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 (66%)
• Errores (25%)
• 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
Montlhéry	Sitio Caído	hace 10 horas
Aulnay-sous-Bois	Sitio Caído	hace 10 horas
Saltillo	Sitio Caído	hace 11 horas
Granada	Sitio Caído	hace 11 horas
Vernon	Sitio Caído	hace 15 horas
Township of Evan	Errores	hace 6 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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  Diario de un picateclas (@devruso) reportó hace 12 segundos

  un binario nativo puede reemplazar dos tercios de tu infra únicamente cuando el problema de base es un mal diseño de arquitectura de software que ha derivado en unas necesidades absurdas de infra. en ese caso el binario nativo compensa la falta de pericia con velocidad bruta. si sabes montar cosas bien, el lenguaje no importa. github tiene decenas de millones de usuarios y está hecho en ruby. shopify, basecamp, airbnb, kickstarter y zendesk también. instagram operaba exclusivamente con python hasta bien superadas varias decenas de millones de usuarios. pinterest, dropbox, youtube, reddis, disqus, quora y spotify idem - no migraron a otra cosa hasta llegar a unas cifras de usuarios que solo 50 páginas web en el mundo tienen. dejad de haceros pajas con que necesitáis zig, rust o go. no los necesitáis. no tenéis esa cantidad de usuarios ni por asomo. aprended a diseñar bien el software y la infra y olvidaros del resto.

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 1 minuto

  GitHub acaba de solucionar el mayor problema del vibe coding. Acaban de lanzar Spec Kit y en poco tiempo ya tiene +126K estrellas. ¿La idea? En vez de tirar prompts vagos y rezar para que el agente no rompa tu proyecto… Spec Kit obliga a la IA a crear una especificación estructurada ANTES de tocar código. La IA primero entiende lo que quieres construir, pregunta lo que falta, organiza el proyecto y después empieza a programar. Eso significa menos tiempo arreglando errores absurdos, menos código inconsistente y resultados mucho más predecibles cuando trabajas con agentes. El flujo es simple: /constitution → reglas y estándares /specify → qué quieres construir /clarify → dudas antes de empezar /plan → arquitectura y stack /tasks → tareas ordenadas /implement → ejecución Compatible con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y +25 agentes. 95K estrellas. 8K forks. Open source. Publicado por GitHub. Enlace al repositorio👇

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  Clau Cave (@ccavezzali) reportó hace 2 minutos

  @imonsh @github Hackear el badge no es solo creatividad — es la forma más rápida de entender cómo funciona el dispositivo de verdad. El que juega con los límites del hardware antes que nadie siempre llega con ventaja cuando el contexto cambia.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 3 minutos

  Hay 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

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  Víctor Falcón (@victoor) reportó hace 6 minutos

  Darle acceso a internet real a un agente de IA suele ser una pesadilla de APIs de pago, tokens y selectores que se rompen cada dos por tres. Agent Reach resuelve esto de forma bastante directa. Es una herramienta por CLI para que tus agentes puedan buscar y leer contenido de sitios como Reddit, Twitter, YouTube o GitHub, sin tener que pagar un duro en APIs de terceros. Lo interesante es que funciona como una capa de abstracción. El proyecto se encarga de mantener las integraciones y los métodos de extracción actualizados por debajo. Si una plataforma cambia su interfaz o su acceso, tú no tienes que tocar nada en tu código. Una utilidad tremenda si estás montando agentes que necesitan nutrirse de lo que pasa en redes sociales en tiempo real sin meterte en el fango de configurar scrapers para cada web.

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  Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportó hace 9 minutos

  Un exingeniero de Netflix acaba de liberar uno de los repositorios más interesantes para reducir el coste de los agentes de IA. Ya supera las 61.000 estrellas en GitHub. Open source. Licencia Apache 2.0. Se llama Headroom y comprime todo lo que tu agente lee antes de enviarlo al modelo: → Salidas de herramientas → Logs interminables → Fragmentos de RAG → Archivos y código → Historial de conversaciones El resultado: Hasta un 60-95 % menos de tokens en datos JSON y alrededor de un 15-20 % menos en agentes de programación. Lo mejor: • Funciona de forma local • Tus datos permanecen en tu máquina • Conserva los archivos originales • El agente puede recuperarlos cuando necesite más detalles Puedes conectarlo con Claude Code, Codex, Cursor, Aider o Copilot mediante una biblioteca, un proxy o un servidor MCP. Según sus pruebas, mantuvo la precisión en benchmarks como GSM8K y TruthfulQA incluso después de comprimir el contexto.

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  IVAN | IA (@ivnways) reportó hace 12 minutos

  Jack Dorsey (ex CEO Twitter) acaba de abrir el código de Buzz. Gratis y con licencia Apache 2.0. Un workspace donde humanos y agentes de IA comparten la misma sala, con su propia identidad, no como bots pegados con celo. Tu equipo usa Slack para hablar, GitHub para el código y algo de automatización aparte. Ninguna de las tres sabe que existen las otras dos. Esto lo soluciona. Cada mensaje, cada parche de código, cada aprobación es un evento firmado en un único registro. Buscas la conversación, el código, el workflow y la aprobación, todo en el mismo sitio. Los agentes no solo hablan en el canal: abren repos, mandan parches, revisan código, ejecutan workflows, y hasta entran a videollamadas. Lo montas en tu propio servidor. Sin suscripción mensual. 22.8k estrellas. Repo en comentarios.

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 13 minutos

  213.000 estrellas en GitHub. No es un modelo. No es una app. No es un framework. Es el sistema que hace que tu agente de IA trabaje mejor. Se llama ECC y empaqueta en un solo repo todo lo que necesitas para que Claude Code, Codex, Cursor u OpenCode funcionen como los usan los mejores. 262 skills públicas. Skills, instincts, memoria, seguridad y flujos de trabajo listos para instalar. Lo construyó Affaan Mustafa en el hackathon de Anthropic x Cerebral Valley. Con Claude Code. Y la release 2.0.0 la automatizó ella misma. El bot de Discord, los anuncios y el deploy se desplegaron solos de principio a fin. Lo que incluye ECC 2.0: ✅ 262 skills para coding, investigación, seguridad, media, enterprise y flujos de agentes ✅ AgentShield: escanea tu configuración de Claude Code buscando vulnerabilidades, inyecciones y secretos expuestos ✅ Modo red team/blue team con 3 agentes Opus en paralelo - atacante, defensor y auditor ✅ 1.282 tests. 98% de cobertura. 102 reglas de análisis estático. ✅ Memoria compartida entre agentes con contexto comprimido entre sesiones ✅ Compatible con Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Gemini, Kiro y Zed ✅ Las mismas skills funcionan en todos los entornos sin reescribir nada ✅ 14 releases. ECC 2.0.0 hace 2 días. Activo hace 49 minutos. MIT. El objetivo en una línea: Dejar de reescribir los mismos prompts y convertir el comportamiento que ya funciona en infraestructura portable.

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  SONIA (@S0N_IA) reportó hace 17 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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  Ángel Molina Laguna (@MoLa_data) reportó hace 22 minutos

  Meta 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?

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  z (@zaynmcps) reportó hace 23 minutos

  ALGUIEN CREÓ UNA REPO DE GITHUB QUE TE PERMITE EJECUTAR CLAUDE CODE GRATIS un repo que redirige claude code a 10 proveedores gratis (deepseek, kimi, etc) 5 minutos de configuración. listo. 20,000 developers ya lo están usando entiende qué está pasando aquí: → claude code cuesta dinero → este repo lo hace gratis → no es un hack, es simplemente redirigir tráfico → funciona exactamente igual → nadie está pagando nada esto es el tipo de cosa que cambia cómo codea la gente si pagabas $200/mes en claude code y esto funciona, acabas de recuperar ese dinero para siempre 20k developers no es un numero pequeño significa que funciona, que es estable, y que está creciendo Te la dejo abajo 👇🏻

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 23 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”.

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  angel (@angeldot_) reportó hace 24 minutos

  ESTE REPO HACE QUE CLAUDE ESCRIBA HASTA UN 94% MENOS DE CÓDIGO Fable 5 es el mejor modelo de código del mundo. También el más 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 83.000 estrellas en GitHub. Gratis y open source. El mejor código es el que nunca escribiste. Enlace al repositorio abajo👇

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  Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó hace 25 minutos

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

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  Diario de un picateclas (@devruso) reportó hace 26 minutos

  8 horas de caída lleva github. creo que debemos asumir que ya no va a volver... han vibecodeado demasiado. nadie en el equipo entiende las últimas 15 millones de líneas que claude añadió en el último medio año. y los "Tienes toda la razón, honestamente he cometido un error" que lleva escupiendo en bucle no ayuda a solucionar el problemon

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  Fran Lanuti (@ChefFranPS) reportó hace 26 minutos

  Me pareció super útil si como yo detestas todos los meses sentarte a pelear con la web para facturar. Si sos RI, el 70% del camino está y el core está separado a propósito. PRs bienvenidos. Si te sirve, una ⭐ en GitHub me dice si le sigo metiendo. Gracias por bancar!

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  Martí (@BettaTech) reportó hace 27 minutos

  @tebayoso @theo No creo que el problema sea el hecho de guardar o no secretos en el historial de git, sino que no haya herramientas que mejoren la experiencia de securizarlo. Es obviamente ridí**** y un riesgo innecesario dejar registro de secretos en git, sea en un repo privado o no (puedes hacerlo público despues, puedes querer compartir el código sin compartir tus credenciales, pueden hackear github como ya ha ocurrido...) y, de hecho, ya puedes guardar secretos en github "de forma segura", a modo de vault (aunque abogaria por tenerlo en 1pass o similar ya que si hackean github capaz te roban las credenciales tmb!)

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  Víctor Falcón (@victoor) reportó hace 31 minutos

  El principal problema de darle acceso a internet a un LLM no es la llamada HTTP, sino que el 90% de las plataformas interesantes bloquean las peticiones por IP o te obligan a usar APIs de pago carísimas. Este proyecto funciona como una capa de abstracción para que tu agente pueda consultar Reddit, Twitter, YouTube o GitHub usando una única interfaz de terminal y sin coste de infraestructura. Lo interesante es que se encarga de gestionar de forma transparente la rotación de métodos de acceso, el bypass de bloqueos y el parseo de datos limpios. Si una plataforma cambia sus medidas de seguridad, el proyecto se actualiza por debajo para que tu flujo de IA no se rompa de un día para otro. Para integrarlo, puedes pasarle la guía de instalación directamente al prompt del agente y dejar que él mismo configure la CLI y la llame de forma autónoma cuando necesite buscar contexto en tiempo real en la web.

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  Jorge Marfil (@jorgemarfil_dev) reportó hace 32 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.

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  Jorge (@tebayoso) reportó hace 35 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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  Clau Cave (@ccavezzali) reportó hace 36 minutos

  @imonsh @github Hackear un badge para correr Hangman no es solo un juego, es prototipar con lo que tenés a mano. Esa lógica de 'dispositivo raro + problema conocido' es donde aparecen los productos más interesantes. El constraint fuerza el criterio.

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  David Fernández (@naroh) reportó hace 40 minutos

  Hoy 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.

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  Nicolás Schürmann (@_nasch_) reportó hace 41 minutos

  Leyendo todo el post de Uncle Bob sobre que el no revisa el código que sus agentes escriben: El responde, en el mismo hilo, que está mayormente retirado y que los agentes los usa para sus proyectos personales. Ha creado herramientas que revisan la calidad de su código de manera determinista. El no niega que el código a nivel de empresa entre varios equipos, devs y agentes deba revisarse. Mi opinión respecto a esto es: Lo que haga en su tiempo libre, como quiera hacerlo está perfecto. Es interesante el tema de las herramientas que revisan el código. Por ejemplo tiene herramientas que revisan duplicidad del código, test coverage, entre otras que pude ver en su github. A nivel de empresa, dependiendo del tamaño de la solución de software, yo no seguiría estos mismos pasos. Si la solución que se construye es muy grande, el riesgo que se pase algo de slop que afecte a los clientes finales es muy grande. Si las soluciones son acotadas y fáciles de probar ningún problema. Es prácticamente vibe coding y es perfecto para validar ideas. Pero esto queda completamente prohibido para empresas con PCI Compliance. Y no porque lo diga yo, si no porque la misma certificación exige que el código sea revisado por un par (humano) antes de pasar a producción, y dependiendo de las partes que se toquen de la aplicación ni si quiera debería usarse IA online, solo podría usarse IA local, y re afirmo, esto es por Compliance, no por mi opinión. Y como afecta esto a los devs?, la verdad no mucho, toca seguir gastando mucho tiempo en planificación y menos tiempo en implementación. Los agentes son increíbles para implementar siempre y cuando se encuentre todo bien definido. Uncle bob también dice que a veces el revisa la especificación de manera superficial o muy poco, otras veces que la revisa a profundidad.

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  robafocos (@Loutimofein) reportó hace 45 minutos

  @lildaiyan me pasó algo similar pero me tomó el token de sesión de ig abierto kjjjj igual guíate con los comentarios necesitas la key no el archivo y tenés formatos extraídos de repositorios de github que son confiables

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  sammwy (@sammwy) reportó hace 47 minutos

  Feedback de Cline: - Te da modelos gratis, está muy bien. - Tiene promoción generosa y modelos open-weights bastante potentes. - Fácil de instalar y usar. Ahora como punto negativo: El harness es malísimo. Se la pasa mas tiempo razonando que actuando. Tarda mucho. Llega a conclusiones malas y pasa por muchos caminos antes de llegar al objetivo. Intenté arreglar algo entre back <-> front, un auth, un error 401 sencillo. Al agente se le ocurrió levantar el servicio entero, hacer mocks, hacer E2E, ver si tengo password completion en el browser, ver si tengo password manager (no se por que, si el servidor estaba mockeado), intentó buscar info del repositorio en GitHub topics (repo privado, btw), le dió un uso realista a la app (innecesario) antes de probar por el error y prefirió buscar caminos inútiles a un problema que no existía, antes de analizar puramente el código. Tuve que pasarme a OpenCode.

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  Policar Bizar¡ (@PolicarBizar) reportó hace 50 minutos

  Todo el mundo quiere que Claude escriba mejor código. Pero casi nadie quiere configurar Claude. X Las expectativas son enormes. Skills. Agentes. MCP. Hooks. Pero haz una pregunta muy sencilla: "¿Qué tienes dentro de tu carpeta claude?" Y observa la reacción. No "¿usas Claude Code?". No "¿creaste un CLAUDE.md alguna vez?". ¿Qué tienes realmente configurado? La mayoría no tiene un problema con Claude. Tiene un problema de configuración. → Un CLAUDE.md vacío o convertido en un documento de 500 líneas sin estructura. → Cero hooks, cero barreras de seguridad. → El mismo prompt escrito una y otra vez en cada sesión. → Sin skills, sin subagentes y sin MCP conectados. → Una única conversación sobrecargada intentando hacerlo todo. Y luego se preguntan por qué Claude sigue equivocándose. Esto es lo que hace realmente cada componente: CLAUDE.md → El documento del proyecto que Claude lee al iniciar cada sesión. Sin él, tendrás que volver a escribir cosas como: "usa TypeScript en modo estricto, crea primero los tests y no toques la carpeta de migraciones". settings.json → Los permisos y el modelo que utilizará Claude. Aquí es donde dejas de aprobar el mismo comando de Bash 40 veces al día. skills/ → Playbooks modulares que Claude solo carga cuando son necesarios. Evitan que un CLAUDE.md gigantesco arrastre contexto innecesario a cada conversación. agents/ → Subagentes especializados, cada uno con una única función. Revisor de código. Auditor de seguridad. Cada uno trabaja en su propio contexto para mantener limpio el hilo principal. hooks/ → Scripts que se ejecutan antes o después de utilizar herramientas. Formatean automáticamente el código, bloquean comandos peligrosos y realizan todas esas tareas que siempre olvidas ejecutar manualmente. .mcp.json → Las conexiones con GitHub, Slack, tu base de datos o tu herramienta de diseño. Claude deja de ser una simple ventana de chat y pasa a formar parte de tu stack tecnológico. Configurar Claude no es un problema de ingeniería. Nunca lo fue. Es un problema de prioridades disfrazado de problema técnico. Porque alguien tiene que hacer primero ese trabajo de configuración, poco atractivo pero imprescindible. Hasta que eso ocurra, cualquier "workflow impulsado por IA" seguirá siendo simplemente un chat nuevo con las mismas instrucciones escritas una y otra vez. Claude no arregla una mala configuración. La amplifica. Y eso no es una característica. Es un radio de impacto.

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  Jose Mª Rufo (@jmrufo) reportó hace 53 minutos

  Ya tengo el mini ERP de fabricación textil funcionando a tope con la colección de otoño: - Control stock de materiales y fornituras. - Órdenes de compra a proveedores. - Catálogo de prendas con ficha técnica, escandallos y fichas de confección. - Órdenes de producción y generación de pdf (con html por ahora) tanto de órdenes de corte como de confección. - Diagrama de gantt con seguimiento de las producciones en curso. Tengo ganas de compartirlo, subirlo a github para que cualquier marca pequeña pueda usarlo.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 54 minutos

  No 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:

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  𝑽𝒂𝒍𝒆𝒓𝑰𝑨 (@ValeriA_Tech) reportó hace 56 minutos

  Simplemente pregúntale a la IA. Mi frase más escrita desde que incorporamos Lindy a nuestro flujo de trabajo diario. Cada pregunta cuesta capital social. Haz una pregunta tonta en público y quedas mal. Molesta dos veces a un desarrollador y te ganas un enemigo. Una pregunta a Lindy no cuesta nada y te da datos de GitHub en segundos. Ahora la gente pregunta muchísimo más porque el coste social se ha reducido a cero. @getlindy @Altimor

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  precis0x (@precisox) reportó hace 57 minutos

  UN PROGRAMADOR ACABA DE LOGRAR LO QUE GOOGLE LLEVA AÑOS PASANDO POR ALTO Desarrolló un navegador en rust creado específicamente para automatizar procesos, hacer scraping web y potenciar agentes de IA > Solo consume 30MB de RAM > Las páginas cargan en apenas 85ms > Bloquea automáticamente más de 3.500 trackers > Elimina anuncios, analíticas y scripts de rastreo Se llama Obscura Y tiene algo que Chrome nunca va a poder ofrecer Cada sesión genera una huella completamente distinta. GPU, canvas, audio, batería… todo se randomiza Ningún detector lo identifica porque se comporta exactamente igual que un Chrome real Es el reemplazo directo de Puppeteer y Playwright Sin Node.js. Sin dependencias. Un solo binario Ya supera las 16k estrellas en GitHub. 100% open source. Totalmente gratis Guárdalo antes de que se te olvide, es una joya 📄