hace 32 minutos

  ESTO LE AHORRA A TU AGENTE 195,000 TOKENS POR CONSULTA estás quemando 200,000 tokens cada vez que le preguntas a tu agente sobre un libro técnico que ya tenés se llama book-to-skill ► extrae marcos, reglas de decisión y anti-patrones de un libro en una skill estructurada ► funciona con pdf, epub, docx y otros 10 formatos ► tu agente la carga bajo demanda, no reprocesa el libro entero en cada turno ► un análisis por libro: ~5,000 tokens por sesión en vez de 200,000 (24x a 51x menos) ► ~$1 por libro para convertirlo, nunca más pagás por ese libro ► funciona en claude code, github copilot cli y amp reemplaza el volcar pdfs enteros en el contexto, las búsquedas que devuelven páginas sueltas en vez de respuestas, y las notas que armás y nunca volvés a abrir. repo abajo 👇

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  Teki Now (@Teki_Now) reportó hace 33 minutos

  Un modelo de IA china se ha escapado del entorno cerrado donde los investigadores lo estaban poniendo a prueba. Kimi K3, de la china Moonshot, aprovechó un fallo en la configuración de red del laboratorio y salió a internet libre. No hackeó nada: se limitó a buscar en GitHub las respuestas ya resueltas. Es el cuarto caso en semanas, después de que modelos de OpenAI, Anthropic y Meta se escaparan también de sus propias pruebas de seguridad.

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  Lori (@lornasuriano) reportó hace 37 minutos

  @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

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  ratonazul (@ratonazul_) reportó hace 37 minutos

  "bullshit no one gaf about" que alguien le explique a este señor para que sirve github dios mio

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  Domingo Gallardo (@domingogallardo) reportó hace 44 minutos

  @monospodcast acabo de probar una funcionalidad súper interesante: abrir un chat, comentar un problema y terminar pasando al modo "Work" para que GPT termine de hacerlo él (en este caso era reportar un bug en GitHub)

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  Jorge (@tebayoso) reportó hace 44 minutos

  GitHub estuvo todo el día caído, pero hace tiempo que no dependo de él. Todas las pipelines pasan por Coolify y unos runners que tengo que corren en Hetzner; el resto lo pude pushear con Wrangler desde el local.

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  Iñaki (@inakitajes) reportó hace 45 minutos

  1/ Llevo unos días probando un patrón de agentes que me parece bastante más interesante que el típico: modelo caro planifica + modelo barato implementa. Mucha gente lo está entendiendo mal. 2/ La idea no es que el modelo SOTA haga un plan al principio y desaparezca. Eso, al menos en mis pruebas, consume prácticamente lo mismo y muchas veces no mejora los resultados (mira mis posts de hace unos meses). 3/ El trabajo difícil no suele estar en el plan general. Está en los detalles que aparecen durante la implementación. Ahí es donde un modelo realmente bueno aporta valor. 4/ En lugar de tener un pipeline lineal: - SOTA → Plan - Cheap → Implementa - SOTA → Revisa La clave está en que el modelo caro pase a ser un advisor integrado dentro del loop del agente ejecutor. 5/ El ejecutor sigue siendo el modelo barato. Hace prácticamente todo el trabajo. Pero puede pedir ayuda al advisor cuando realmente la necesita. 6/ Lo hace en checkpoints durante el ciclo agéntico: - Antes de empezar a modificar código, para validar el enfoque. - Cuando entra en un bucle intentando resolver el mismo problema. - Cuando detecta una decisión compleja donde merece la pena gastar más tokens. - Al terminar cada step del pipeline. 7/ La clave es que el modelo caro no gestiona el contexto completo de la implementación. Solo ventanas pequeñas y acotadas. Además se limita la longitud de la respuesta (ahorro de output tokens), solución concreta y concisa. Eso reduce muchísimo el coste manteniendo gran parte de la calidad. 8/ Es parecido a tener un ingeniero senior que no programa toda la feature. Solo aparece cuando alguien se atasca o cuando hay una decisión importante que tomar. 9/ Acabo de implementarlo en Convoy. Todavía estoy validándolo en proyectos reales, así que no puedo decir todavía si el impacto es tan grande como parece. Pero las primeras pruebas son bastante prometedoras. 10/ Si termina funcionando como espero, creo que este tipo de arquitectura tiene bastante más recorrido que seguir aumentando el tamaño del modelo para absolutamente todas las llamadas. No siempre hace falta un SOTA. Lo importante es saber exactamente cuándo utilizarlo. Si te animas a probarlo, recuerda que es open-source, lo tienes en mi github :)

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  Pablo Carrallo (@pcarrallo) reportó hace 46 minutos

  @genitalico Y tu propio caso lo confirma: GitLab en servidor propio significa que ni siquiera existes para el que busca perfiles rastreando GitHub. Cero rastro público haciendo cosas serias. Lo del vídeo no lo fuerces. El código ya es el portfolio; el problema es que casi nadie sabe dónde mirarlo.

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  tpx Security ⠠⠵ (@tpx_Security) reportó hace 48 minutos

  Una campaña convirtió repositorios comprometidos de GitHub y Packagist en infraestructura atacante. Mediante workflows maliciosos en GitHub Actions, cibercriminales escanean servidores cPanel y WHM para explotar la falla CVE-2026-41940 y exfiltrar credenciales, claves API y tokens en la nube.

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 50 minutos

  ESTE REPO HACE QUE CLAUDE ESCRIBA HASTA UN 94% MENOS DE CÓDIGO Opus 5 es una bestia escribiendo código. También sale caro. Cada línea que escribe de más, la pagas tú. Ponytail lo arregla con una idea absurdamente simple: convierte a tu agente en el senior vago del equipo. Ese que mira tus 50 líneas y las reemplaza por una. Antes de escribir nada, el agente se pregunta: → Esto necesita existir? → Ya está en el codebase? → Lo hace la librería estándar? → Lo hace el navegador de forma nativa? → Cabe en una línea? Solo si todo falla, escribe el mínimo que funciona. Resultado: hasta 94% menos código un 20% menos de factura un 27% más rápido Sin recortar seguridad ni validaciones. Se instala en 2 comandos: /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail /plugin install ponytail@ponytail 90.000 estrellas en GitHub. Gratis y open source. El mejor código es el que nunca escribiste. Enlace al repositorio abajo👇

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  Chesny (@chesny) reportó hace 53 minutos

  4 agentes de IA viven dentro de 1 bóveda de Obsidian y dirigen un negocio en Etsy con una nómina de $100. La bóveda es un segundo cerebro donde cada archivo está conectado a todos los demás, un grafo vivo que los agentes leen antes de moverse, rastreando lo que 1 cambio provoca en 3 archivos aguas abajo antes de tocar nada. Matt es el gerente que realiza reuniones en una nota de sala de guerra y escribe informes diarios que su dueño lee con el café, registrando cada decisión como un informe para accionistas. Bunkin dirige la producción de camisetas, velas, listados, mientras Dennis se sienta en el laboratorio de investigación cocinando ideas todo el día, soltando cada una en un pipeline donde los otros agentes son enviados en misiones para convertirlas en dinero. Luke cierra el ciclo en el laboratorio de medios, creando TikToks para los productos de Bunkin sin cámara, sin editor y sin factura. Todo el grafo fue dibujado con Git Nexus, de código abierto y gratis en GitHub, y todo el personal funciona con 1 suscripción plana a Codex con GPT 5.5 $100 al mes para un gerente, un diseñador, un investigador y un equipo de video. La mayoría de los fundadores queman $4,000 al mes en freelancers y aún responden sus propios correos a la 1 de la mañana. La bóveda sigue pensando después de que su dueño cierra sesión.

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 53 minutos

  La parte menos vistosa está en los fixes: • Las sesiones vuelven a enlazarse con pull requests creadas después de subir la rama, también mediante la API REST de GitHub. • Los alias de modelos para subagentes respetan mejor las restricciones de la organización y bajan al modelo permitido más reciente de la misma familia. • Remote Control ya no puede activarse desde ajustes locales del repositorio; la activación queda en el ámbito del usuario, aunque el repositorio sí puede desactivarlo. • Las vistas de diff usan el contenido Git sin procesar e ignoran drivers y textconv configurados en el workspace, lo que reduce diferencias engañosas. • También se corrigen falsos errores de conexión, fallos de file watchers, conectores mal marcados para autorización y problemas de accesibilidad al borrar texto. Son cambios orientados a eliminar puntos de rotura y a dejar más claro quién controla cada permiso, proceso y resultado.

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 59 minutos

  El movimiento técnico tiene una lectura bastante concreta. Website Builder arranca desde una conversación, genera una página y automatiza piezas que muchas pymes suelen dejar mal hechas o directamente sin hacer: - archivo llms.txt - datos estructurados en JSON-LD - conexión con Google Search Console - conexión con Google Analytics - importación desde GitHub - publicación sin pelea manual con DNS No es solo “hazme una landing”. Es “mantén la web legible para Google, ChatGPT, Gemini y Claude”.