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GitHub

Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones

Problemas detectados

Usuarios informan de problemas relacionados con: sitio caído, inicio de sesión y errores.

Mapa de Fallos

GitHub es una empresa que proporciona alojamiento para el desarrollo de software y control de versiones mediante Git. Ofrece el control de versiones distribuidas y la funcionalidad de gestión del código fuente de Git, además de sus propias características.

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.

15 de julio: Problemas con GitHub

GitHub está teniendo problemas desde 10:20 a. m. CET. ¿Estás también afectado? Déjanos un mensaje en los comentarios.

Problemas Más Reportados

Los siguientes son los problemas más recientes informados por los usuarios de GitHub a través de nuestro sitio web.

  • 67% Sitio Caído (67%)
  • 20% Inicio de Sesión (20%)
  • 13% Errores (13%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

CityProblem TypeReport Time
Veigné Errores hace 2 días
Paris Sitio Caído hace 5 días
Saint-Paul Sitio Caído hace 6 días
Saint-Paul Sitio Caído hace 6 días
Mexico City Inicio de Sesión hace 7 días
León de los Aldama Sitio Caído hace 7 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:

  • precisox
    precis0x (@precisox) reportó

    CapCut decidió cobrar por funciones básicas y empezó a entrenar su IA con todos los vídeos que editaban sus usuarios. Un grupo de developers se molesto tanto que clonaron la app entera desde cero y la subieron gratis a GitHub. Se llama OpenCut. 45.800 estrellas en menos de un año, y sí, la gente está migrando en silencio. -> Edición por timeline con múltiples pistas -> Vista previa en tiempo real (sin renderizar) -> Cero watermarks en cualquier exportación → Sin suscripciones, sin premium, sin funciones bloqueadas -> Funciona en web, escritorio y móvil con el mismo código -> Tus vídeos nunca salen de tu dispositivo (todo en el navegador) -> Licencia MIT: cualquiera puede forkearlo y lanzar su propia versión CapCut empezó siendo gratis hasta que paywalleó las transiciones básicas, luego la resolución alta, luego puso watermarks y finalmente usó tu contenido para entrenar IA. El clásico camino de toda herramienta “gratis”. OpenCut rompe ese ciclo porque es imposible hacer lo mismo con él. Licencia MIT = nadie puede poner paywall, obligar cuenta ni entrenar IA con tus proyectos. Si lo intentan, alguien lo forkeará en 48 horas. Ventajas que ya le ganan a CapCut: - Todo se procesa localmente (privacidad real) - Sin cuenta de CapCut, Apple ni Google - Código abierto que puedes auditar línea por línea - +90 contributors activos cada semana - Versión web que corre hasta en Chromebooks y Linux - Sin tracking ni fingerprinting Números que explican el boom: - 45.800 estrellas en GitHub - 4.700 forks - 1.280 commits en desarrollo activo - Respaldado por Vercel La verdad incómoda para CapCut: Su único moat era ser “gratis”. En cuanto apareció una alternativa open source que lo igualó ese moat desapareció. OpenCut ya lo alcanzó. MIT License. • 100% Open Source • Gratis para siempre. Repo en los comentarios, espero te sirva 👇

  • Nozelcode
    roman (@Nozelcode) reportó

    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 ↓

  • NatyShi_
    NatyShi 🦇🔊🏴 (@NatyShi_) reportó

    @noestelar @NousResearch Tengo hermes en pc para desarrollo de skills y agentes y uso diario que hace push a github de las novedades en memory, skills etc y en la documentacion de cambios en contenido que levanto con obsidian. En la vm con linux en un server local tengo hermes que hace pull del repo y se mantiene actualizado de las novedades, corre 24/7 y es el gateway con telegram para q desde mi movil pueda interactuar con hermes 24/7. La vm es un "digital twin" de hermes pc como backup y corriendo 24/7 desde donde necesite aun sin pc, sincronizado a traves de un repo. No se si eso ayuda a entender o confunde mas. Estoy documentando todo sobre arquitectura y logica para el q quiera armarse algo asi si es de interes

  • Metaload_ES
    Metaload (@Metaload_ES) reportó

    🚨 Microsoft estudia separar Xbox del resto de su negocio. Según un informe de The Information, la compañía estaría barajando convertir Xbox en una subsidiaria independiente, similar a cómo gestiona LinkedIn o GitHub, e incluso valoraría una empresa conjunta con socios externos. El motivo: el margen de beneficio de Xbox ha caído al 3% y la división lleva años sin justificar la compra de Activision Blizzard por 69.000 millones de dólares. Asha Sharma envió un email interno reconociendo que la división está "sobrepasada" y se prevén despidos masivos en julio. Pese al panorama complicado, Sharma ha conseguido aprobación de Satya Nadella y Amy Hood para aumentar la inversión en franquicias top como Halo, Fallout y The Elder Scrolls. La plataforma alcanza ya a más de mil millones de jugadores entre consola, PC, móvil y cloud.

  • maarcoofdezz
    Marco (@maarcoofdezz) reportó

    El CLAUDE. md de Karpathy alcanzó el #1 en las tendencias de GitHub. Más de 220,000 estrellas. La mayoría de los desarrolladores aún no lo han leído. Son 65 líneas. Llevó la precisión en la codificación con IA del 65% al 94%. Las 4 reglas dentro: → piensa antes de codificar expón tus suposiciones. pregunta cuando no estés seguro. nunca adivines. → simplicidad primero escribe el código mínimo que resuelva el problema. sin abstracciones que nadie pidió. → cambios quirúrgicos no toques código no relacionado con la solicitud. cada línea cambiada debe rastrearse hasta lo que se pidió. → ejecución orientada a metas convierte instrucciones vagas en criterios de éxito verificables antes de escribir una sola línea. eso es todo. 65 líneas. 4 reglas. 94% de precisión. guarda esto antes de que sea demasiado tarde

  • Ophuscado
    Ophuscado (@Ophuscado) reportó

    La gente está preocupada porque los repositorios 'privados' que subieron a GitHub dejaron de serlo. Su problema fue asumir, por los motivos que fueran, que la nube podría garantizar la confidencialidad de sus datos.

  • Fluyeporlaweb
    PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó

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

  • JavaLogs
    JavaLogs🌠 (@JavaLogs) reportó

    Dado a los recientes temas de GitHub me he puesto a pensar en tener mi propio servidor de repositorios privados.

  • juan_barbat
    Juan Barbat (@juan_barbat) reportó

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

  • UnTalNixon_exe
    Nix0n (@UnTalNixon_exe) reportó

    @precisox El error de Toyota que tardó 5 años en descubrirse (y cómo dejar de confiar en los .env): En 2017, un desarrollador de Toyota dejó una clave de acceso real hardcodeada en un repositorio público de GitHub. Nadie se dio cuenta hasta 2022. Durante media década, la cadena de custodia de los datos de cientos de miles de clientes estuvo totalmente rota. El problema no es el error humano; es que seguimos usando flujos de trabajo de 2010 para gestionar secretos en 2026. Solo en 2025, GitGuardian detectó más de 28 millones de credenciales expuestas en GitHub.

  • domini_code
    dominicode (@domini_code) reportó

    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

  • sergiomarquezp_
    Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó

    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.

  • MariaJoseF40858
    Derechamente oficialista (@MariaJoseF40858) reportó

    @maurifigveroa @thanks4fish42 @PilarGinesta Qué ironía que uses esa imagen, porque esa cita es una falsa atribución de internet que Mark Twain jamás escribió o dijo. Estás aplicando a la perfección tu propia foto: ninguna cantidad de evidencia (como demostrarte que tu dato de CIPER es un invento de un GitHub tuitero, o que el fallo de la Corte por las licencias de Urrutia es real) va a convencer a alguien cegado por la ideología. Te quedaste sin un solo argumento legal ni contable y tuviste que arrancar con un meme cliché de redes sociales. El burdo intento de superioridad moral se te derrumbó por completo.

  • gnapse
    Ernesto 🇨🇱🇦🇶 (@gnapse) reportó

    @galislab La rama en sí no la tiene. El PR en GitHub es el que tiene la info. Pero branch ≠ pull request. Los commits sí tienen la info, pero es un paso adicional para buscarla. Anyway, no es que sea de gran ayuda, pero no veo por qué alguien perdería mi respeto por eso.

  • Fluyeporlaweb
    PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó

    Cada vez que tu agente de IA lee un log, un JSON o un chunk de RAG te cobra tokens por cada carácter. Un stack trace de 100 líneas. Una respuesta JSON de una API. Un directorio de archivos. El modelo no necesita todo eso verbatim. Pero tú pagas como si sí. Un ingeniero senior de Netflix pasó meses construyendo la capa que comprime todo eso antes de que llegue al modelo. Se llama Headroom. 23k estrellas en GitHub en menos de 6 meses. Apache 2.0. 60-95% menos tokens. Las mismas respuestas. No es marketing. Está validado en GSM8K, TruthfulQA y SQuAD. El benchmark más flipante: 94.9% de compresión con 98.2% de recall en páginas HTML. Lo que hace entre tu agente y el LLM: CacheAligner estabiliza el prefijo para mejorar los hits de KV cache. ContentRouter detecta el tipo de contenido y lo manda al compresor correcto. SmartCrusher aplasta JSON y datos estructurados. CodeCompressor comprime código via AST sin perder semántica. Kompress-base comprime texto natural via un modelo en HuggingFace. Y lo más importante: La compresión es reversible. Si el modelo necesita el original completo lo pide con headroom_retrieve y lo recupera. No se tira nada. Nunca. ✅ Funciona como librería Python, proxy HTTP o servidor MCP ✅ Compatible con Claude Code, Cursor, Codex, LangChain y cualquier agente ✅ Memoria compartida entre agentes con deduplicación automática ✅ Aprende de los fallos y escribe correcciones a CLAUDE.md y AGENTS.md ✅ Corre 100% local - tus datos no salen de tu máquina ✅ 154 releases. v0.24.0 hace 3 días. Activo hace 1 hora. Si usas Claude Code a diario y no tienes esto instalado estás pagando el doble de lo que necesitas. el enlace 👇

  • Bandicotmonito
    Bandicootmonito (@Bandicotmonito) reportó

    @megadjx13 @Markus00095 Si amigo ya funciona y es muy fácil de instalar, solo baja el zip de mwifiex del repo de Github ps5 Linux, extraerlo, abrir terminal donde tienes los archivos extraídos y solamente usar el comando sudo ./install.sh, es recomendable tener el kernel en 7.0.8 antes de esto.

  • ingjmanuells
    🇲🇽 ingjmanuells :~$ (@ingjmanuells) reportó

    ¿Sabes que es un webhook? Un webhook es una notificación automatizada y en tiempo real entre aplicaciones. Funciona mediante un evento (como un "push" en GitHub), lo que dispara una petición HTTP automática hacia un servidor para ejecutar una acción inmediata.

  • PascualInvest
    Facundo Pascual (@PascualInvest) reportó

    $MSFT : Es una buena oportunidad hoy a largo plazo? Microsoft cotiza hoy a $411, casi 26% por debajo de sus máximos de mediados de 2025. Para la mayoría de los inversores eso suena a problema. Para mí suena a contexto que vale la pena entender antes de sacar conclusiones. El negocio que hay detrás del precio: Las métricas operativas de Microsoft no reflejan una empresa en dificultades. El margen bruto es 68.3%, el margen EBIT 46.8%, el ROE 34% y el ROIC 27.4%. Estos no son números de una empresa que está perdiendo relevancia competitiva, son números de un negocio con ventajas estructurales que se han profundizado con el tiempo, no erosionado. El crecimiento forward a dos años proyecta ingresos al 16.8% CAGR, EBITDA al 21.3% y EPS al 19.1%. Una empresa de $3 trillons de market cap creciendo earnings casi al 20% anual no es una empresa cara en términos relativos, es una empresa que el mercado está evaluando con el múltiplo de una utility cuando el perfil de crecimiento es el de una plataforma tecnológica en expansión. Por qué cayó y qué dice eso: La corrección de $550 a $360 entre mediados de 2025 y marzo 2026 fue una de las más pronunciadas de los últimos años para Microsoft. Las razones fueron varias y vale separarlas. Primero, la preocupación genuina sobre si el capex masivo en IA, que para Microsoft supera los $80B anuales, va a generar los retornos que justifican la inversión. Segundo, la desaceleración relativa en el crecimiento de Azure frente a las expectativas que el mercado había construido durante el rally de 2024. Tercero, el contexto macro de tasas altas que comprimió múltiplos en toda la categoría de software de alta calidad. Lo que el mercado no está procesando bien es que ninguno de esos factores cambia la posición competitiva estructural de Microsoft. Azure sigue siendo el segundo cloud del mundo con crecimiento de doble dígito alto. El segmento de Productivity and Business Processes, que incluye Office 365, Teams y LinkedIn, tiene una base de ingresos recurrentes que ningún competidor puede replicar en el corto plazo. Y GitHub Copilot, con más de 15 millones de usuarios de pago, es la adopción de IA empresarial más concreta y medible del mercado. La tesis de largo plazo y por qué sigue intacta: Microsoft tiene algo que muy pocas empresas en el mundo tienen: tres negocios distintos que son cada uno líderes en su categoría y que se refuerzan mutuamente. Azure es la infraestructura. Office y Teams son la capa de productividad. Y la integración de Copilot en ambas capas es el vector de monetización de IA más avanzado del mercado empresarial. La relación con OpenAI, que el mercado sobrereaccionó cuando se renegociaron los términos, sigue siendo estratégicamente valiosa. Microsoft no necesita poseer OpenAI para beneficiarse de los modelos, necesita que Azure sea la infraestructura donde esos modelos corren y que Copilot sea la interfaz donde las empresas los consumen. Eso sigue siendo exactamente así. El Fwd PE de 22.5x con crecimiento de EPS al 19% CAGR implica un PEG de aproximadamente 1.2x. Para el S&P 500 en promedio ese ratio está cerca de 2x. Microsoft cotiza con descuento de calidad respecto al índice, lo que históricamente ha sido una oportunidad de entrada, no una señal de alerta. Lo que hay que monitorear: Hay dos variables que definen si la tesis se confirma o se deteriora en los próximos cuatro trimestres. La primera es el crecimiento de Azure, específicamente si la aceleración que el management prometió para la segunda mitad del año fiscal se materializa en los números. La segunda es la conversión de Copilot de producto de adopción temprana a línea de ingresos material. Microsoft reportó $13B en ingresos anualizados de Copilot hace pocos trimestres y ese número tiene que seguir creciendo para que el múltiplo actual se justifique sin necesidad de expansión adicional. El MktCap/FCF de 67x es el número que más me incomoda y hay que nombrarlo con honestidad. Es elevado incluso para Microsoft, y refleja que el mercado está capitalizando crecimiento futuro de FCF que todavía no está en los estados financieros. Si el capex en IA no se traduce en expansión de márgenes en los próximos dos años, ese múltiplo va a tener que comprimirse. Mi conclusión: A $411 con 22.5x Fwd PE, 27% de ROIC, tres negocios líderes en sus categorías y la plataforma de IA empresarial más adoptada del mercado, el perfil de riesgo retorno de largo plazo es asimétrico a favor del inversor paciente. El riesgo no es que Microsoft pierda relevancia. El riesgo es que el capex masivo en IA tarde más de lo esperado en traducirse en FCF. Y ese es un riesgo que creo vale la pena asumir cuando el precio de entrada es este y no el de $555.

  • Fluyeporlaweb
    PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó

    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 👇

  • heyfredds
    fred (@heyfredds) reportó

    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.

  • dario_perez
    Dario Perez (@dario_perez) reportó

    @cociclo @fergleiser Estoy forzando a mis alumnos a mudarse a GitHub + latex para los manuscritos. Preparé un servidor que compila cuando recibe commits con un webhook… Todos trabajan localmente.

  • nicos_ai
    Nico (@nicos_ai) reportó

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

  • precisox
    precis0x (@precisox) reportó

    Un desarrollador automatizó absolutamente toda su vida con scripts. Después renunció. Sus compañeros descubrieron todo. El repositorio se llama Hacker Scripts. Más de 49.500 estrellas en GitHub. Basado en una historia real. La historia original apareció en un foro ruso alrededor de 2015. Un ingeniero de builds dejó la empresa. Sus compañeros revisaron su antigua máquina. Esto es lo que encontraron: Script 1: "hangover" Si eran las 8:45 de la mañana y todavía no había iniciado sesión, el script le enviaba un correo a su jefe diciendo “no me siento bien, voy a trabajar desde casa”. Elegía la excusa al azar de una lista que él mismo había preparado con antelación. Script 2: "kumar-asshole" Cuando un cliente concreto escribía un correo con palabras como “help”, “trouble” o “sorry”, el script se conectaba por SSH al servidor del cliente, revertía la base de datos al último backup estable y respondía: “no te preocupes, ten más cuidado la próxima vez”. El cliente nunca habló con una persona real. Script 3: "smack-my-bitch-up" Si pasaban de las 9 de la noche y seguía conectado, el script le mandaba un mensaje a su esposa diciendo “trabajando hasta tarde”, acompañado de una excusa elegida aleatoriamente de una lista predefinida. Script 4: "fucking-coffee" La cafetera de la oficina funcionaba con Linux y tenía un puerto TCP abierto. Cada mañana, exactamente 17 segundos después de iniciar sesión, el script abría una conexión telnet a la máquina y le daba la orden de preparar café. Un latte mediano half-caf que tardaba 24 segundos en salir. Su café siempre estaba listo justo cuando él llegaba a la cocina. Todos los días. Durante años. Su jefe lo consideraba el desarrollador más atento del equipo. Su esposa pensaba que siempre la mantenía al tanto. El cliente creía que tenía el soporte más rápido de la industria. Los cuatro estaban hablando con scripts de bash. Nadie se enteró. Durante años. Cuando sus compañeros encontraron los scripts, los subieron a GitHub. Desarrolladores de todo el mundo los reescribieron en 17 lenguajes diferentes: Ruby, Python, Go, Java, Kotlin, PHP, PowerShell, Node.js y más. Una sola leyenda. Diecisiete lenguajes. 150 commits. La licencia es WTFPL. Una licencia real de código abierto que significa “Do What The **** You Want To Public License”. No automatizó solo su trabajo. Automatizó su vida entera. Y nadie lo descubrió hasta que se fue. 49.500+ estrellas. Con licencia WTFPL. Legendario.

  • arielmathov
    ariel mathov (@arielmathov) reportó

    Día 313 de #buildinpublic hoy segunda clase del programa ejecutivo vibe coding de UDESA, explicando a gente que nunca tocó github cómo hacer para codear y deployar usando v0, cursor, claude, etc. Qué divertido enseñar esto, las caras van de "no entiendo nada" a felicidad cuando ven que algo funciona. Entre ayer y hoy, además, 8 reuniones de ventas. Claramente estamos a otro nivel con el producto y se nota, las demos funcionan mejor, entendemos mejor el pain, sabemos qué hay que hacer. Algunas empresas están probando hacer algo similar en 021 pero para que realmente funcione, hay que pulir al mismo tiempo: company brain+agents+UI de collab / management, sino el impacto no es suficiente. Get technical asap!!!

  • barckcode
    Cristian Córdova 🐧 (@barckcode) reportó

    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.

  • davidcorto
    David C. (@davidcorto) reportó

    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.

  • devruso
    Diario de un picateclas (@devruso) reportó

    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.

  • santtiagom_
    santi (@santtiagom_) reportó

    si querés estudiar IA para crear agentes, tenés que entender los fundamentos. este es el roadmap que seguiría: 1) modelos → una idea básica de qué son los LLMs y cómo hacer tu primera llamada a una API. 2) contexto → qué información ve el modelo y cómo funciona el context window. 3) tools → cómo un modelo puede leer archivos, buscar información, ejecutar código o llamar APIs. 4) MCP → cómo conectás servicios externos, como Google Calendar, GitHub o Slack. 5) RAG → cómo recuperás información relevante sin llenar todo el contexto. por ejemplo: responder preguntas sobre un PDF. 6) harness → el sistema que coordina modelo, contexto, tools, permisos y ejecución. 7) memoria → qué información se guarda para no tener que explicarle lo mismo al modelo una y otra vez. 8) loop agéntico → cómo un agente ejecuta acciones, observa resultados, verifica si cumplió el objetivo y vuelve a intentar. después podés profundizar en: subagents, fan-out, planning, verification loops, evals, permisos y arquitectura. crear agentes es aprender a diseñar sistemas alrededor de modelos. gran parte del trabajo aparece cuando empezás a conectar contexto, tools, memoria, permisos y loops de ejecución.

  • abogadoaboitiz
    Cristian Aboitiz | Abogado penalista | CABA y GBA (@abogadoaboitiz) reportó

    Para los que quieren control total, las opciones son: 1. Auditoría: Leer el código en GitHub antes de conectar para saber qué hace el servidor. 2. Fork + despliegue propio Forkear el repo, revisarlo, desplegarlo en su propia infraestructura (un VPS, un servidor propio, incluso localmente). El endpoint es suyo. Nadie más recibe las queries. Requiere Node.js o Python según el caso, y saber correr un proceso en un servidor. Un técnico de confianza lo hace en una hora. 3. Despliegue local Correrlo en su propia máquina. Sin servidor externo de ningún tipo. Compatible con Claude Desktop (que soporta transporte stdio). No funciona con claude web. Es la opción de máxima privacidad para quien ya usa Claude Desktop.

  • zaynmcps
    z (@zaynmcps) reportó

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