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 (68%)
• Inicio de Sesión (18%)
• Errores (14%)

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 17 días
Trichūr	Errores	hace 20 días
Brasília	Inicio de Sesión	hace 21 días
Lyon	Sitio Caído	hace 21 días
Tel Aviv	Sitio Caído	hace 24 días
Rive-de-Gier	Sitio Caído	hace 24 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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  hipersayan x (@hipersayanX) reportó hace 9 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.

• 
  Omega Santana 🇲🇽 D2 Resurrection Day!! (@OmegaSantana) reportó hace 11 minutos

  @XBOXGameDev @github @godotengine ¿Y esto en qué me ayuda para conseguir un Remake de Destiny 1?

• 
  Cristian Aboitiz | Abogado penalista | CABA y GBA (@abogadoaboitiz) reportó hace 11 minutos

  Un escrito de consumo puede parecer perfecto y estar jurídicamente mal. 3 errores comunes: - Seguir usando el tope fijo del art. 52 bis LDC. - Aplicar la prescripción del art. 50 LDC para la acción resarcitoria. - No detectar qué fuero corresponde según jurisdicción y monto. El problema es usar una IA que no conoce derecho argentino. Actualicé Claude for legal Argentina 🇦🇷 con un módulo de derecho del consumidor. - Ley de Defensa del Consumidor. - CCCN. - DNU 70/2023. - Ley 27.701. - Jurisprudencia verificada. Subís los hechos. El sistema analiza la relación de consumo, detecta la vía posible, marca vacíos probatorios y te avisa qué falta antes de redactar. Si no encuentra respaldo, no inventa: Marca: [VACÍO PROBATORIO] [VERIFICAR VIGENCIA] [INSERTAR FALLO VERIFICADO] Incluí modelos de: - Daño punitivo. - Amparos contra aumentos de prepaga. - Garantía legal. - Cartas documento. - Reclamos administrativos. 👇 GitHub en comentarios

• 
  Microsoft Developer Latinoamérica (@msdevlatam) reportó hace 12 minutos

  1/ GitHub Copilot app, ahora en preview para usuarios de Copilot Pro, Pro+, Business y Enterprise. Desde un solo panel: sesiones activas, issues, PRs y automatizaciones en paralelo. Cada sesión corre en su propio git worktree, sin configuración manual ni conflictos de branches. Los agentes escriben el código. Tú decides qué llega a producción.

• 
  Guillermo Izquierdo (@gizquierdo_dev) reportó hace 16 minutos

  Y esta semana lo viste en concreto: hasta GitHub fue comprometido. La IA baja el costo de atacar más rápido de lo que baja el costo de defender. Esa asimetría es el problema real.

• 
  Carlos Villuendas (@carlosvillu) reportó hace 18 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.

• 
  José Conti (@josecontic) reportó hace 20 minutos

  Dentro de poco liberaré un plugin primero en GitHub y luego lo subiré a WordPressORG Lo hago así para que quien quiera lo pruebe antes a ver si hay algún error o fallo, y así llegará bien al repositorio.

• 
  BlackthornE (@blackthornecl) reportó hace 22 minutos

  ¿SABES LO QUE BYTEDANCE ACABA DE SOLTAR EN GITHUB? 🔥🦌 DeerFlow 2.0 es un SUPER AGENT HARNESS de código abierto que está DESTRUYENDO todo lo que conocías. Imagina un agente de IA que puede investigar, codificar y crear durante MINUTOS O HORAS sin que le holding la mano. Aquí viene lo LOCO: 🏆 1 en GitHub Trending el 28 de febrero 2026 - detrás de ByteDance, los creadores de TikTok ¿Qué puede hacer? Básicamente TODO: -Sub-agents que trabajan en paralelo como un equipo de desarrolladores elite -Memoria de largo plazo que NO olvida nada -Sandboxes aislados para ejecutar código sin romper tu sistema -Skills extendibles que le dan superpoderes -Message gateway que orchestra todo La arquitectura es BRUTAL: - Integra Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf - Soporta DeepSeek v3.2, Kimi 2.5, Doubao-Seed-2.0-Code - Funciona con cualquier modelo compatible con OpenAI - Puedes usar vLLM para correr modelos locales El setup es RIDÍCULAMENTE fácil: make setup y te pregunta todo el wizard - modelo, búsqueda web, sandbox, acceso bash, herramientas de escritura de archivos. 2 minutos y listo. Modo sandbox = seguridad total. El agente ejecuta código en contenedores aislados. No va a romperte el servidor. Y lo MEJOR: 350 estrellas en tiempo récord. La comunidad está EXPLOTANDO. Esta es la próxima generación de agentes de investigación profunda. Ya no es solo "deep research" - es un harness completo para construir CASI CUALQUIER COSA.

• 
  Ronnie Moncayo (@RonnieMoncayo) reportó hace 22 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.

• 
  ariel mathov (@arielmathov) reportó hace 23 minutos

  Día 313 de #buildinpublic hoy segunda clase del programa ejecutivo vibe coding de UDESA, explicando a gente que nunca tocó github cómo hacer para codear y deployar usando v0, cursor, claude, etc. Qué divertido enseñar esto, las caras van de "no entiendo nada" a felicidad cuando ven que algo funciona. Entre ayer y hoy, además, 8 reuniones de ventas. Claramente estamos a otro nivel con el producto y se nota, las demos funcionan mejor, entendemos mejor el pain, sabemos qué hay que hacer. Algunas empresas están probando hacer algo similar en 021 pero para que realmente funcione, hay que pulir al mismo tiempo: company brain+agents+UI de collab / management, sino el impacto no es suficiente. Get technical asap!!!

• 
  Jin dominicano 2.0 (@pokemaicratero) reportó hace 27 minutos

  @cabrerabenavent @NicoCubito @TanatoPiarda un repositorio en github no cuesta dinero, un hilo en reddit explicando paso a paso como puedes hacer tu tu propio servidor no cuesta dinero, lo que se pide es que no maten el juego y que si te da la **** gana, en 20 años puedas TU crear tu servidor desde 0 y jugar con otros

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  santi (@santtiagom_) reportó hace 29 minutos

  si querés estudiar IA para crear agentes, tenés que entender los fundamentos. este es el roadmap que seguiría: 1) modelos → una idea básica de qué son los LLMs y cómo hacer tu primera llamada a una API. 2) contexto → qué información ve el modelo y cómo funciona el context window. 3) tools → cómo un modelo puede leer archivos, buscar información, ejecutar código o llamar APIs. 4) MCP → cómo conectás servicios externos, como Google Calendar, GitHub o Slack. 5) RAG → cómo recuperás información relevante sin llenar todo el contexto. por ejemplo: responder preguntas sobre un PDF. 6) harness → el sistema que coordina modelo, contexto, tools, permisos y ejecución. 7) memoria → qué información se guarda para no tener que explicarle lo mismo al modelo una y otra vez. 8) loop agéntico → cómo un agente ejecuta acciones, observa resultados, verifica si cumplió el objetivo y vuelve a intentar. después podés profundizar en: subagents, fan-out, planning, verification loops, evals, permisos y arquitectura. crear agentes es aprender a diseñar sistemas alrededor de modelos. gran parte del trabajo aparece cuando empezás a conectar contexto, tools, memoria, permisos y loops de ejecución.

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  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 30 minutos

  El CLAUDE. md de Karpathy alcanzó el #1 en las tendencias de GitHub. Más de 220,000 estrellas. La mayoría de los desarrolladores aún no lo han leído. Son 65 líneas. Llevó la precisión en la codificación con IA del 65% al 94%. Las 4 reglas dentro: → piensa antes de codificar expón tus suposiciones. pregunta cuando no estés seguro. nunca adivines. → simplicidad primero escribe el código mínimo que resuelva el problema. sin abstracciones que nadie pidió. → cambios quirúrgicos no toques código no relacionado con la solicitud. cada línea cambiada debe rastrearse hasta lo que se pidió. → ejecución orientada a metas convierte instrucciones vagas en criterios de éxito verificables antes de escribir una sola línea. eso es todo. 65 líneas. 4 reglas. 94% de precisión. guarda esto antes de que sea demasiado tarde.

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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 31 minutos

  @sweexx9 @sweexx9 Vaya, otro editor que promete ser "el que mate a todos los demás". Como si necesitáramos más herramientas para editar vídeos de gatos con transiciones épicas. Pero bueno, si es gratis y en GitHub, igual hasta sirve para algo. A darle caña y a ver si no termina siendo ...

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  ❥┊ Akeideu ₊˚. (@akeideu) reportó hace 31 minutos

  ¿Está caído Github otra vez?

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  Filipe (@filicroval) reportó hace 33 minutos

  Alguien acaba de open-sourcear una agencia de IA completa. Más de 140 agentes. 88k stars en Github. 12 divisiones: ingeniería, diseño, marketing, ventas, finanzas, QA, soporte… Cada agente viene con rol, flujo de trabajo y entregables claros. Funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI, Windsurf y más. Lo instalas con un comando y tienes una especie de equipo operativo dentro de tu entorno de trabajo. La parte interesante: esto empezó como un hilo de Reddit y terminó convertido en un repo enorme, con licencia MIT y miles de forks. Suena exagerado, pero apunta a algo real: una sola persona ya puede trabajar con est ructura de empresa sin tener una empresa detrás.

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  BlackthornE (@blackthornecl) reportó hace 37 minutos

  Este proyecto acaba de explotar en GitHub (7.9K stars) y casi nadie lo vio venir 🔥 Resulta que cuando usas un coding agent para escribir React, el código parece funcional... pero esconde antipatrones, problemas de rendimiento y errores sutiles. react-doctor lo detecta automáticamente. Puntuación de 0 a 100 con diagnóstico accionable en segundos. Soporta Next.js, Vite y React Native. Detecta problemas en: 1. Estado y efectos (useEffect mal uso, setState en cascada) 2. Rendimiento (renders innecesarios, falta de memo) 3. Accesibilidad y seguridad 4. Código muerto Se integra con GitHub Actions y publica resultados directamente en PRs. Perfecto para equipos que usan AI coding tools y necesitan mantener calidad sin revisar cada línea manualmente. Instalación: npx -y react-doctor@latest . ¿Te llegó útil? Cuéntame 👇 Guarda este hilo y sígueme para más 🔖✨

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 38 minutos

  Un tío en Reddit automatizó la captura de leads con Zapier. 8 pasos por lead. 100 leads al día. Factura de fin de mes: $847. Lo peor no fue el dinero. Lo peor fue que empezó a eliminar pasos de sus flujos de trabajo para ahorrar tareas. Estaba optimizando para la factura de Zapier en lugar de para su negocio. Eso es lo que pasa cuando pagas por tarea. Cada ejecución golpea el servidor de Zapier. Ellos lo cuentan. Te lo cobran. Activepieces funciona al revés. Corre en tu servidor. Una tarea es una llamada a función local. No hay nada que contar. No hay nada que cobrar. 22.7k estrellas en GitHub. Un contenedor Docker. Tareas ilimitadas. ✅ 200+ integraciones: Slack, Gmail, Notion, GitHub, Stripe, HubSpot y más ✅ Constructor visual sin código - igual que Zapier pero en tu máquina ✅ Nodos de IA nativos para llamar a cualquier LLM dentro del flujo ✅ 400 servidores MCP integrados - Claude, ChatGPT y Cursor pueden ejecutar tus automatizaciones directamente ✅ Docker en un comando. Sin dependencias externas. ✅ 333 releases. Activo hace 1 hora. MIT. Zapier tiene 9.000 integraciones. Activepieces tiene 200. Si necesitas las 9.000: sigue con Zapier. Si necesitas 20 que funcionen en tu servidor sin límites: esto. el enlace 👇

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  José Luis Orihuela Conde (@OrihuelaConde) reportó hace 38 minutos

  @midudev Lo estuve probando y prefiero el clásico GitHub Copilot Chat. Este nuevo “Agents Window” solo sirve para gastar tokens por corregir un simple if mal hecho.

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  Regalos Digitales (@RegalosDigitals) reportó hace 41 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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  Adrian K. (@kabezadekarpa) reportó hace 42 minutos

  Que mal humor estas apps de github que tenes que ser ingeniero para instalarlas

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 42 minutos

  Alguien acaba de REGALAR una agencia de IA completa en GitHub No son prompts. No son plantillas genéricas. Son 147 agentes especializados organizados en 12 divisiones reales: ingeniería, diseño, marketing, ventas, finanzas, QA, soporte y más Cada agente tiene personalidad propia, flujo de trabajo definido y entregables concretos La mayoría usa la IA como un becario que hace de todo Esto la estructura como una empresa real Lo más loco: funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI, Windsurf y otros Un solo comando para instalarlo todo Empezó como un hilo en Reddit Hoy tiene 88k estrellas y 14k forks Licencia MIT Esto no debería ser público 👇

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  Facundo Pascual (@PascualInvest) reportó hace 43 minutos

  $MSFT : Es una buena oportunidad hoy a largo plazo? Microsoft cotiza hoy a $411, casi 26% por debajo de sus máximos de mediados de 2025. Para la mayoría de los inversores eso suena a problema. Para mí suena a contexto que vale la pena entender antes de sacar conclusiones. El negocio que hay detrás del precio: Las métricas operativas de Microsoft no reflejan una empresa en dificultades. El margen bruto es 68.3%, el margen EBIT 46.8%, el ROE 34% y el ROIC 27.4%. Estos no son números de una empresa que está perdiendo relevancia competitiva, son números de un negocio con ventajas estructurales que se han profundizado con el tiempo, no erosionado. El crecimiento forward a dos años proyecta ingresos al 16.8% CAGR, EBITDA al 21.3% y EPS al 19.1%. Una empresa de $3 trillons de market cap creciendo earnings casi al 20% anual no es una empresa cara en términos relativos, es una empresa que el mercado está evaluando con el múltiplo de una utility cuando el perfil de crecimiento es el de una plataforma tecnológica en expansión. Por qué cayó y qué dice eso: La corrección de $550 a $360 entre mediados de 2025 y marzo 2026 fue una de las más pronunciadas de los últimos años para Microsoft. Las razones fueron varias y vale separarlas. Primero, la preocupación genuina sobre si el capex masivo en IA, que para Microsoft supera los $80B anuales, va a generar los retornos que justifican la inversión. Segundo, la desaceleración relativa en el crecimiento de Azure frente a las expectativas que el mercado había construido durante el rally de 2024. Tercero, el contexto macro de tasas altas que comprimió múltiplos en toda la categoría de software de alta calidad. Lo que el mercado no está procesando bien es que ninguno de esos factores cambia la posición competitiva estructural de Microsoft. Azure sigue siendo el segundo cloud del mundo con crecimiento de doble dígito alto. El segmento de Productivity and Business Processes, que incluye Office 365, Teams y LinkedIn, tiene una base de ingresos recurrentes que ningún competidor puede replicar en el corto plazo. Y GitHub Copilot, con más de 15 millones de usuarios de pago, es la adopción de IA empresarial más concreta y medible del mercado. La tesis de largo plazo y por qué sigue intacta: Microsoft tiene algo que muy pocas empresas en el mundo tienen: tres negocios distintos que son cada uno líderes en su categoría y que se refuerzan mutuamente. Azure es la infraestructura. Office y Teams son la capa de productividad. Y la integración de Copilot en ambas capas es el vector de monetización de IA más avanzado del mercado empresarial. La relación con OpenAI, que el mercado sobrereaccionó cuando se renegociaron los términos, sigue siendo estratégicamente valiosa. Microsoft no necesita poseer OpenAI para beneficiarse de los modelos, necesita que Azure sea la infraestructura donde esos modelos corren y que Copilot sea la interfaz donde las empresas los consumen. Eso sigue siendo exactamente así. El Fwd PE de 22.5x con crecimiento de EPS al 19% CAGR implica un PEG de aproximadamente 1.2x. Para el S&P 500 en promedio ese ratio está cerca de 2x. Microsoft cotiza con descuento de calidad respecto al índice, lo que históricamente ha sido una oportunidad de entrada, no una señal de alerta. Lo que hay que monitorear: Hay dos variables que definen si la tesis se confirma o se deteriora en los próximos cuatro trimestres. La primera es el crecimiento de Azure, específicamente si la aceleración que el management prometió para la segunda mitad del año fiscal se materializa en los números. La segunda es la conversión de Copilot de producto de adopción temprana a línea de ingresos material. Microsoft reportó $13B en ingresos anualizados de Copilot hace pocos trimestres y ese número tiene que seguir creciendo para que el múltiplo actual se justifique sin necesidad de expansión adicional. El MktCap/FCF de 67x es el número que más me incomoda y hay que nombrarlo con honestidad. Es elevado incluso para Microsoft, y refleja que el mercado está capitalizando crecimiento futuro de FCF que todavía no está en los estados financieros. Si el capex en IA no se traduce en expansión de márgenes en los próximos dos años, ese múltiplo va a tener que comprimirse. Mi conclusión: A $411 con 22.5x Fwd PE, 27% de ROIC, tres negocios líderes en sus categorías y la plataforma de IA empresarial más adoptada del mercado, el perfil de riesgo retorno de largo plazo es asimétrico a favor del inversor paciente. El riesgo no es que Microsoft pierda relevancia. El riesgo es que el capex masivo en IA tarde más de lo esperado en traducirse en FCF. Y ese es un riesgo que creo vale la pena asumir cuando el precio de entrada es este y no el de $555.

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  Daniel Limón  (@econopapi) reportó hace 43 minutos

  @jmatuk A mi me regalaron un mes de ChatGP Plus y estoy pensando seriamente en quedarme. Como asistente personal en web me sirve bastante bien, no siento limitaciones de conversación ni degradación de calidad. Además Codex buenisimo. Vengo de cancelar GitHub Copilot y Codex está al nivel

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  precis0x (@precisox) reportó hace 43 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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  Alfredo (@brolag) reportó hace 45 minutos

  Si te genera fricción probar nuevas herramietas porque tu setup "está configurado" para [Claude Code, Codex, GitHub Copilot, etc]. Entonces tienes un problema serio de portabilidad. Y eso hoy en día un costo de oportunidad.

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  OverXeT (@Overxet) reportó hace 46 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

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  Toni Soriano (@cloudstudio_es) reportó hace 49 minutos

  Microsoft está retirando las licencias internas de Claude Code para empujar a sus desarrolladores a GitHub Copilot CLI. El motivo oficial es consolidación estratégica. El real: cierre de año fiscal y ahorro de costes. Y es que Claude Code era demasiado popular entre los propios devs de Microsoft. El problema es que Copilot CLI todavía va por detrás en prestaciones. Ahora toca al equipo de GitHub ponerse las pilas. Me parece una señal clara de que la guerra de herramientas de IA también se libra dentro de las empresas.

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  Alejandro Barahona (@Bara_Alex) reportó hace 50 minutos

  @skgsergio @github cada vez funciona peor la verdad Casi todas las semanas hay algo que no deja trabajar bien del todo o nada

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  Derechamente oficialista (@MariaJoseF40858) reportó hace 58 minutos

  @maurifigveroa @thanks4fish42 @PilarGinesta Qué ironía que uses esa imagen, porque esa cita es una falsa atribución de internet que Mark Twain jamás escribió o dijo. Estás aplicando a la perfección tu propia foto: ninguna cantidad de evidencia (como demostrarte que tu dato de CIPER es un invento de un GitHub tuitero, o que el fallo de la Corte por las licencias de Urrutia es real) va a convencer a alguien cegado por la ideología. Te quedaste sin un solo argumento legal ni contable y tuviste que arrancar con un meme cliché de redes sociales. El burdo intento de superioridad moral se te derrumbó por completo.