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 (71%)
• Inicio de Sesión (21%)
• Errores (8%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Le Chambon-Feugerolles	Sitio Caído	hace 1 día
Antananarivo	Sitio Caído	hace 3 días
Paris	Inicio de Sesión	hace 8 días
Lure	Sitio Caído	hace 12 días
Ashkelon	Sitio Caído	hace 13 días
Veigné	Errores	hace 21 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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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 2 minutos

  @CopyRebeldia @CopyRebeldia Vaya, dos años regalando tu dinero como un campeón. Menos mal que GitHub te salva el pellejo, ahora a facturar como un máquina

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  Jokker (@0xJokker) reportó hace 9 minutos

  Tu agente de IA te esta cobrando de mas Cada linea extra sale de tu factura Ponytail lo arregla con una idea absurdamente simple: Convierte a tu agente en el dev senior mas vago del equipo Ese que mira 50 lineas y las reemplaza por una Antes de escribir nada, el agente se pregunta: → Esto necesita existir? → Ya esta en el codebase? → Lo hace la libreria estandar? → Lo hace el navegador de forma nativa? → Cabe en una linea? Solo si todo falla, escribe el minimo que funciona Resultado: → hasta 94% menos codigo → un 20% menos de factura → un 27% mas rapido Sin tocar seguridad ni validaciones Se instala con solo 2 comandos: /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail /plugin install ponytail@ponytail Funciona en Claude, Codex, Cursor y mas Ya supera las 86.000 estrellas en GitHub Gratis y open source El mejor codigo es el que nunca escribiste Instalalo y pruebalo la proxima vez que uses Claude Vas a notar la diferencia en la factura y en como piensa tu agente

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  🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó hace 13 minutos

  @bloodyraintatii Antes y ahora también xD El problema sigue siendo la puerta de entrada, os enseñan a hacer cosas pero no sabéis venderos, la gente tiene los mismos proyectos replicados en sus GitHub (si es que los tienen), pocos tienen un E2E con algo que hayan hecho, aunque sea súper simple El objetivo es que cuando alguien te pregunte que sabes hacer, en vez de responderle con lo que estudiaste, le explicas lo que has creado, los problemas que te encontraste y como los solucionaste, cualquiera que te entreviste y tenga un poco de idea, va a poner más foco en tu perfil por el mero hecho de haberte puesto a hacer cosas

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 14 minutos

  AirDrop solo funciona entre dispositivos Apple. No es un fallo técnico. Es la razón por la que mucha gente no se cambia de iPhone. Alguien publicó en GitHub la alternativa que funciona entre todos. Se llama LocalSend. 83.2k estrellas. Apache 2.0. Mandas un archivo desde tu Android al Mac de tu colega. Desde tu iPhone al PC con Windows. Desde Linux a iOS. Sin cable. Sin cuenta. Sin internet. ✅ Windows, Mac, Linux, Android e iOS - todos hablan entre sí ✅ Cero servidores intermedios - los dispositivos se comunican directamente por tu red local ✅ Cifrado HTTPS con certificados TLS generados al vuelo en cada dispositivo ✅ Cero telemetría, cero cuentas, cero tracking - no hay nada que recopilar porque nada sale de tu red ✅ Comparte archivos y mensajes de texto entre dispositivos ✅ App de escritorio se puede iniciar oculta en la bandeja del sistema ✅ Protocolo abierto y documentado - cualquiera puede construir clientes compatibles ✅ 229 contribuidores. 24 releases. v1.17.0. Apache 2.0. La pregunta que deberías hacerte: ¿Por qué Apple no ha hecho esto en 15 años de AirDrop? Porque que tu iPhone no hable bien con un Android es, para ellos, una función. No un bug. el enlace 👇

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  Jo Sóc Veneçolà | (@JoSocVenecola) reportó hace 18 minutos

  @germanzurita70 @Antonio_RodriIA Pienso igual. Pero de alegrarse y querer usar esta herramienta, a saber que es un "repositorio" o que es GitHub o algo mas simple, hacerlo funcionar en tu computadora, ahi es donde veo el problema. Yo soy Arquitecto y tambien soy Desarrollador de Software. No se me hara dificil.

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  Policar Bizar¡ (@PolicarBizar) reportó hace 19 minutos

  Las suscripciones de IA son un chollo insostenible: 200 dólares al mes dan acceso a 14.000 dólares en tokens Un estudio de SemiAnalysis ha destapado algo que pocos usuarios sabían: los planes premium de ChatGPT y Claude permiten consumir mucho más de lo que cuestan. 7 Con una suscripción de 200 dólares al mes, OpenAl deja gastar el equivalente a 14.000 dólares en tokens de API; con Anthropic, el importe de la factura en tokens subiría hasta los 8.000 dólares en tokens. El problema es que esto no puede durar. Las empresas están subsidiando el uso masivo con la esperanza de enganchar usuarios, pero el modelo se va requebrajando a medida la lA agéntica multiplica el consumo de tokens. GitHub Copilot ya ha dado el primer paso: adiós a la tarifa plana, hola al pago por uso. La cuestión es si realmente queremos que la IA sea tan barata ahora... o preferimos pagar un precio justo desde el principio para que el servicio sea estable y sostenible a largo plazo.

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  Gentleman Programming (@G_Programming) reportó hace 22 minutos

  Hoy mejoré mi sistema de review adversarial a la mañana, y ese mismo sistema custodió todo lo que shippeé el resto del día. Nació y se pagó solo en la misma sesión. Te cuento el proceso completo, porque acá lo que vale no es el resultado, es cómo se llegó. Empezó con una auditoría de tokens a mi propia herramienta. Resulta que gentle-ai le inyectaba unos 13.600 tokens de contexto fijo a CADA sesión de Claude Code antes de que escribas una sola palabra. El protocolo de memoria entraba tres veces por canales distintos. La persona entraba dos veces. Y lo peor: las dos copias habían drifteado, eran textos parafraseados diciendo casi lo mismo con wording distinto. Eso no es solo plata, locura. Instrucciones repetidas con palabras diferentes te degradan el compliance del modelo. Es calidad la que se te va. ¿Cuál fue la regla? No tocar una sola línea de código sin proceso. Cada cambio pasó por el ciclo completo de Spec-Driven Development: exploración, propuesta, diseño, tareas, implementación con TDD estricto, verificación. Y arriba de todo eso, judgment day: dos jueces ciegos revisando en paralelo, un ledger de findings persistido, y re-reviews acotados solo a lo que tocaron los fixes. Y acá viene el dato que me parece el más importante del día. Cinco veces el verify formal dio PASS. Y las cinco veces los jueces adversariales encontraron críticos reales. Un data race reproducido con go test -race. Un GET HTTP a la API de GitHub metido en cada session start que nadie había pedido. Reglas de contenido perdidas en una migración que los tests no veían, porque comparaban versión nueva contra versión nueva y nunca contra la fuente de verdad. En total: 54 findings encontrados, arreglados y verificados antes de mergear. Los números finales quedaron una flor: entre 1.700 y 2.600 tokens menos por sesión. Y reviews que antes churneaban infinito ahora convergen de verdad. Cinco findings, después uno, después uno, después cero. Finish. La parte que más me gusta ya te la spoileé arriba, pero mereces el detalle: el primer feature que shippeamos a la mañana era justo el contrato de review con ledger. Ese mismo sistema custodió los otros tres durante el resto del día. Construimos la herramienta de calidad primero, y la herramienta se pagó sola. Tres lecciones que me llevo. Un test de regresión vale lo que vale su baseline. A los agentes la evidencia se les dicta verbatim, porque cuando parafrasean, inventan. Y la IA es una herramienta: el humano dirige, la IA ejecuta, y los procesos existen para que ninguno de los dos se mienta a sí mismo. gentle-ai v1.44.0 y engram v1.19.0 ya están afuera, con todos los artefactos y ledgers de review archivados en los repos para el que quiera auditar cada decisión. Esto es lo que pasa cuando dejás de pedirle código a la IA y empezás a construir SISTEMAS con ella. Éxitos, nos vemos ahí. Y disfruten el nuevo Gentle-Ai !!

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 22 minutos

  un pentest profesional te cuesta miles de euros y tarda semanas. esto lo hace un agente de IA en horas, y es gratis. strix son agentes autónomos que actúan como hackers de verdad: ✅ ejecutan tu código y buscan vulnerabilidades reales ✅ validan cada fallo con un exploit funcional, no falsos positivos ✅ generan el informe y hasta el parche listo para mergear ✅ se integran en tu CI/CD para frenar código inseguro antes de producción 37.6k estrellas en GitHub. [Guarda esto] 👇

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  fred (@heyfredds) reportó hace 23 minutos

  ALIBABA ACABA DE HACER PÚBLICO EL AGENTE DE IA QUE VIVE DENTRO DE CUALQUIER PÁGINA WEB. 25.000 estrellas en GitHub. Una sola línea de código. Hasta hoy, para usar una web tenías que aprenderte dónde va cada botón. Ahora le hablas como le hablarías a un becario. Y lo hace. → Le dices "rellena esto con estos datos" y completa el formulario solo → Convierte procesos de 20 clics (un CRM, un panel, un ERP) en una sola frase → Lo metes en tu propio producto como copiloto de IA sin tocar nada por detrás → Funciona con el modelo de IA que tú elijas Es dejar de enseñar a la gente a usar tu herramienta. Ahora solo tienen que pedírsela. Open source. Gratis. Repo abajo.

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  sammwy (@sammwy) reportó hace 24 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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  kuchuflitux (@kuchiflitux) reportó hace 25 minutos

  el problema: los targets eran CDNs anycast (github, npm) — te responde el servidor más cercano. mi probe de asia medía un servidor en asia, el de europa uno en europa. nueve rutas cortas y perfectas entropía plana, siempre. el instrumento no tenía nada que ver

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  Acelerador (@accelereta42_) reportó hace 25 minutos

  @Gsnchez @untipocurios Conmigo lo hacían y sin mucho problema. Los links no le importan a nadie (yo subí mis códigos a un GitHub privado y nadie se enteró) y el papel te permite hacer dibujos para entender cosas, que en física al menos es importante (sobre todo si te ponen una cosa fuera de tu campo)

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  z (@zaynmcps) reportó hace 28 minutos

  YA NO NECESITAS PAGAR POR HIGGSFIELD O RUNWAY hay un generador de imágenes/vídeos con IA completamente gratis en github sin anuncios. sin suscripción. sin instalación pesada. 200+ modelos: seedance pro, kling, sora, veo, flux, midjourney todo en uno lo jodido es que tiene: → estudio de cine con controles reales → lente, focal, apertura → solo prompt → generar → se integra con claude code y codex 10.7K estrellas en github esto significa que funciona, está creciendo, y es estable si pagabas $50-200 mensuales en herramientas de generación, acabas de ahorrar ese dinero para siempre la única razón por la que la gente sigue pagando es porque no conoce esto ahora lo conoces te dejo la repo abajo 👇🏻

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  Diario de un picateclas (@devruso) reportó hace 30 minutos

  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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  Juan Barbat (@juan_barbat) reportó hace 31 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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  z (@zaynmcps) reportó hace 34 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 35 minutos

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

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  ✦ VISUAL AI ✦ (@VisualconAI) reportó hace 35 minutos

  HICIERON UN CAPCUT GRATIS Y SIN MARCAS DE AGUA, Y TIENE 55K STARS EN GITHUB CapCut te mete marca de agua, te bloquea funciones y encima te cobra suscripción. Un grupo de devs se cansó y construyó la alternativa open source. → Editor de vídeo completo, sin marcas de agua ni paywalls → Compatible con web, escritorio y móvil → Open source con licencia MIT → Servidor MCP incluido para agentes de IA → Se está reescribiendo en Rust desde cero con API, plugins y scripting Se llama OpenCut y es exactamente lo que CapCut debería haber sido desde el principio. Te lo explico abajo (link de la repoo también)

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  Domingo Gallardo (@domingogallardo) reportó hace 39 minutos

  @monospodcast acabo de probar una funcionalidad súper interesante: abrir un chat, comentar un problema y terminar pasando al modo "Work" para que GPT termine de hacerlo él (en este caso era reportar un bug en GitHub)

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  Alejandro Alvarez (@AlexAlves_87) reportó hace 40 minutos

  No tengo una trayectoria tradicional en tecnología. No estudié informática, no vengo de una consultora y no llevo diez años trabajando como desarrollador. Lo que sí tengo es trabajo real que se puede revisar. En pocos meses he conseguido integrar más de 30 pull requests en OpenClaw, un proyecto open source con revisiones exigentes. No solo cambios superficiales: seguridad, comportamiento fail-closed, sanitización Unicode, tests, arquitectura y manejo de errores. Trabajo con C#, TypeScript y Python, pero no me defino por un lenguaje. Me importa más entender el problema, dividirlo bien y cerrar los casos que pueden romper el sistema. Uso agentes de IA como parte central de mi flujo de trabajo. No para delegar el criterio, sino para ampliar mi capacidad. La IA propone, genera y acelera. Yo decido, reviso, pruebo y respondo por el resultado. También he construido proyectos propios de extremo a extremo: backend, frontend, bases de datos, APIs, CI/CD, despliegue e integraciones con LLMs. Mi punto fuerte no es memorizar sintaxis. Es detectar inconsistencias, riesgos, supuestos débiles y casos límite que otros pasan por alto. Ahora busco una primera oportunidad profesional en tecnología donde pueda aportar desde el principio y seguir creciendo con revisiones exigentes, buenas prácticas y problemas reales. No necesito que confíes en mi palabra. Mi trabajo está en GitHub.

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  Cielo Dahy (@CieloDahy) reportó hace 40 minutos

  el otro día conté que le pasé esto a un seguidor y consiguió una oferta en mercado libre, se los comparto finalmente Mandar cv es una ****; copiar, pegar, adaptar, personalizar, repetir. es manual, es lento, para que despues encima lo lea un ats y no pase ningun filtro. les presento este repo open source que ya tiene 25k stars en github - analiza la oferta de trabajo - genera un cv personalizado para cada puesto - hace una cover letter - todo manejado por claude code abro hilo y les dejo el repo al final

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  darwin enriquez (@darwinenriquez) reportó hace 41 minutos

  Fable 5 respondía más rápido, pero Codex 5.5 cuidó mejor mi código Estos días estuve probando Fable 5 y Codex 5.5 conectados al código real de mi app. Mi flujo es este: sigo construyendo en Replit, hago pull del código desde GitHub a mi PC usando la app de GitHub, y así mantengo el proyecto actualizado para que ambos modelos puedan revisar el código real. No los uso para hacer todo, sino como una segunda capa de revisión cuando necesito agregar algo, corregir un problema o tocar partes delicadas de la lógica. Estoy en una etapa donde ya hay muchas piezas conectadas. Un cambio pequeño puede romper cosas que ya funcionan: referencias, prompts, storyboards, créditos, validaciones, duración de videos o lógica interna. Por ejemplo, en el Production Board Creator Pro el usuario puede subir referencias, escribir una idea y generar prompt, storyboard y video. Pero por detrás hay más lógica: las referencias se validan, se envían a ByteDance para evitar bloqueos, un modelo multimodal analiza imágenes, video, audio e idea del usuario, luego GPT Image 2 genera el storyboard y Seedance genera el video final. Además, el sistema de créditos tiene que calcular consumo según referencias, tokens, imágenes del storyboard y duración del video. Si el usuario selecciona 30 segundos, el sistema debe generar dos partes, dos storyboards y dos prompts, usando bien las referencias y el storyboard correspondiente. Por eso, cuando algo es delicado, uso Replit en modo plan y antes de ejecutar mando ese plan a revisar. Mi impresión es que Replit probablemente usa Claude por detrás, sobre todo por la forma en que responde: muy seguro, a veces terco, y convencido de que ya entendió el problema. Durante un tiempo usé Codex 5.5 en modo high para revisar esos planes. Casi siempre encontraba algo importante: una dependencia, una validación, una parte que no debía tocarse o algo que podía romper lógica existente. Luego probé Fable 5 para el mismo flujo. Le mandaba el mismo plan a Fable y a Codex. Al principio Fable me gustó bastante. Respondía rápido, seguro y parecía entender bien. Esa seguridad me hizo confiar más, hasta que por un tiempo dejé de preguntarle a Codex. El resultado: se rompieron cosas. Mi impresión fue que Fable 5 no revisó con suficiente profundidad la lógica que ya existía por detrás. Sus soluciones sonaban bien, pero no siempre consideraban dependencias, estados, validaciones o partes conectadas del sistema. Entonces volví a usar Codex. En varias pruebas le mandaba a Fable el análisis de Codex. A veces Fable aceptaba que Codex había agregado puntos importantes que no había visto. Otras veces defendía su respuesta con seguridad, hasta que Codex mostraba la línea exacta del código donde estaba el problema. Ahí Fable terminaba reconociendo que no había visto ese detalle. Mi percepción hasta ahora: Fable 5 es útil para avanzar rápido, proponer caminos posibles y tener un buen apoyo inicial. Pero en cambios delicados de lógica, lo sentí demasiado seguro y no siempre revisando con la profundidad necesaria. Codex 5.5 se tarda más, pero me dio más confianza. No solo propone qué hacer; también suele decir qué no hacer, qué puede romperse y qué partes del sistema hay que proteger. Para bugs complejos y cambios delicados, hoy confío más en Codex. La diferencia no fue quién respondió más rápido. La diferencia fue quién cuidó mejor lo que ya estaba funcionando.

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  precis0x (@precisox) reportó hace 42 minutos

  @nonovsol si, es una herramienta gratuita y open source puedes ver odo el código en gitHub. Funciona en tu propia computadora, no manda tu código a ningún servidor. Se conecta con claude, cursor y otras ide o cli para que entiendan mejor todo tu proyecto sin tener que abrir archivos uno por uno todo el tiempo. Como es todo local y se guarda en Git, es bastante seguro, pero igual revisa el repositorio antes de instalarloo

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  dominicode (@domini_code) reportó hace 45 minutos

  Tengo tareas que se ejecutan solas. GitHub Actions y Claude. Bonito, ¿verdad? Pues la estaba liando. Dejaba que las specs se generaran ahí dentro, en automático. Pero el LLM no es tonto. Cuando algo no le cuadra, pregunta. “Open questions”, lo llaman. Y yo me las saltaba. El pipeline corría tan tranquilo. Con las dudas sin resolver. Imagínate la basura que salía al otro lado. Así que cambié el orden. Ahora genero las specs en local. El grilling de verdad, hasta que no queda ni una pregunta abierta. Cuando está listo para development, abro el issue. Y que corra todo solo. Vuelvo a ser feliz. El problema nunca fue la automatización. Era el orden. #SDD

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  Jorge Marfil (@jorgemarfil_dev) reportó hace 48 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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  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 51 minutos

  El problema tiene dos caras: la económica y la de privacidad. Con la cuota cerrada de Copilot tu código pasa por la infraestructura de GitHub. En proyectos con datos sensibles, eso es una conversación incómoda con el equipo de seguridad.

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  Adicto a la IA | Noticias, tools & prompts (@ElAdictoalaIA) reportó hace 54 minutos

  Un tío le dio a GPT-5.5 un repo vacío de GitHub y le dijo "apáñatelas tú solo" — ahora el modelo commitea cada hora sin supervisión humana Lo que ha pasado después es más raro de lo que esperaba: ① PRIMER COMMIT: SE NOMBRÓ PROJECT MANAGER En vez de ponerse a picar código, creó un roadmap, un changelog, un archivo de estado y otro explicando sus decisiones. Como el becario que llega el primer día y se pasa la mañana organizando carpetas en vez de currárselo. ② LE PREGUNTÓ QUÉ COJONES ESTABA CONSTRUYENDO Respuesta: "Autonomous Forge, un gestor de mantenimiento de IA para proyectos de GitHub. Voy a leer roadmaps, elegir tareas pequeñas, hacer cambios, testearlos y registrar cada acción." Básicamente, una IA autónoma intentando construir un sistema para IA autónoma. Como un perro persiguiéndose la cola pero con commits. ③ AHORA HAY DOS AGENTES TRABAJANDO El autor metió un segundo agente para acelerar el proceso x2. Dos IAs decidiendo qué hacer sin que nadie les diga nada. Esto o sale algo útil o acaban con 900 commits de updates al README. El repo es público. Puedes ver cómo falla tests, se corrige y probablemente overthinkea soluciones de 10 líneas.

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  rob. (@robiartec) reportó hace 54 minutos

  10 REPOSITORIOS DE GITHUB PARA CLONAR CUALQUIER VOZ CON IA ElevenLabs está bien. Pero pagas cada mes por algo que existe en abierto, que puedes correr en tu máquina y que nadie te puede quitar si cambian los precios. → Cada repo clona una voz a partir de segundos de audio → Le escribes el texto y la voz lo dice con tu entonación → Todo corre local, tus audios no salen a ningún servidor externo → Varios soportan múltiples idiomas y ajuste de velocidad → Open source, gratis, sin límite de caracteres ni de créditos Lo que te cobran como servicio premium lleva años disponible en GitHub. Solo había que saber dónde mirar. Guárdalos 👇

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  David C. (@davidcorto) reportó hace 56 minutos

  3/3 El problema es la "maleabilidad de la firma" (un viejo conocido que ya sufrió Bitcoin): GitHub acepta ligeros cambios en los bytes de la firma sin normalizarlos. No tienes que hacer nada en tus repos, la solución la debe aplicar GitHub en sus servidores.

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  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 56 minutos

  La próxima semana me voy de hotel. Ya he usado mi software para tener listo mi DNI cuando me lo pidan en recepción. O bien se enseña desde el móvil o bien se envía por mail para que lo puedan ver. E incluso por WhatsApp muchas veces. Recuerda que es: - 100% offline - Gratis - Instantáneo - Funciona en cualquier PC e incluso sistema operativo. Yo mismo acabo de descargarme el archivo de mi github y al hacer "clic" en él, se me ha abierto Chrome con la aplicación. En menos de 30" me he guardado mi DNI (anverso y reverso) modificado. Se leen todos mis datos pero con la marca de agua. Además, EXTREMADAMENTE ÚTIL, ante cualquier filtración a Internet por parte de la empresa, podremos saber quién ha sido la culpable y denunciar si hiciese falta. Es imposible hacerlo más fácil y más rápido. IngenieroSeed