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 (53%)
• Errores (33%)
• Inicio de Sesión (14%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Paris	Sitio Caído	hace 7 días
Ahmedabad	Errores	hace 13 días
Delme	Inicio de Sesión	hace 13 días
Lyaud	Sitio Caído	hace 13 días
Catania	Errores	hace 16 días
Inverness	Sitio Caído	hace 28 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:

• 
  Pere Casas (@pcasaspere) reportó hace 2 minutos

  GitHub ha sufrido una degradación significativa hoy (error rates elevados en API, Actions, Git Operations y downloads). Esto no es un problema de “desarrolladores”. Es un riesgo de cadena de suministro de software. Si tu CI/CD, el registro de packages o el código depende de un único proveedor, tienes un single point of failure que debería estar en tu inventario y matriz de riesgos. Acciones mínimas: • Inventariar dependencias críticas de GitHub • Definir plan de contingencia (mirrors, self-hosted runners, alternativas parciales) • Incluir vendor concentration risk en la evaluación de riesgo cibernético ¿Cuántos empresas tienen en consideració este riesgo?

• 
  Matías Sulpis (@matias_sulpis) reportó hace 4 minutos

  Ta caído GitHub?

• 
  LeireMoFan (@LeireMoFan) reportó hace 7 minutos

  Acabo de terminar el capitulo 19 del Python crash course lo que significa que ya termine el ultimo projecto del libro, hice los 3 lo que pasa que el capitulo de la api no lo pude conectar con la api de github y me pelee un buen rato con eso pero me rendi

• 
  Tangerine Coding (@tangerinecoding) reportó hace 8 minutos

  Me pregunto si compensa tener el repositorio mirrored en otra plataforma, o si me apuráis incluso en un server local, para cuando GitHub esté caído.

• 
  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 11 minutos

  67.000 estrellas en GitHub para un repo que hace una sola cosa: buscarte trabajo mientras duermes. Se llama career-ops y el flujo es este: → Rastrea portales de empleo → Evalúa cada oferta con una rúbrica estructurada de la A a la F → La convierte en una nota del 1,0 al 5,0 → Y te deja arriba solo lo que supera tu corte Lo interesante no es que use IA. Es la rúbrica. Todo el mundo lleva dos años pidiéndole a un modelo "dime si esta oferta me encaja" y recibiendo un párrafo simpático y sin criterio. Esto le pone examen. Mismo baremo para las 400 ofertas. Que resulta que era el problema desde el principio: no la falta de inteligencia, la falta de criterio constante.

• 
  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 11 minutos

  La verdad incómoda: Si sueltas agentes contra GitHub, npm, una API o tu propio servidor sin tope de reintentos, rate limit ni circuit breaker, estás construyendo el mismo incendio. En chico. Tres reglas mínimas: 1. Backoff y tope de reintentos 2. Un presupuesto de requests por agente 3. Una métrica que mida el cuello real, no la CPU “sana” Guarda el hilo si te ha servido. Y dime: en tu equipo, ¿quién pone ese límite… o todavía pegan hasta que arde?

• 
  Pato (@byElPatoCuak) reportó hace 12 minutos

  GitHub está caído. Día cancelado me vuelvo a la cama

• 
  Codely ﹤🍍﹥ (@CodelyTV) reportó hace 13 minutos

  No hay semana en que GitHub no se caiga. 93.73% de uptime los últimos 90 días. La buena noticia es que están mejorando. Hace unos meses llegaron a tener un uptime del 84.31%. Eso significa que algunos de sus servicios estaba caído durante el ~15% del tiempo. Eso son 3h y media cada día. Ahora lo han logrado a reducir a 1h y media al día. Ojalá dentro de poco podamos hablar de minutos o ni eso.

• 
  Cents And Code (@CentsAndCode) reportó hace 15 minutos

  la voy a ir mejorando: soporte para cursor, codex, lo que vaya saliendo está abierta en github. si se os ocurre algo, si le veis un fallo o queréis meter mano, adelante: issues, ideas, PRs, lo que sea!

• 
  german... (@german_sindatos) reportó hace 16 minutos

  @vheeorji22 Github sirve para que de un archivo no crees N copias que se llamen version_final, version_final_2, version_final_esta_si_es

• 
  Adam Martin. (@disadamsdsdnts) reportó hace 16 minutos

  Y me acabo de hacer un buzón para enviarme los vídeos de forma automática a un Issue de GitHub e ir procesando cuando me apetezca... así de mal de la cabeza estoy.

• 
  shinojosa (@sergiohavila) reportó hace 17 minutos

  @carlos_olivera @github Entonces tienes un bug por qué tú agente debería notificar alguna falla en origen no?

• 
  Mario Juárez (@mariomka) reportó hace 19 minutos

  Los agentes hacen cosas extremadamente complejas bien y luego fallan en lo más simple: sintaxis, casos obvios y formateo. Por eso uno de los pilares de la programación agéntica es darles feedback rápido, lo que llaman back pressure. Un agente sin feedback trabaja a ciegas. Lo primero que hago al arrancar un proyecto es pedirle al agente que configure todo el back pressure posible. Linter, formateador, análisis estático, tipado estricto y tests. Y que se ejecute todo en git hooks. Cuanto antes falle mejor trabaja el agente. El prompt con el que arranco un proyecto es más o menos: "Quiero arrancar un proyecto para X con este stack: Y. Prepárame todo el feedback automático que puedas: linter, formateador, análisis estático, tipado estricto y tests con el máximo coverage posible. Configura también los git hooks: en pre-commit lo rápido (formateo, linter, tipos) y en pre-push los tests, que es lo más lento. Que si algo falla que sea rápido." El coverage alto fue mala idea durante años porque escribir tests salía caro y acababas testeando cosas absurdas. Ahora los escribe el agente y por eso las tornas han cambiado. Lo que antes era un gran coste hoy es una señal, y bastante barata, para saber si lo que ha hecho funciona de verdad. Después, cuando ya tienes la arquitectura definida, mete tests o herramientas que comprueben que no se rompe. Que nadie se salte una capa ni meta una dependencia donde no toca. Ah, y ya que montas todo el tinglado, pídele que te lo configure también GitHub Actions o el CI de turno. Que no será la primera vez que un agente lanza un push con --no-verify para saltarse los hooks.

• 
  Germán Valle | Arquipartidas 🎮🏛️ (@GerValleArq) reportó hace 24 minutos

  @VigasocoSDL @ManuelPazosMSX @juantomas Suena interesante pero no tengo ni idea de cómo funciona el formato STL. He visto que en el enlace de GitHub hay .png pero no se ve nada en ellos. 🙁

• 
  Juan Barbat (@juan_barbat) reportó hace 25 minutos

  @patogalarzar @barckcode @G_Programming Y dos cosas: 1. Estrella en Github al proyecto. Eso ayuda mucho, es gratarola aparte ... 2. Te conviene entrar al discord. Cualquier cosa avísa.

• 
  Ale (@labisfu) reportó hace 34 minutos

  @Shell__11_ jajaj nosotros pa programar el block de notas d linux, eso nos duró unos meses, despues todos a notepad++ (hay q estar mal) y visual studio aunq los examenes eran en el block no recomiendo para nada usar notepad si quieres subir cosas a github en proyecto grupal

• 
  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 34 minutos

  La resistencia práctica tampoco está resuelta. En apenas 24 horas apareció en GitHub un repositorio que afirmaba eliminar marcas de Claude, ChatGPT y Gemini. Un sistema que puede degradarse mediante reescritura o herramientas accesibles no sirve como prueba única para sancionar a un estudiante.

• 
  Jesus J. Ballano (@jjballano) reportó hace 35 minutos

  Parece que Github tiene problemas (otra vez). Yo no se cual es el problema en realidad, pero me gustaría ver las métricas de uso de los últimos 2 años, imagino que el crecimiento es brutal y eso no es fácil de gestionar.

• 
  MrOscarDev (@mroscardev) reportó hace 35 minutos

  @santtiagom_ Esto es lo que está pasando de verdad. El que conoce el problema ya puede montar la herramienta. Lo que sigue trabando no es el código. Es GitHub, el dominio y el deploy. Ahí es donde todavía hace falta alguien que haya sufrido eso.

• 
  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 41 minutos

  🚨 ¡Kimi K3, la IA china, escapa de su entorno de prueba! Durante una evaluación de ciberseguridad, accedió a GitHub para encontrar soluciones. Un fallo de configuración le permitió el escape. No hackeó sistemas externos, pero el incidente resalta vulnerabilidades en pruebas de AI. Las consecuencias podrían afectar la seguridad nacional y la confianza en IA abiertas. La comunidad tecnológica está en alerta tras este evento.

• 
  Héctor de León (El loco de los perros) ⛧ (@powerhdeleon) reportó hace 42 minutos

  Nuevamente los devs se están centrando más en aprender herramientas, ahora de IA, que en aprender sobre negocio. Y ahí está el problema de por qué mucha aplicación terminará solo en GitHub.

• 
  Manu | 🥥 (@ManuAF6) reportó hace 43 minutos

  Ayer dediqué unas horas a probar Origin para dar feedback al equipo antes del lanzamiento Algunas de sus características destacadas incluyen: - Almacenamiento de código en un servidor Git en tiempo real - Permite a los agentes abrir borradores de cambios - Revisión de instantáneas (versiones), no de ramas activas - Fusión cuando esté listo - Replicación de un repositorio de GitHub Revisa una imagen estática, no una rama activa

• 
  OH JUREMOS CON GLORIA MORIR (@BochoBostero) reportó hace 44 minutos

  @irinamaquilla Odio el vibe coding con todo mi ser, es útil a cierto punto pero ningún proyecto funciona con vibe coding y no tiene sentido hacer vibe coding si es tu laburo y lo q estudiaste, disfrútalo hermano, además tiraron GitHub, hijos de ****

• 
  ronix ⎋ (@ronixtec) reportó hace 44 minutos

  APPLE ACABA DE MOSTRAR CÓMO EJECUTAR 10 AGENTES DE IA LOCALMENTE EN MAC - SIN NUBE, SIN CLAVES DE API, COSTO CERO 00:10 El ingeniero de Apple dice: "tus datos permanecen en tu dispositivo, IA disponible en cualquier lugar en cualquier momento, costo de uso cero" el agente lee tu código, revisa GitHub, encuentra lo que necesita atención y escribe un informe - todo en tu Mac, nada se va a internet 10 agentes trabajan simultáneamente - uno escribe código, otro prueba, el tercero corrige errores - en paralelo sin colas construyó una app completa para iPad desde cero en 2 minutos, corrigió sus propios errores y compiló sin problemas toma 5 minutos para configurar - y nunca pagas de nuevo por un bot que funciona 24/7 guárdalo y sígueme para más → @ronixtec todo está en el articulo fijado↓

• 
  Sweex (@sweexx9) reportó hace 46 minutos

  🚨GitHub mató el vibe coding de una vez por todas. Acaban de soltar Spec Kit y ya va por +127K estrellas. ¿El truco? Deja de tirar prompts al aire y rezar para que la IA no te destroce el repo. Spec Kit obliga a la IA a escribir una especificación clara y estructurada ANTES de generar una sola línea de código. Primero entiende exactamente qué quieres, te pregunta lo que falta, arma el plan y recién ahí programa. Resultado: cero errores random, código consistente y resultados que realmente se parecen a lo que pediste. El flujo es brutal de simple: /constitution → reglas del proyecto /specify → qué vas a construir /clarify → aclara dudas antes de empezar /plan → arquitectura + stack /tasks → tareas ordenadas /implement → a codear Funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y +30 agentes más. 127K estrellas 11K forks 100% open source Hecho por GitHub

• 
  𝗖𝗮𝗿𝗹𝗼𝘀 (@jcarlosmez) reportó hace 46 minutos

  pregunta para la gente que organiza su vida mejor que yo: ¿qué usáis para hacer seguimiento de objetivos/proyectos personales? para urbot github me funciona perfecto, pero para cosas más difusas: temas universitarios, deporte, objetivos a medio plazo, ideas... todavía no he encontrado un sistema que me convenza notion? obsidian? linear? una hoja de cálculo? papel? qué os funciona de verdad?

• 
  Carbeno (@Carbeno_) reportó hace 49 minutos

  @marterrz @npm_run_fede @GordoLeyes 1) caes en el 30% entonces 2) y asi y todo lamentablemente muchos deciden subir sus cosas a github, sin dejarte otra opción mas que agarrar la IA y que te pase todo el código para pegar en cmd, que parece facil pero nunca funciona a la primera, siempre algo falta

• 
  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 55 minutos

  🚨 Incidente en GitHub causa interrupción de 8 horas 🚨 La compañía reportó fallos por saturación de balanceadores y una configuración de autoscaling errónea. Errores elevados afectaron funciones clave como Issues, Pull Requests y Copilot. El tráfico de tokens se multiplicó por diez por un error en VS Code. GitHub anuncia cambios para evitar futuros incidentes. Desarrolladores enfrentan pérdida temporal de acceso crítico.

• 
  Jorge J. Ramos (@YoryoBass) reportó hace 58 minutos

  Me sigue sorprendiendo mucho que compañeros de profesión altamente cualificados y experimentados, sigan pensando que los problemas de GitHub vienen porque más de la mitad de su código está hecho por una IA. Al parecer es un problema de sistemas distribuidos, y si te interesa el tema este post mortem es oro. En cualquier caso, me da mucha pena que todavía haya ingenieros de software, programadores, analistas y arquitectos haciendo bromas con aire de superioridad, porque GitHub utiliza IA activamente para su código. Me da pena por ellos, porque cuando quieran rectificar será tarde y el tren les habrá pasado por encima ya.

• 
  Gabs (@constrainterror) reportó hace 59 minutos

  @matiasblnc Hmm a ver de mis tiempos en front que recuerde: - teoría de cajas - typescript vs javascript - frameworks - responsive design - un mínimo de desarrollo seguro (no subir credenciales, ofuscar cosas visualmente, manejo de secretos, etc) - CMS vs programar a pelo - en qué te apoyas para programar (copilot, vibecoding, documentacion, lo que uses) - toma de decisiones (por qué eliges una tecnología sobre otra, etc) sobre una feature o troy project que tengas, etc - git/github/ trabajar en equipo y control de versiones - darte una web lenta y ver como investigas qué pasa - darte un componente que renderiza demasiadas veces y ver que falla - cómo diferencias entre que algo se vea bien y que esté bien implementado? - diseñar o implementar un buscador o un login - qué preguntas le haces a un diseñador que te da un diseño ambiguo -cuándo crearías una abstracción y cuándo duplicarías código temporalmente? Cuándo eliges modularidad y cuando un monolito? - tipos de testing, te doy una feature y te pregunto como la probarías - qué hace quye una API sea consumible comodamente desde el front? Por ejemplo