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%)
• Inicio de Sesión (20%)
• Errores (13%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Ashkelon	Sitio Caído	hace 1 hora
Veigné	Errores	hace 8 días
Paris	Sitio Caído	hace 12 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 12 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 13 días
Mexico City	Inicio de Sesión	hace 13 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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  Alejandro Barahona (@Bara_Alex) reportó hace 34 segundos

  @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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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 2 minutos

  @precisox Interesante propuesta. Pero GitHub ya integra Copilot, GitHub Code Search AI y GitHub Actions con AI. ¿Qué hace a Origin diferente que no se pueda replicar aquí? Sería útil ver un caso concreto donde GitHub falla y Origin lo soluciona.

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  silvan (@silvanrec) reportó hace 2 minutos

  140K ESTRELLAS EN GITHUB EN TRES MESES. LA MAYORÍA DE LA GENTE SIGUE COPIANDO Y PEGANDO EN CHATGPT TODA MAÑANA. Hermes más Obsidian más NotebookLM. Un segundo cerebro que se acumula para siempre. Escribe sus propias habilidades. Mapea su propio conocimiento. Recuerda todo lo que le has enseñado. Cuanto más tiempo funciona, más inteligente se vuelve específicamente sobre ti. Una sola configuración. Se ejecuta localmente. Nunca vuelve a empezar desde cero. Cada vez que explicas tu contexto a una IA desde cero, estás pagando un impuesto que no existe una vez que esto esté construido. 📨 Guarda esto antes de que sea tarde

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 7 minutos

  NVIDIA te dio streaming de juegos gratis durante 10 años. Se llamaba GameStream. Venía integrado en GeForce Experience. Podías jugar cualquier juego de tu PC en tu tele, tu móvil, tu tablet. Sin suscripción. Sin límites. Simplemente funcionaba. Y el 29 de marzo de 2023, NVIDIA lo borró a la fuerza. Una actualización obligatoria de Shield TV eliminó la función de dispositivos que la gente ya había pagado. Tres semanas después llegó la demanda colectiva. NVIDIA empujó a esos mismos clientes hacia GeForce NOW, de 9,99 a 19,99 dólares al mes. Y en enero de 2026 añadieron un límite de 100 horas mensuales. Casualidad. La comunidad no se quedó de brazos cruzados. Hicieron ingeniería inversa del protocolo GameStream. Construyeron un servidor open source desde cero. Lo hicieron funcionar en GPUs NVIDIA. Luego AMD. Luego Intel. La herramienta gratuita de NVIDIA solo funcionaba en hardware NVIDIA. La herramienta gratuita de la comunidad funciona en el hardware de todos. Se llama Sunshine. 37.835 estrellas en GitHub. Licencia GPL-3.0. Creado por el equipo LizardByte. Liderado por ReenigneArcher con 1.001 commits. Último push a GitHub hoy, 10 de junio de 2026. Lo que hace: → Transmite cualquier juego de tu PC a cualquier cliente Moonlight. Móvil, tablet, tele, portátil, otro PC → Resolución 4K a 120 fps con HDR → Codificación H.264, HEVC y AV1. Acelerada por hardware → GPUs NVIDIA, AMD e Intel → Emulación de mandos Xbox, PlayStation y Nintendo Switch Pro → Interfaz web para configuración y emparejamiento → Sesiones ilimitadas. Sin límite. Sin cronómetro → Windows, Linux, macOS y FreeBSD → Red local o por internet con UPnP o Tailscale Ahora compara los números. → GeForce NOW Performance: 9,99 dólares al mes. Solo hardware NVIDIA. Límite de 100 horas mensuales → GeForce NOW Ultimate: 19,99 dólares al mes. 239,88 al año. Solo hardware NVIDIA. Límite de 100 horas mensuales → Sunshine: 0 dólares. Para siempre. NVIDIA, AMD e Intel. Sin límite. Sin cronómetro Ars Technica escribió el obituario en abril de 2023: GameStream de NVIDIA está muerto y Sunshine con Moonlight son mejores sustitutos. NVIDIA quitó un producto gratuito. La comunidad lo devolvió. Mejor. Y en más hardware. Pero NO instales Sunshine. Mejor sigamos pagándole a NVIDIA 20 dólares al mes por lo que antes era gratis. 100% open source. Link en comentarios ↓

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  Consejo d Seguridad d Información y Ciberseguridad (@CONSEJOSIAC) reportó hace 8 minutos

  🌐 Los datos se envían a un servidor de comando y control (C2) en Rusia. Sin persistencia instalada, el directorio con lo robado queda accesible. GitHub eliminó la mayoría de los repositorios falsos; Arctic Wolf no identificó al atacante, aunque cree que es ruso.

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  Joaquin Montesinos (@joakm5) reportó hace 9 minutos

  @iagolast @fjpedrosa86 tengo un sistema parecido. Los agentes corren en un servidor con la CLI con la subscripción. GitHub gestiona tareas, comentarios, etc. El agente crea rama y al terminar, el pipeline abre la PR. En vez de actions, un watcher que consulta gh y lanza la siguiente tarea en el server

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  precis0x (@precisox) reportó hace 9 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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  Ela (@solosoylatester) reportó hace 10 minutos

  @skip_for_now_ye Además si se necesita revisar todo, no vaya a vulnerar el código, extraer cosas, dejar backdoors, sigo con miedo de meter algo que provoque que me corran. Todo por culpa de la vulneración a GitHub y pues Visual S tampoco ayuda.

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  Camaleón Raro (@camale0nrar0) reportó hace 10 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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  robafocos (@Loutimofein) reportó hace 16 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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  Mich (@artmichel_eth) reportó hace 18 minutos

  💸 ¿Eres un Token Maxing? Es decir, ¿Sientes que estás consumiendo demasiados tokens y tu cuenta de Claude/chatGPT la estás gastando muy rápido? Desde hace un tiempo he estado usando una herramienta que ha reducido bastante mi consumo de créditos en todos los LLM. Y es que a veces el problema no es solo “leer un archivo” con IA, sino cuánto cuesta procesarlo. Una forma práctica de resolverlo es convertir esos archivos primero a texto plano estructurado, por ejemplo a .md (Markdown). Justamente para eso existe MarkItDown, una utilidad de Python creada por Microsoft para convertir distintos tipos de archivos a Markdown pensando en flujos con LLMs, indexación y análisis de texto. Y lo mejor de todo, es que usarlo es completamente gratis. En lugar de aventarle directamente al modelo un Excel o un PDF “pesado”, primero lo conviertes a Markdown y ya después trabajas con un formato mucho más limpio y manejable para la IA. Eso te ayuda a ordenar mejor la información y a preparar mejor los documentos antes de pasarlos por un LLM. Y para hacerlo todavía más práctico, he desarrollado un script en Python que automatiza todo, toma múltiples archivos desde una carpeta, los convierte a .md y los deja listos en otra carpeta. Todo corre con un solo clic al abrir un archivo .bat. Te comparto mis script y las instrucciones para instalar MarkItDown en tu computadora. Toda la parte técnica completa la dejé en mi GitHub. 📎 Link en cometarios

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  Gfox (@Gfox76678686) reportó hace 19 minutos

  @drawingwithneo @sammwy 1. Se sube a Github, dond epuedes ver todo el código antes de descargarlo. 2. Es indiferente si la IA te mete virus, el humano se lo pidió , lculpa es de el. 3. Si está mal optimizado, su proyecto morirá hasta que alguien lo hags mejor.

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  YONI AGUILAR (@yaguilaro101) reportó hace 23 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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  precis0x (@precisox) reportó hace 24 minutos

  Te ha pasado que le pides a tu agente de IA que resuelva un problema sencillo y te devuelve 500 líneas de código cuando con 5 bastaba y sobraba? Un desarrollador se frustró tanto con esto que decidió crear una solución. La llamó Ponytail. Se inspira en ese senior que todo equipo tiene: coleta larga, gafas ovaladas, lleva más tiempo en la empresa que el propio Git. Le muestras 50 líneas de código y él, sin decir una sola palabra, las reduce a una que hace exactamente lo mismo o mejor. Ahora tu agente de IA funciona igual. Antes de escribir ni una sola línea, Ponytail obliga al modelo a seguir una lógica clara: Realmente hace falta este código? Ya existe en la librería estándar? Hay una funcionalidad nativa de la plataforma? Se puede hacer en una sola línea? Solo si ninguna de las opciones anteriores funciona, entonces escribe el código mínimo necesario. Resultados medidos: - 80-94% menos código - 47-77% más barato en consumo de tokens - 3-6x más rápido Porque, como bien dice el lema: “The best code is the code you never wrote.” Ponytail es un plugin open source (licencia MIT) que puedes integrar fácilmente en Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Aider y otras herramientas de agentes. Incluye un sistema de comandos útiles como `/ponytail`, `/ponytail-review` y `/ponytail-audit`, además de benchmarks reproducibles. Quieres dejar de recibir código inflado y dependencias innecesarias?? Repo en los comentarios, guarda esto esta increible👇

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  Carlos Villuendas (@carlosvillu) reportó hace 25 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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  Alvaro Felipe Chávez (@AlvaroFelipeCh) reportó hace 27 minutos

  Tu programas la app y te doy el 5% del negocio, el otro 95% es mío porque es mi idea. Esa frase la hemos escuchado por años los programadores. Por mucho tiempo, muchos “emprendedores” (énfasis en las comillas) creyeron que la única barrera entre su idea y triunfar como emprendedores era contratar programadores.  Pero la IA desmontó ese mito. Hoy, conversando con la IA, cualquier personas puede construir cualquier tipo de software. ¿Y qué hemos visto? El nuevo Slack, el nuevo Notion, el nuevo HubSpot, el nuevo Salesforce, el nuevo GitHub, y así sucesivamente. Lo mismo de siempre con apellido “AI” al final. Y no es que esté mal reinventar una categoría existente, pues es lo que hizo Apple con el iPhone en 2017, pero es que con la herramienta más poderosa que ha creado la humanidad (la IA) es sorprendente las pocas apps realmente disruptivas que han aparecido: NotebookLM, WisprFlow, Claude Code / Codex y pocas más. Casi todas las demás son solo el nuevo "algo que ya existía pero con IA".  El punto al que quiero llegar es que la barrera para emprender nunca fue la falta de programadores sino la falta de visión. Ser emprendedor no es tener un idea y buscar quien la programe. Emprender implica resolver un problema real, un problema que la gente pague por resolverlo.  Si de verdad quieres emprender, no empieces por la idea ni por la app. Empieza por el problema. ¿Qué problema resuelves y para quien? ¿La gente está dispuesta a pagar por tu solución? Si le resuelves a la gente un problema que los molesta, te pagarán. Lo demás es ir resolviendo cada vez más problemas. Así crecen las empresas, no vibecodeando cualquier cosa que a nadie le importa y meterle ads.

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  Víctor Falcón (@victoor) reportó hace 29 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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  Fran Lanuti (@ChefFranPS) reportó hace 32 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 37 minutos

  ElevenLabs: $22/mes para clonar tu voz. Wispr Flow: $17/mes para dictar con IA. alguien publicó en GitHub lo mismo, gratis, y corre en tu máquina. sin suscripción. sin tus audios subidos a ningún servidor. sin cuenta de nada. ✅ clona cualquier voz desde muestras cortas ✅ dictado por voz con IA integrado ✅ studio completo para crear contenido de audio ✅ corre local, AMD y NVIDIA, Windows y Mac 37k estrellas. 1.4M descargas. MIT. se llama Voicebox 👇

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  Ivan (@ivanpl82) reportó hace 40 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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  tpx Security ⠠⠵ (@tpx_Security) reportó hace 42 minutos

  Se ha publicado en GitHub una prueba de concepto (PoC) funcional para "wp2shell", una crítica cadena de ataque en el núcleo de WordPress. La falla encadena una confusión de rutas en la REST API (CVE-2026-63030) con una inyección SQL en el componente WP_Query (CVE-2026-60137), permitiendo la ejecución remota de código (RCE) sin autenticación en instalaciones limpias a partir de la versión 6.9. Tras la asignación oficial de identificadores CVE y el despliegue de parches de emergencia (6.9.5 y 7.0.2), se ha desatado una carrera global entre administradores que buscan actualizar y cibercriminales que intentan explotar los sitios expuestos.

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  Accelerationistcel (@esquizomaoist) reportó hace 44 minutos

  @XMihura Al parecer es un tema de precios porque GitHub copilot ha multiplicado los precios x10 y han visto gente de mi empresa usando mal uso, nos tienen que dar mejor formación

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  Juan Barbat (@juan_barbat) reportó hace 46 minutos

  @barckcode De hecho yo me fui de github y pasamos todo a forgejo privado por lo que ocurrió. Funciona bien ... muy bien de hecho.

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  Cristian Córdova 🐧 (@barckcode) reportó hace 46 minutos

  Que queréis que os diga. Yo no estoy descontento con GitHub más allá de que las PRs son lentas y aveces van mal. Aun así probar alternativas nunca está demás. Nunca se sabe.

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  sammwy (@sammwy) reportó hace 50 minutos

  @xezrxl A este punto creo que es bait, pero te respondo porque no está de mal divulgar. Los launchers de MC están hechos en lenguajes de programación completos que permiten tener utilidades como parsing de archivos. Minecraft usa JSON dinamicos para el meta-version, el cual es una set de instrucciones de como el juego debe iniciar dependiendo la versión, el sistema operativo, la arquitectura y el jugador. Existe una API de mojang llamada piston que entrega los meta versión de cada versión (ej 1.20.1) El archivo JSON tiene de estructura la verificación de integridad (checksum), el listado de assets y su indexado por hashes (.minecraft/assets), el manejo de binarios nativos dependiendo arch y OS (.minecraft/native) el cual debe descomprimir en un .zip, el manejo de dependencias con namespace (.minecraft/libraries) y el manejo local del meta-json y el JAR del entry point (.minecraft/versions) Una vez teniendo esto en cuenta, se arma algo llamado classpath, el cual es un listado de todos los archivos que van a corresponder a esa versión del juego, los nativos a integrar, el asset path a usar y el "mcdir" junto con mas argumentos como la sesión del jugador, etc... Mi idea es construir todo esto desde un script de windows ".bat" o de bash ".sh", el cual, al menos Windows, es bastante básico. No poseo parser JSON, ni validación de checksum, ni forma de decomprimir el ZIP, ni forma de iterar, descargar o interpretar los meta de forma correcta. Por eso es complicado, y hasta la fecha no vi nada igual. tuve que ingeniarmelas usando un truco que se me ocurrió. Esa es la razón. Podés ver el código del script en GitHub.

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  fred (@heyfredds) reportó hace 53 minutos

  LOS PDFs ESCANEADOS, LAS FÓRMULAS Y LAS TABLAS ROTAS YA NO SON UN PROBLEMA PARA TU IA. 63.000 estrellas en GitHub. Y casi nadie fuera de China lo conoce todavía. Se llama MinerU. Coge el PDF más caótico que tengas y lo convierte en datos limpios que la IA entiende de verdad. → Las fórmulas matemáticas salen en LaTeX, no en símbolos rotos → Las tablas se reconstruyen en HTML, sin descuadrarse → Lee documentos escaneados, manuscritos y a varias columnas → OCR en 109 idiomas, y corre en tu máquina sin conexión Donde otros conversores devuelven texto ilegible, este te da estructura. Es la diferencia entre fotocopiar un documento torcido y volver a escribirlo limpio. Gratis y open source. Repo abajo.

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  El Rincón de AtomWhyred (@elrincondeatom) reportó hace 55 minutos

  🌌 Concepto principal Orion Store funciona solo con GitHub: - No tiene servidores propios. - Las apps se obtienen directamente de sus repositorios originales. - Las actualizaciones se detectan automáticamente mediante GitHub Actions.

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  JohnnyDc 🐘🐍 (@johnnydc) reportó hace 59 minutos

  @midudev Siempre ha tenido competencia, pero la verdad es que al menos a mi me da mucha pereza moverme de proveedor. Ya uso gitea en servidor local y vps y Github para los clientes. Me da pereza buscar nuevo proveedor y a saber la confianza...

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  AntonioLites (@AntonioLites) reportó hace 60 minutos

  Después de varios días sin parar, ya está la versión estable del proyecto, ya implementado en mi servidor de RainSouls. Sinceramente no sé si publicar esto en GitHub para otros usuarios... Lo consultaré con la almohada. Deseando de abrir el servidor para el público sinceramente.

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  angel (@angeldot_) reportó hace 60 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👇