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 13 días
Ahmedabad	Errores	hace 19 días
Delme	Inicio de Sesión	hace 19 días
Lyaud	Sitio Caído	hace 19 días
Catania	Errores	hace 22 días
Inverness	Sitio Caído	hace 1 mes

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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  Case (@david_nlil) reportó hace 17 segundos

  @Bonescraft_ Sip, desconozco la manera pero es posible creo que con github y si hablamos de acceder a ellos pues kemono nunca falla en eso ahí descargaba mods de smash

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  Pato (@byElPatoCuak) reportó hace 1 minuto

  GitHub está caído. Día cancelado me vuelvo a la cama

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  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 2 minutos

  El repo ya tiene 77.900 estrellas y 14.300 forks en GitHub. Gestionar flotas de agentes ya es un problema real, no una curiosidad de X.

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  karla ❀ (@karlarboledas) reportó hace 3 minutos

  CLAUDE ESCRIBIENDO 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. guárdalo y sígueme para más → @karlarboledas Enlace al repositorio abajo👇

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  Tutellus (@tutellus) reportó hace 4 minutos

  Vaya tela con el fallo en el módulo EVM del Cosmos Hub y 50 millones robados en Nesa… que el slippage dejó en 60.000 reales. Y Cosmos Labs parcheó en GitHub sin avisar a los proyectos afectados. Los atacantes también leen los commits 🫣

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  santi (@santtiagom_) reportó hace 4 minutos

  unos amigos tienen una pequeña empresa de merchandising. durante años llevaron gran parte de la gestión en documentos de Google: cotizaciones, facturas, ventas y varias tareas del día a día. hace poco, uno de ellos se descargó Claude Code y empezó a pedirle que convirtiera todo ese proceso en un sistema. no sabía programar. solo conocía muy bien el negocio, cómo trabajaban y qué necesitaban resolver. 2 o 3 semanas después ya tenían un MVP funcionando: podían cotizar productos desde la página, cargar facturas, registrar ventas y tener toda la información ordenada en un mismo lugar. no es un sistema pensado para escalar ni para atender a millones de usuarios. tampoco lo necesitan. es una herramienta interna, construida alrededor de su forma de trabajar, que les ahorra muchísimo tiempo todos los días. hace unos años, desarrollar algo así probablemente habría sido demasiado caro para una empresa tan chica. necesitaban contratar a alguien, explicarle todo el negocio y pagar semanas o meses de desarrollo. hoy, una persona que entiende bien el problema puede convertirlo en una solución usando lenguaje natural. algo que noté durante el proceso es que todavía hay una parte bastante confusa para quien nunca programó: entender GitHub, manejar versiones, configurar un dominio y hacer un deploy. más allá de eso, una persona sin conocimientos de programación pudo crear en pocas semanas una herramienta que resuelve un problema real y le aporta valor todos los días. creo que esto va a ser cada vez más común: personas que conocen muy bien su trabajo y se animan a usar la IA para construir soluciones pequeñas y hechas a su medida. saben qué necesitan, cómo debería funcionar y qué corregir cuando algo no les sirve. pueden explicárselo a un agente, probar el resultado y mejorarlo sobre la marcha. mucho del software que antes no tenía sentido construir por tiempo o costo, ahora sí se puede hacer.

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  Matías Sulpis (@matias_sulpis) reportó hace 6 minutos

  Ta caído GitHub?

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  El Prepu (@PrepuciusVII) reportó hace 7 minutos

  @byElPatoCuak Github se ha caído? La verdad que ni me enteré, cuando se caiga el Quijote de la estantería sí me preocuparé

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  Adrià Martí (@adriml24) reportó hace 9 minutos

  GitHub caído, nunca hay mejor excusa que esa para acabar de trabajar a mi hora

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  Fernando (@fnandot) reportó hace 10 minutos

  @carlesnunez Yo lo veo justo al revés: no creo que el problema sea que estemos abusando de GitHub, sino que ha cambiado radicalmente lo que significa producir software.

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  karla ❀ (@karlarboledas) reportó hace 11 minutos

  Palantir vende esto a gobiernos por millones. Alguien puso una versión de esto en GitHub gratis. El trabajo de Palantir es extraer datos dispersos de una empresa en un solo modelo donde cada decisión pueda rastrearse después. Semantica hace eso para agentes de IA. Cada decisión se convierte en un objeto en un grafo, ligado a los hechos que la produjeron, cada hecho enlazado a su fuente. Seis meses después puedes retroceder desde cualquier respuesta. El modelo nunca toca el razonamiento. Solo lee texto desordenado y extrae entidades. El resto corre en reglas simples, por lo que la misma entrada da la misma explicación cada vez. La memoria vectorial no puede hacer eso. Hechos contradictorios se sobrescriben silenciosamente unos a otros. pip install semantica, elige un backend de grafo que ya ejecutes, y tus agentes lo leen a través del servidor MCP. Licencia MIT, el repositorio es semantica-agi/semantica guárdalo y sígueme para más → @karlarboledas también tienes más información detallada en el artí**** de cómo generar con tu marca↓

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 12 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.

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  Germán Valle | Arquipartidas 🎮🏛️ (@GerValleArq) reportó hace 17 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. 🙁

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  Sergie Code (@sergiecode) reportó hace 19 minutos

  ¿Y si en vez de enseñarle a un agente de IA con prompts, simplemente le mostrás cómo hacer la tarea una vez? Microsoft acaba de publicar Skill Recorder, un proyecto que graba cómo trabajás en tu computadora y usa GitHub Copilot para convertir esa sesión en una serie de pasos que un agente puede reutilizar Grabás → la IA entiende lo que hiciste → revisás los pasos → lo convertís en una Skill o Automation Lo interesante es que no busca repetir clicks como un RPA tradicional, sino entender la intención y generar un procedimiento reutilizable que pueda usar herramientas nativas del agente Por ejemplo: hacés una tarea una sola vez y después el agente puede aprender a repetirla bajo demanda o incluso ejecutarla automáticamente según un trigger Soporta macOS y Windows 11, procesa la grabación localmente y está publicado bajo licencia MIT El repo de Microsoft está en el primer comentario 👇

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  Josué Hernández (@josueisaihs) reportó hace 20 minutos

  La analogía falla en el punto que importa: el lock-in de GitHub era social graph y CI; el de HF es la ruta de resolución de artefactos. from_pretrained resuelve contra su CDN en cada build. Ahí el dueño no controla un repo, controla el default de descarga de todo el stack.

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  ▶️ Oskar Laguillo | 💻 Dev | 🔍 SEO | 🎮 Gamer  (@OskarLaguillo) reportó hace 22 minutos

  @aguilaj10 @AristiDevs Claro, es como si yo le digo ahora a cualquier IA “Busca repositorios top de GitHub y haz una contribución a cada uno de ellos”. Me imagino que el problema es soluciones evidentes pero incorrectas que la IA te da en 30 segundos, pero no son tan sencillas.

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  Manu Quiroga (@Manuls) reportó hace 22 minutos

  fueron cuatro prompts pero un servidor ya tenía configurado el espacio en Vercel, el repositorio en Github, las claves de APU en Google Cloud y la integración con Supabase por eso digo siempre que para hacer vibe coding algo hay que saber del tema

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  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 29 minutos

  No sé por qué, mi cuenta de Github no funciona, no sé si me la han tumbado... Mientras lo tenéis todo en mi canal gratuito de Telegram (IngenieroSeedSecurity), directamente el archivo .html. También tenéis otros html que he ido sacando en ese canal, ahí está todo bien filtrado, aprovechad y seguidme. Pd. Sé que mi cuenta está en el límite, pero *****, comprobadlo bien que me cuestsa muchísimo trabajo sacar herramientas gratuitas para la gente @github @GithubProjects @github_repo

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  Pablo E. Untroib (@PEU_AR) reportó hace 40 minutos

  Ayer el comentario del tocayo que dio en el clavo me hizo reír, tuitazo en lo que a mi respecta. Pero el nerd que llevo adentro arrancó un loop Hoy mientras desayunaba escribí un proto-prompt de lo que me gustaría que haga una pagina web sin muchas aspiraciones para ayudar un poco con la búsqueda a alguien que no quiere salir a hablar en persona como yo Ese prompt se lo pase a una IA para que lo ordene y mejore y este es el resultado del prompt, mientras escribo esto tengo a Claude (con APIs via mi propio llmrouter de Z y Deepseek) laburando para hacerlo, cuando este terminado debería aparecer en mi web, ya les pasare link. El prompt (si les sirve úsenlo): Quiero que me busques las 10 marcas que más autos de origen chino vendieron en Argentina desde el inicio de 2026. Importante: no me refiero solamente a marcas chinas. Quiero incluir cualquier marca que venda en Argentina modelos fabricados en China. Por ejemplo, Ford vende la Territory, que es de origen chino. Esta información va a ir a un archivo marcas.json. Después, para cada una de esas marcas, necesito que listes sus modelos vendidos en Argentina y los ordenes por volumen de ventas. Esa información va a ir a otro archivo llamado modelos.json. Una vez que tengamos marcas.json, necesito que entres en la página web oficial de cada marca y busques el listado de concesionarios oficiales en Argentina. Para cada concesionario, quiero que obtengas todos los datos de contacto que puedas encontrar, dando prioridad a: WhatsApp Email Teléfono Dirección Página web, si corresponde Con esa información quiero generar un nuevo archivo concesionarios.json, organizado por marca y, dentro de cada marca, por concesionario. El objetivo final es hacer una página web para un hosting básico que solamente tiene acceso por FTP. En esa página, el usuario debería poder: Elegir una marca. Elegir un modelo de esa marca. Ver información del modelo. Si es posible, ver fotos del auto, sus versiones/variantes y colores disponibles. Escribir o modificar un mensaje. Enviar fácilmente ese mensaje a todos los concesionarios que vendan ese modelo. La idea es que el usuario pueda, por ejemplo, elegir: BYD → Song Pro → escribir un mensaje → contactar a todos los concesionarios que venden ese modelo. Si durante el scraping podemos obtener de fuentes oficiales las fotos de los autos, las distintas versiones y los colores disponibles, sería genial poder mostrarlos durante el proceso de selección. Sobre las fuentes Para los datos de ventas y modelos quiero usar fuentes confiables y, cuando sea posible, fuentes oficiales o asociaciones del sector. Para los concesionarios, quiero priorizar siempre la página oficial de la marca, no directorios de terceros. Si un dato no está disponible o no se puede verificar, prefiero que quede indicado como faltante antes que inventarlo. Sobre las decisiones técnicas No necesito que me hagas una entrevista sobre las decisiones técnicas del proyecto. Asumo que vos podés determinar cuál es la mejor solución técnica para cada caso. Esto incluye, entre otras cosas: tecnología que conviene usar; estructura de los JSON; arquitectura de la página; cómo resolver el funcionamiento en un hosting que solamente permite FTP; cómo relacionar marcas, modelos y concesionarios; cómo implementar el contacto por WhatsApp/email; cómo hacer el scraping; cómo manejar las fotos y demás información; cualquier otra decisión técnica necesaria para que el resultado funcione correctamente. Tomá vos esas decisiones buscando la solución más simple, robusta y adecuada para este proyecto. GitHub y despliegue Los avances del proyecto, cuando lo consideres necesario, se irán subiendo al repositorio: github pablopeu/autoschinos Quiero además que configures un GitHub Action para que, dadas las credenciales de FTP y el folder de destino, pueda compilar el proyecto y subir automáticamente la versión final al hosting. Las credenciales no deben quedar escritas en el código ni en el repositorio. Utilizá el mecanismo apropiado de GitHub Secrets para guardar: dirección/host FTP; usuario FTP; contraseña FTP; folder remoto de destino. El Action debería encargarse de: Obtener el código. Instalar las dependencias. Compilar/generar la versión de producción. Subir los archivos necesarios al FTP. Dejar el sitio listo para funcionar en el hosting. La solución debe estar pensada para que posteriormente pueda cambiar fácilmente las credenciales o el folder de destino sin modificar el código. Validación del funcionamiento Podés y debés verificar el funcionamiento localmente durante el desarrollo. Sin embargo, la fuente de verdad de que el sistema funciona correctamente será siempre la versión de la web que está efectivamente subida al hosting por FTP. Por lo tanto, después de cada despliegue importante, si es posible, verificá que la versión publicada responda correctamente y que los archivos necesarios estén disponibles. De todos modos, la validación final del funcionamiento en el hosting la tiene que hacer el usuario. Es decir, no des por terminado el proyecto solamente porque funciona localmente: el usuario debe confirmar que la versión subida al hosting funciona correctamente. Importante sobre el trabajo Antes de empezar, solamente preguntame si necesitás alguna información funcional que realmente no puedas determinar por tu cuenta. No me consultes sobre decisiones técnicas: tomá esas decisiones vos. Cuando tengas toda la información necesaria, armá un plan de trabajo completo y después hacé todo one shot, es decir, ejecutá el trabajo completo sin ir pidiéndome confirmación en cada etapa. El resultado final debería incluir los archivos: marcas.json modelos.json concesionarios.json la página web lista para subir por FTP, y el workflow de GitHub Actions configurado para realizar el build y deploy por FTP.

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  NaikoTBD (@NaikoTbd) reportó hace 42 minutos

  @GordoLeyes El enemigo de github no es la competencia, el problema es que lo adquirio Microsoft y los indios se van a encargar de hacerlo ****** como todo lo que tocan. Reemplazan a los dev originales con monitos marrones y cada vez se cae más seguido.

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  Jokker (@0xJokker) reportó hace 45 minutos

  Un exingeniero de Netflix acaba de liberar uno de los repositorios mas interesantes para reducir el coste de los agentes de IA Ya supera las 67k estrellas en GitHub Es open source y 100% gratis 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 codigo → Historial de conversaciones El resultado: Hasta un 95% menos de tokens en JSON y datos estructurados 15-20 % menos en agentes de codigo Y lo mejor → Corre de forma local → Tus datos permanecen en tu maquina → Conserva los archivos originales → El agente puede recuperarlos cuando necesite mas detalles Funciona con Claude, Cursor, Codex... y cualquier stack (library, proxy o MCP) Paga por lo que el modelo realmente necesita. No por el ruido Si usas agentes y sigues pagando por basura que el modelo nunca usa Te recomiendo que lo guardes 👇

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  Tangerine Coding (@tangerinecoding) reportó hace 45 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.

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  Sweex (@sweexx9) reportó hace 48 minutos

  🚨Ganó un hackathon de Anthropic. Después no vendió el setup. Lo soltó en GitHub con licencia MIT. No es un prompt. Es el sistema con el que Affaan Mustafa convirtió Claude Code en un equipo de ingeniería: 68 subagentes, 286 habilidades, 94 comandos. El repo se llama Everything Claude Code (ECC). La diferencia no está en “más agentes”. Está en el orden de trabajo. Primero plan. Una frase tuya se vuelve un plano. Tú lo apruebas. Recién ahí aparece código. Después la prueba que falla. Rojo primero. Verde después. No al revés. Al final, revisión en contexto limpio. Otro agente lee el diff como si no hubiera escrito nada. Hay revisores aparte para Go, Python, TypeScript, Rust y Java. Eso evita el fallo clásico: un solo chat que planea, escribe, justifica y se autoaprueba. Qué hace cada bloque: Planificación. Convierte un pedido vago en arquitectura antes de tocar el repo. Revisión. El diff entra en frío. No arrastra la conversación anterior. Reparación de builds. Un resolvedor por cadena de herramientas, incluidos errores de PyTorch y CUDA. Seguridad. Pase OWASP sobre tu código y otro escáner sobre la config del propio agente, buscando inyección. Arquitectura. El diseño se discute antes de convertirse en migración. Dominio. Consultas, pipelines de ML, pruebas de punta a punta, documentación. Las habilidades que importan de verdad: Pruebas. tdd-workflow te lleva de rojo a verde. Encima van eval-harness y verification-loop. Lenguajes. Convenciones, tests y seguridad para Python, Go, Rust, C++, Django, Laravel, Spring Boot y Next.js. Contexto. search-first obliga a leer docs antes de escribir. iterative-retrieval impide que cada subagente se trague el repo entero. Envío. Docker, CI/CD, health checks, rollbacks y patrones de migración para Prisma, Drizzle y Django. Fuera de código. Texto con tu voz, research con fuentes, decks de ventas. El error caro: instalar las 286 de golpe. Eso no te hace más rápido. Te ensucia el contexto. Empieza con un plan, un paquete de reglas y las 4 o 5 habilidades de tu stack. El resto se carga cuando hace falta.

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  Guillermo Casaus (@_guillecasaus) reportó hace 49 minutos

  🚨 Tu ordenador con Windows viene lleno de apps que nunca pediste. La mayoría de ellas consumen recursos, recopilan datos y mantienen activadas opciones que no necesitas. Alguien se cansó y creó una herramienta gratuita para solucionar este problema. Se llama Win11Debloat y te permite limpiar Windows 10 y 11, eliminar bloatware, desactivar telemetría y quitar gran parte de las funciones innecesarias del sistema. Esto es lo que incluye: → Elimina aplicaciones preinstaladas y bloatware → Desactiva telemetría, seguimiento y anuncios personalizados → Permite eliminar Copilot, Recall y otras funciones de IA → Desactiva Bing y las sugerencias dentro de Windows Search → Elimina anuncios, recomendaciones y contenido sugerido → Permite personalizar Inicio, barra de tareas y Explorador de archivos Lo más interesante: Los cambios pueden revertirse fácilmente y la mayoría de las aplicaciones eliminadas pueden volver a instalarse desde Microsoft Store. Además, permite exportar e importar tu configuración para aplicar los mismos ajustes rápidamente en varios equipos. Ya supera las 55k stars en GitHub, es completamente gratuito, open-source y cuenta con licencia MIT. Te dejo el repo en comentarios 👇

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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 49 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.

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  Koki🌸 (@Koki_San7) reportó hace 51 minutos

  @paradona24 El pack de GitHub es una mina de oro si tienes correo institucional activo. Ahorrarte la suscripción del entorno de desarrollo y sumar los créditos de modelos de código ayuda bastante al inicio. ¡Buen aporte con el aviso sobre las tarifas de la materia! 💻

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  Sweex (@sweexx9) reportó hace 52 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

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  Consejo d Seguridad d Información y Ciberseguridad (@CONSEJOSIAC) reportó hace 53 minutos

  📋 ¿Cómo se filtran estas claves? Código expuesto en repositorios públicos de GitHub, registros de GitHub Actions sin enmascarar, archivos de configuración accesibles, o malware infostealer y respaldos mal protegidos.

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  dexter lower (@DexterLowe14807) reportó hace 54 minutos

  @JohnSopranoJr encima la web "zerem" es 100% IA una poronga, y el linkeo a linkedin no funciona, el de github tampoco jaja terrible vende humo, algunos usan estos posteos para levantar o sentirse con un poco de poder

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  Fumando IA (@DiarioNegroZain) reportó hace 58 minutos

  @BettaTech No entiendo la gente tanta hostia con GitHub. Te compras un NAS synology, le instalas el servidor git, abres el puerto en el router y ya no dependes de nadie