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 (68%)
• Inicio de Sesión (24%)
• 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 5 horas
Antananarivo	Sitio Caído	hace 2 días
Paris	Inicio de Sesión	hace 6 días
Lure	Sitio Caído	hace 10 días
Ashkelon	Sitio Caído	hace 12 días
Veigné	Errores	hace 20 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:

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  Brian Mena (@brian_limitless) reportó hace 2 minutos

  4/7 El problema es sistémico. Los tutoriales, la documentación oficial y los examples de GitHub muestran un server aislado que solo tú usas. Nadie te enseña a gestionar 20 o 100 usuarios concurrentes llamando a las mismas tools desde sesiones diferentes.

• 
  Camaleón Raro (@camale0nrar0) reportó hace 6 minutos

  La ejecución está commoditizada. Replit Agent, Cursor, v0, GitHub Copilot, to funciona bien. El diferenciador ahora: criterio pa reconocer patrones, anticipar edge cases, saber cuándo NO delegar al agente.

• 
  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 11 minutos

  Pagas $42 al mes por almacenar tus archivos, tus fotos y tus contraseñas en los servidores de otras empresas. $504 al año por alquilar cosas que solías poseer. Hay un repo en GitHub con 36k estrellas que convierte cualquier mini PC o Raspberry Pi en tu propia nube personal. Sin código. Sin Docker. Sin línea de comandos. Un comando. Treinta minutos. Listo. Se llama CasaOS. Lo que puedes instalar con un clic desde su tienda: Jellyfin - tu propia Netflix con todo lo que tienes descargado Immich - Google Photos con reconocimiento facial incluido Nextcloud - Dropbox en tu servidor, con sincronización en todos tus dispositivos Vaultwarden - 1Password en local, tus contraseñas no salen de tu casa AdGuard Home - bloquea anuncios en todos los dispositivos de tu wifi Home Assistant - controla todos tus dispositivos inteligentes desde un sitio Syncthing - sincronización de archivos sin ninguna nube de por medio 100.000+ apps de Docker disponibles en la tienda. Lo que antes requería un fin de semana entero: Instalar Linux. Configurar Docker. Escribir archivos compose. Montar el almacenamiento. Arreglar errores. CasaOS lo hace todo sin que toques un archivo de configuración. Ves iconos. Los haces clic. ✅ Raspberry Pi, Intel NUC, viejas laptops y la mayoría de mini PCs ✅ Acceso desde el móvil, la TV o cualquier dispositivo fuera de casa ✅ Sin cuenta. Sin suscripción. Sin que tus datos salgan de tu red. ✅ 97 releases. v0.4.15. Apache-2.0. Netflix cobra cada mes. Google cobra cada mes. Dropbox cobra cada mes. 1Password cobra cada mes. CasaOS no. el enlace 👇

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  Guillermo Casaus (@_guillecasaus) reportó hace 12 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 👇

• 
  roman (@Nozelcode) reportó hace 14 minutos

  TU PORTÁTIL VIEJO PUEDE REEMPLAZAR TODAS TUS SUSCRIPCIONES CLOUD. Netflix, Google, Dropbox, 1Password. Ese portátil cogiendo polvo en tu armario, con la batería muerta y el procesador lento, puede hacerlo todo. Pagas unos 40$ al mes. 500$ al año. Por alquilar cosas que antes eran tuyas. Te presento CasaOS. Un sistema gratuito y open source que convierte cualquier portátil viejo, Raspberry Pi o mini PC en tu propia nube personal. Ejecutas un comando. En 30 minutos el portátil se convierte en servidor. Lo abres desde tu móvil, tu TV o cualquier ordenador del mundo. Después eliges las apps desde una tienda integrada. Un clic cada una. → Jellyfin para reemplazar Netflix. Streaming de todas tus películas y series. → Immich para reemplazar Google Photos. Con caras y búsqueda incluidas. → Nextcloud para reemplazar Dropbox. Sincroniza todo en todos tus dispositivos. → Vaultwarden para reemplazar 1Password. Todas tus contraseñas, tus claves. → Home Assistant para controlar todos los dispositivos smart de tu casa. → AdGuard para bloquear anuncios en todos los dispositivos de tu wifi. Sin código. Sin archivos de config. Sin saber Linux. Ves iconos en pantalla. Haces clic. • 34.116 estrellas en GitHub. • Apache 2.0. Gratis para siempre. Más de 100.000 apps Docker disponibles. Netflix te cobra cada mes. CasaOS no. Un comando. Treinta minutos. Quinientos dólares al año de vuelta en tu bolsillo. Tu armario acaba de convertirse en un data center.

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  Nova (@Nova0xz) reportó hace 15 minutos

  IMPRESIONANTE 🤯 India le dio 3 horas a github para eliminar bitchat y ahora es imposible de destruir. Un desarrollador clonó todo el código fuente en Radicle antes de que venciera el plazo. Radicle no tiene servidor central ni una empresa a la cual demandar. No hay un director ejecutivo a quien citar ni una tienda de aplicaciones a la cual presionar. Cada persona que replica el archivo se convierte en un nuevo nodo intocable. Esta aplicación funciona solo con Bluetooth, sin necesidad de internet ni tarjeta SIM. Ahora no solo la aplicación es indestructible, sino también su código fuente. Puedes ordenarle a una empresa que elimine un programa, pero puedes darle órdenes a una red que no le pertenece a nadie.

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  Adicto a la IA | Noticias, tools & prompts (@ElAdictoalaIA) reportó hace 16 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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  Jokker (@0xJokker) reportó hace 20 minutos

  ACABAN DE RESOLVER EL PROBLEMA QUE TODO MARKETER TIENE CON LA IA Antes le pedias a tu agente: “mira que dicen de mi marca en X” Y te devolvia un error, te cobraba por usar la API, te obligaba a iniciar sesion o te bloqueaba la IP Para conectar cada red social tenias que buscar herramientas, instalar dependencias y depurar configuracion… una por una Agent Reach lo soluciona con una sola instalacion: → Tu agente puede leer y buscar en X, Reddit, YouTube, Instagram y mas → Sin pagar ninguna API → Se instala pegando un solo comando en Claude Code, Cursor o el agente que uses → 100% gratis (salvo un proxy opcional de ~1$/mes si lo corres en servidor) Tu agente ya puede leer internet entero Ya supera las 56k estrellas en GitHub 100% open source Si estas usando IA para investigacion, analisis de mercado o creacion de contenido, esto cambia completamente el juego Yo ya lo estoy usando, te recomiendo guardarlo 👇

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 25 minutos

  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.

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 26 minutos

  OpenAI está regalando $1.200 GRATIS para usar Codex Solo necesitas un repo público en GitHub, rellenar un formulario y te dan 6 meses de ChatGPT Pro + Codex Y casi nadie está hablando de esto, seguramente porque no quieren que se entere todo el mundo Todavía estás a tiempo de solicitarlo, aunque no sepas programar o estés empezando Así funciona: 1. Instala Cursor, Codex, Claude Code o lo que uses 2. Monta un proyecto, de lo que sea 3. Súbelo a GitHub 4. Pide a tus amigos que le den stars Deja el link de tu repo en los comentarios, entre todos te daremos Star. Si tienes dudas de si aceptarán tu proyecto, no te preocupes. Estos programas aceptan hasta proyectos a medias Enlace para aplicar abajo👇

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 28 minutos

  pagas $20/mes por Claude Code. un francés publicó en GitHub un proxy que se mete entre Claude y tu terminal y reduce el consumo de tokens un 60-90%. sin tocar tu workflow. sin configuración rara. un binario de Rust. cero dependencias. los números reales de una sesión de 30 minutos: 118k tokens se convierten en 23k. cargo test: 25.000 tokens pasan a ser 2.500. git push: 200 tokens pasan a ser 10. en esa sesión concreta: 130M tokens ahorrados. eficiencia del 88.9%. ✅ compatible con Claude Code, Cursor y cualquier agente CLI ✅ funciona como wrapper transparente de tus comandos habituales ✅ código abierto, Apache 2.0 72.5k estrellas. Rust. Gratis. se llama RTK 👇

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  Ink (@TheInkReaper) reportó hace 32 minutos

  si... ni yo puedo defender la falta de interes y esfuerzo por la gente que se queja asi de github sabes donde esta Releases, sabes ya como funciona, por que tu instinto es decir "esta mal porque no esta como yo quiero"?

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  DMNTR Network Solutions 👻 AS204773 (@weareDMNTRs) reportó hace 32 minutos

  El otro día nos pasaron un desarrollo para poner en producción en un entorno que nos iban a contratar. Como no sabían bien qué tipo de VPS necesitaban, nos dieron acceso para ver la app. Nos dijeron que estaba "listo a falta de 3 retoques". Era un desarrollo que habían hecho los del departamento financiero de la empresa aprovechando que habían dado un curso de Antigravity. Usa 5 lenguajes de programación distintos: PHP, Node, Apps Script, PowerShell y .bat. Cada trozo resuelto de una forma diferente. Las "bases de datos": ficheros JSON y Excels... Datos reales de 9.000 clientes dentro del repo: NIF, IBAN, márgenes, historial de facturación. Sin anonimizar. De hecho, aunque los borres hoy, siguen en el historial de Git... La contraseña de admin se comprueba en el navegador. Está escrita en el JavaScript que se descarga cualquiera. El servidor responde a quien pregunte, sin autenticar, por HTTP. Leer, modificar y borrar registros: gratis. El control de acceso funcionaba perfectamente, siempre que el atacante no supiera pulsar F12. Rutas fijas del PC del desarrollador, cero tests, 1 GB de repo con las librerías y las bases de datos dentro. Y en una herramienta, rastros de que el código se corrompió y lo reconstruyeron a partir de logs y ficheros de texto... Los commits, una novela: "arreglado", "ahora sí", "ahora sí de verdad", "funciona no tocar", "woooo"... Todo en GitHub. Privado, pero GitHub. Estuvimos entre cortarnos las venas o dejárnoslas largas. Obviamente hemos dicho: NO.

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  Phantoha (@chipbyte156096) reportó hace 33 minutos

  @DAZZLER_ES Con fé. Nah mentira, por ahí ví que te pasaron un link a un tuto de reddit, ese no te sirve, osea, funciona pero es la peor forma de hacerlo. Para empezar busca MO2 Linux, hay un instalador en GitHub junto a una guía del desallorador. Es un archivo binario que +

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  Domina IA (@Domina_IA) reportó hace 34 minutos

  "Prompt Engineer Certificado" es el cosplay más caro de LinkedIn. Se lo sacan en un finde. Loop Engineer. Context Engineer. Hasta Chief GPT Officer — existe, de verdad. Badge reluciente, discurso de gurú… y silencio absoluto cuando les preguntas qué es un token. La RAE llama titulitis a valorar un papel como si fuera conocimiento. En España el 35% de los titulados ya está sobrecualificado (Eurostat 2024; UE 21%). Mete en esa cultura un sector nuevo, ruidoso y mal definido como "trabajos de IA" y el resultado es predecible: proliferan sellos antes de que nadie se ponga de acuerdo en qué hay que saber para merecerlos. Señal brutal: ¿tienes algo en producción? No un Colab del curso. Un sistema con usuarios reales que se rompe de formas reales. Seis badges y un GitHub con un fork ajeno de hace dos años no es currículum. Es merchandising. Un Nobel no salvó a LTCM. Un badge de plataforma no te blinda ante un LLM en producción. El diploma es un atajo narrativo. La habilidad no tiene atajo: solo trabajo expuesto a la realidad. El Cuñado no es idiota. Está asustado. Y el miedo es el mejor comercial del mundo.

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  santi (@santtiagom_) reportó hace 36 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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  Sombra Radio (@SombraRadionews) reportó hace 36 minutos

  El problema: el test copió problemas de GitHub directamente, sin limpiar. Muchos de estos retos exigen herramientas web obsoletas que ya no existen o intentan arreglar código que ya está bien. La IA "suspende" no por falta de habilidad, sino por fallos de diseño.

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  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 37 minutos

  🚨 UN PROGRAMADOR SOLO ACABA DE LOGRAR LO QUE GOOGLE LLEVA AÑOS IGNORANDO Desarrolló Obscura, un navegador headless en Rust creado específicamente para agentes de IA, scraping masivo y automatización. Solo usa 30 MB de RAM. Las páginas cargan en 85 ms. Bloquea automáticamente 3.520 trackers. Elimina anuncios, analíticas y todo script de rastreo. Se llama Obscura y tiene lo que Chrome nunca podrá darte: Cada sesión genera una huella digital completamente distinta. GPU, canvas, audio, batería… todo se randomiza en tiempo real. Ningún detector de bots lo identifica porque se comporta exactamente como un Chrome real. Es el reemplazo directo de Puppeteer y Playwright. Sin Node.js. Sin dependencias pesadas. Un solo binario ligero. Ya supera las 19k estrellas en GitHub. 100% open source. Totalmente gratis. Si trabajas con scraping, IA o automatización… esto no es solo una mejora. Es un cambio de juego. Guarda este post antes de que se te olvide. Es una de las mejores herramientas que han salido este año 💎

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  Domingo Gallardo (@domingogallardo) reportó hace 40 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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  Gentleman Programming (@G_Programming) reportó hace 40 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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  kuchuflitux (@kuchiflitux) reportó hace 43 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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  sammwy (@sammwy) reportó hace 44 minutos

  @xezrxl A este punto creo que es bait, pero te respondo porque no está de mal divulgar. Los launchers de MC están hechos en lenguajes de programación completos que permiten tener utilidades como parsing de archivos. Minecraft usa JSON dinamicos para el meta-version, el cual es una set de instrucciones de como el juego debe iniciar dependiendo la versión, el sistema operativo, la arquitectura y el jugador. Existe una API de mojang llamada piston que entrega los meta versión de cada versión (ej 1.20.1) El archivo JSON tiene de estructura la verificación de integridad (checksum), el listado de assets y su indexado por hashes (.minecraft/assets), el manejo de binarios nativos dependiendo arch y OS (.minecraft/native) el cual debe descomprimir en un .zip, el manejo de dependencias con namespace (.minecraft/libraries) y el manejo local del meta-json y el JAR del entry point (.minecraft/versions) Una vez teniendo esto en cuenta, se arma algo llamado classpath, el cual es un listado de todos los archivos que van a corresponder a esa versión del juego, los nativos a integrar, el asset path a usar y el "mcdir" junto con mas argumentos como la sesión del jugador, etc... Mi idea es construir todo esto desde un script de windows ".bat" o de bash ".sh", el cual, al menos Windows, es bastante básico. No poseo parser JSON, ni validación de checksum, ni forma de decomprimir el ZIP, ni forma de iterar, descargar o interpretar los meta de forma correcta. Por eso es complicado, y hasta la fecha no vi nada igual. tuve que ingeniarmelas usando un truco que se me ocurrió. Esa es la razón. Podés ver el código del script en GitHub.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 45 minutos

  Tu agente de IA acaba de escribir 80 líneas para algo que necesitaba 5. No porque no sepa hacerlo mejor. Sino porque nadie le ha dicho que ser perezoso es una virtud. Ponytail es el plugin que cambia eso. 9.7k estrellas en GitHub. MIT. v4.4.0 publicada hace unas horas horas. Lo que hace antes de escribir cualquier línea: 1. ¿Esto necesita existir? No - descártalo (YAGNI) 2. ¿Lo hace la stdlib? Úsala 3. ¿Hay una feature nativa de la plataforma? Úsala 4. ¿Una dependencia ya instalada lo resuelve? Úsala 5. ¿Cabe en una línea? Una línea 6. Solo entonces: el mínimo que funciona Los benchmarks en producción real: 80-94% menos código generado 47-77% menos coste en tokens 3-6x más rápido que un agente sin restricciones El caso concreto: un agente normal generó 293 líneas. Con Ponytail: 47. Las 246 líneas que nadie escribió nunca han causado un incidente. ✅ Plugin nativo para Claude Code con badge [PONYTAIL] en el statusline ✅ Comandos /ponytail-review, /ponytail-help y /ponytail-debt incluidos ✅ 3 niveles de intensidad: lite, full y ultra ✅ Reglas para Cursor, Windsurf, Cline, Copilot, Aider y Kiro incluidas ✅ /ponytail-debt: cosecha los atajos diferidos en un ledger para que "después" no se convierta en "nunca" ✅ Compatible con Claude Code, Codex, OpenCode y Cursor Lo que no toca nunca aunque seas en modo ultra perezoso: Validación en límites de confianza, manejo de errores, seguridad y accesibilidad. Perezoso significa eficiente. No descuidado. el enlace 👇

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  darwin enriquez (@darwinenriquez) reportó hace 49 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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  YONI AGUILAR (@yaguilaro101) reportó hace 49 minutos

  @Vampitech @Sebs9XX Funciona fluido también/ solo tienes que dejar se guarde las texturas en el cache/ ahi mismo en el github lo menciona, que a la 3era vez que se carga el juego ya no salen esos glitches de texturas. / comprobado por mi

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  Cristian Aboitiz | Abogado penalista | CABA y GBA (@abogadoaboitiz) reportó hace 50 minutos

  Un escrito de consumo puede parecer perfecto y estar jurídicamente mal. 3 errores comunes: - Seguir usando el tope fijo del art. 52 bis LDC. - Aplicar la prescripción del art. 50 LDC para la acción resarcitoria. - No detectar qué fuero corresponde según jurisdicción y monto. El problema es usar una IA que no conoce derecho argentino. Actualicé Claude for legal Argentina 🇦🇷 con un módulo de derecho del consumidor. - Ley de Defensa del Consumidor. - CCCN. - DNU 70/2023. - Ley 27.701. - Jurisprudencia verificada. Subís los hechos. El sistema analiza la relación de consumo, detecta la vía posible, marca vacíos probatorios y te avisa qué falta antes de redactar. Si no encuentra respaldo, no inventa: Marca: [VACÍO PROBATORIO] [VERIFICAR VIGENCIA] [INSERTAR FALLO VERIFICADO] Incluí modelos de: - Daño punitivo. - Amparos contra aumentos de prepaga. - Garantía legal. - Cartas documento. - Reclamos administrativos. 👇 GitHub en comentarios

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 52 minutos

  @precisox Interesante propuesta. Pero GitHub ya integra Copilot, GitHub Code Search AI y GitHub Actions con AI. ¿Qué hace a Origin diferente que no se pueda replicar aquí? Sería útil ver un caso concreto donde GitHub falla y Origin lo soluciona.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 58 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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  Gabriel Garcia (@gabrielalej) reportó hace 59 minutos

  @CieloDahy La semana pasada Codex tenía serios problemas con el navegador interno q hacían q se cerrará el mismo codex cada vez q habría una página. Le explique el problema, encontró el ticket en github y otros usuarios, deshabilitó su propio navegador y me generó un recordatorio para cuando den el ticket x cerrado. Inception.

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  🇲🇽 ingjmanuells :~$ (@ingjmanuells) reportó hace 60 minutos

  ¿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.