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 (16%)
• Errores (13%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Créteil	Sitio Caído	hace 10 días
Trichūr	Errores	hace 14 días
Brasília	Inicio de Sesión	hace 14 días
Lyon	Sitio Caído	hace 14 días
Tel Aviv	Sitio Caído	hace 18 días
Rive-de-Gier	Sitio Caído	hace 18 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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  OverXeT (@Overxet) reportó hace 3 minutos

  🚨 GitHub parchó falla crítica (CVE-2026-3854) que permitía acceder a millones de repositorios privados mediante ejecución remota de código. Protege tu proyecto actualizando ahora. #GitHub #Seguridad

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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 4 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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  kento iv (@0xKento_) reportó hace 6 minutos

  Antes de instalar un repo random de GitHub… yo miraría esto: -Último commit Si no se actualiza hace meses/años, mala señal. -Issues No importa que tenga bugs. Importa si alguien responde. -README Tiene que explicar qué hace, cómo instalarlo y cómo usarlo. -Dependencias Si instala paquetes raros o innecesarios, ojo. -Permisos Si pide tokens, navegador, archivos o acceso al sistema… revisá dos veces. -Código sospechoso Buscá cosas como eval, exec, scripts raros o URLs desconocidas. -Comunidad Stars ayudan, pero miro más forks, PRs y mantenimiento real. -Tests / CI Si tiene tests, releases y GitHub Actions, suma confianza. Regla simple: Un buen repo no solo funciona. Se entiende, se mantiene y no te pide permisos de más. GitHub está lleno de oro, pero también de trampas muy peligrosas. No ejecutes primero. Revisá y validá. Hoy en la PC tenemos datos más importantes que en cualquier otro lugar. Cuidalos.

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  Koios (@KoiosTruth) reportó hace 7 minutos

  🚨Según informes, Microsoft está reduciendo el uso interno del código Claude de Anthropic después de que sus costos de IA se dispararan debido al rápido aumento del uso por parte de los empleados. Algunos equipos están siendo impulsados ​​a usar GitHub Copilot mientras la compañía intenta controlar los costos de la IA. Uber, al parecer, enfrentó un problema similar. Los ejecutivos afirmaron que la compañía ya había agotado su presupuesto anual para herramientas de IA en abril, debido al uso intensivo diario de la programación con IA por parte de los ingenieros. Las herramientas de programación con IA se utilizan ahora para todo, y ese nivel de uso genera enormes costos de computación y tokens cuando miles de empleados utilizan estos sistemas simultáneamente. Fuente: TomsHardware

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  Filipe (@filicroval) reportó hace 9 minutos

  Alguien acaba de open-sourcear una agencia de IA completa. Más de 140 agentes. 88k stars en Github. 12 divisiones: ingeniería, diseño, marketing, ventas, finanzas, QA, soporte… Cada agente viene con rol, flujo de trabajo y entregables claros. Funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI, Windsurf y más. Lo instalas con un comando y tienes una especie de equipo operativo dentro de tu entorno de trabajo. La parte interesante: esto empezó como un hilo de Reddit y terminó convertido en un repo enorme, con licencia MIT y miles de forks. Suena exagerado, pero apunta a algo real: una sola persona ya puede trabajar con est ructura de empresa sin tener una empresa detrás.

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  ❥┊ Akeideu ₊˚. (@akeideu) reportó hace 12 minutos

  ¿Está caído Github otra vez?

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  Ervin Mo (@ervinmo1391) reportó hace 15 minutos

  GitHub acaba de confirmar el robo de 3,800 repositorios internos. No fue un hack directo, sino una extensión de VS Code 'envenenada' que comprometió el SDK de Python de Microsoft. Esto no es un bug, es un gusano de cadena de suministro (supply chain worm) que se metió hasta la cocina. ✅ El problema no es el código, es de dónde viene. ✅ Una extensión de confianza se volvió un caballo de Troya. ✅ La seguridad de tu negocio depende de cada pieza que instalas. La lección es clara: la IA no te va a salvar si tu base de software está podrida. La verificación rigurosa no es opcional.

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  unai apipi (@ApipiUnai43775) reportó hace 16 minutos desde Hernani, Basque Country

  Es una web en GitHub, un servidor en Render y la base de datos en Supabase Por ahora es solo experimental y mi intención es desarrollarlo y en algún momento ponerlo gratis en la play store

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  José Luis Chávez del Cid (@jlchavezGT) reportó hace 16 minutos

  GitHub valió su seguridad por una extensión con un problema de seguridad.

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  Bitácora de un Ingeniero de Software (@bitacoraingsoft) reportó hace 22 minutos

  El problema no es que la IA escriba código malo. Es que escribe código decente: nombres correctos, estructura razonable, tests que pasan… pero con decisiones que un humano con contexto del negocio no habría tomado. Y eso no se ve en un diff de GitHub.

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  6x6es16 (@maquiavelo_san) reportó hace 23 minutos

  @Atom_Hamburger @TheUnknownMikan @InformaCosmos Ok, entendí el punto, pero mi comentario era más en tono de burla por eso puse lo de “ayuda de la IA”. Aun así, no hay IAs especializadas en eso jajaja solo copian un repositorio de GitHub de unos indios que usan un "FER" y ya. Busca lo que es TensorFlow.

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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 23 minutos

  @Fluyeporlaweb @Fluyeporlaweb Vaya, 30 pavos al mes por generar fotos del estilo "señora con gato espacial". Menos mal que en GitHub hay gente que no vive del aire y te deja hacer lo mismo sin vender tu alma a Discord. A darle caña al repo y a ahorrar para pipas.

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  Facundo (@nontuen) reportó hace 31 minutos

  @MatiasScalbi Mis consejos: 1. Pedile que anote en la memoria que siempre tiene que consultar la skill LLM WIKI, personalmente sincronizo después con obsidian en la Mac con github 2. Con kimi funciona para el orto

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  kento iv (@0xKento_) reportó hace 32 minutos

  los que vibecodean sin revisar terminan regalandose. no por usar ia. sino por confiarle demasiado y no tener seguimiento del desarrollo. si estas desarrollando con ia, cuida esto: — nunca pegues api keys reales en el chat — no subas .env a github — agrega .env al .gitignore — usa variables de entorno, no credenciales hardcodeadas — revisa permisos antes de conectar apis — no le des acceso total a herramientas que no entendes — rota claves si alguna vez las expusiste — usa secrets en vercel, netlify, github actions o tu backend — revisa que dependencias te instala — no ejecutes scripts random sin leerlos — pedile a la ia que revise posibles vulnerabilidades — hace commits chicos para detectar que cambio la ia puede hacerte avanzar 10x mas rapido. pero tambien puede hacerte cometer errores 10x mas rapido. el problema no es vibecodear. el problema es pushear codigo que no entendes, con contenido que no sabes que tiene. usa ia para acelerar y desarrollar. pero revisa como dev. no confies al 100% en un proceso que no controlaste.

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  J.C. (@LibreJC) reportó hace 32 minutos

  @MondoXboxEsp @Adrian_GX La info viene de The Information, no ninguna revista de videojuego pero veremos que pasa. Yo no descarto que mínimo la conviertan en filial tipo LinkedIn y GitHub, así a lo mejor le dan mas independencia en la toma de decisiones. Y si va mal, se chapa o se vende. Una pena...

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  precis0x (@precisox) reportó hace 33 minutos

  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.

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  🦖 virby 🦕 (@VirShepard) reportó hace 38 minutos

  como que github está caído?????

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  Color Vivo Internet (@colorvivo) reportó hace 39 minutos

  @skgsergio @awscloud A mi no me funciona github y no se si es por laliga, pero github dicen que todo esta arriba en sus sistemas :(

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  Toni Soriano (@cloudstudio_es) reportó hace 42 minutos

  Microsoft está retirando las licencias internas de Claude Code para empujar a sus desarrolladores a GitHub Copilot CLI. El motivo oficial es consolidación estratégica. El real: cierre de año fiscal y ahorro de costes. Y es que Claude Code era demasiado popular entre los propios devs de Microsoft. El problema es que Copilot CLI todavía va por detrás en prestaciones. Ahora toca al equipo de GitHub ponerse las pilas. Me parece una señal clara de que la guerra de herramientas de IA también se libra dentro de las empresas.

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  Guillermo Casaus (@_guillecasaus) reportó hace 43 minutos

  Un grupo de desarrolladores han creado una copia de CapCut completamente gratis. Se llama OpenCut y permite editar vídeos sin marcas de agua, suscripciones ni funciones bloqueadas. Tiene más de 55.4k stars en GitHub, es open-source y compatible con web, escritorio y móvil. Aquí te explico cómo funciona 👇

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  santi (@santtiagom_) reportó hace 43 minutos

  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.

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  Adrian K. (@kabezadekarpa) reportó hace 44 minutos

  Que mal humor estas apps de github que tenes que ser ingeniero para instalarlas

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  Diego A. (@diegand666) reportó hace 45 minutos

  @catadordemonas @LDeminul @hyperconectado No mijo sumerce no entiende ni que es github, ni como funciona el software libre

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  Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportó hace 49 minutos

  Más de 8.5k estrellas en GitHub, gratis y open source. Retención completa del contexto y la memoria. No tendrás que volver a intentarlo para obtener una respuesta que deberías haber obtenido al primer intento. Funciona con ChatGPT, Claude Code, Gemini, MiniMax, Perplexity, Midjourney y cualquier herramienta de IA que le añadas.

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  Antonio Bonet (@tonyblu331) reportó hace 52 minutos

  @powerhdeleon Lo dudo, creo que a nivel core y storage github seguirá siendo github, storage es cheap, el problema es la inferencia para los LLMs qué Github ha tenido que pagar a proveedores externos, a base de subsidios. Github como tal es su propia infra junto a Azure.

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 53 minutos

  ¿Te ha pasado que le pides a una IA una función simple... Y te devuelve 500 líneas de código, 8 dependencias nuevas y una arquitectura digna de la NASA? 🚨 Un desarrollador se cansó de eso y creó Ponytail. La idea es brillante. Está inspirado en ese programador veterano que lleva más años en la empresa que Git. Le enseñas 50 líneas de código. Las mira. Y las reduce a una sola línea que hace exactamente lo mismo. Ahora tu agente de IA puede pensar igual. Antes de generar código, Ponytail le obliga a hacerse estas preguntas: → ¿Realmente necesito escribir esto? → ¿Ya existe en la librería estándar? → ¿La plataforma ya lo resuelve de forma nativa? → ¿Se puede hacer con menos código? → ¿Hay una solución más simple? Solo cuando la respuesta es "no" a todo lo anterior... Entonces genera código. Los resultados son absurdos: • 80-94% menos líneas de código • 47-77% menos consumo de tokens • Hasta 6 veces más rápido Su filosofía es simple: "The best code is the code you never wrote." Funciona con: ✓ Claude Code ✓ Cursor ✓ GitHub Copilot ✓ Aider ✓ Otros agentes compatibles También incluye comandos como: /ponytail /ponytail-review /ponytail-audit para revisar, simplificar y auditar automáticamente el código generado por la IA. Si estás cansado de que los agentes conviertan problemas simples en proyectos de 3 carpetas y 12 archivos... Necesitas ver esto. Repo en los comentarios 👇

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  Ronnie Moncayo (@RonnieMoncayo) reportó hace 53 minutos

  El problema es lo que viene después... Tienes el HTML generado por la IA y quieres compartirlo con alguien. Hoy casi siempre esto se traduce a: - Pasar el archivo por Slack y rezar para que lo abran en el navegador - Crear un repo de cero - Hacer deploy a Vercel / GitHub Pages - O rogarle a alguien técnico que lo publique Todo eso para una demo que quizá viva 2 días.

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  Facundo Pascual (@PascualInvest) reportó hace 55 minutos

  $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.

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  SadAgent (@SadTreachery) reportó hace 59 minutos

  Desgraciadamente, esto es necesario en cierta medida para evitar que ocurra cómo en reddit que hay 50 veces la misma pregunta sin respuesta. Y en GitHub pasa lo mismo con las issues. Esto es solo un síntoma de un problema generalizado, no culpa de Stack Overflow.

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  tpx Security ⠠⠵ (@tpx_Security) reportó hace 59 minutos

  Se ha revelado la vulnerabilidad de severidad alta CVE-2026-3854 (CVSS 8.8) que afecta a GitHub Enterprise Server. La falla radica en la falta de sanitización de las opciones proporcionadas por el usuario durante una operación git push. Esto permite a un atacante inyectar metadatos en los encabezados de servicios internos, logrando la ejecución remota de código (RCE) en los servidores backend y eludiendo los mecanismos de aislamiento (sandboxing), lo que representa un grave riesgo de compromiso cruzado.