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 (19%)
• Errores (13%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Paris	Sitio Caído	hace 3 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 4 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 4 días
Mexico City	Inicio de Sesión	hace 5 días
León de los Aldama	Sitio Caído	hace 5 días
Créteil	Sitio Caído	hace 27 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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  precis0x (@precisox) reportó hace 3 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 3 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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  Policar Bizar¡ (@PolicarBizar) reportó hace 4 minutos

  a. ChatGPT Codex: qué es, qué puedes hacer con él y cómo utilizarlo ChatGPT Codex es el agente de programación autónomo de OpenAl que va mucho más allá de sugerir código: puede escribir aplicaciones completas, revisar repositorios y ejecutar tareas de principio a fin sin supervisión constante. 2. Codex trabaja de forma autónoma en múltiples frentes relacionados con la programación, desde escribir código desde cero a revisarlo, probarlo o corregirlo. Basta con describir la aplicación, web o script que se necesita para que el agente redacte el código, lo pruebe en un entorno aislado y entregue un resultado listo para revisión. Una de sus funciones más potentes es la conexión directa con repositorios de GitHub, donde puede asumir tareas como corregir errores, añadir funciones, escribir tests o realizar migraciones y refactorizaciones, entregando los cambios en forma de pull request que el usuario acepta o rechaza. También puede responder preguntas sobre código ya existente, explicando cómo funciona una parte concreta o dónde podría fallar, sin necesidad de modificar nada. Lo En materia de seguridad, Codex incorpora revisiones de código para detectar problemas antes de que lleguen a producción, y desde marzo de 2026 cuenta con Codex Security, un agente especializado en identificar y proponer correcciones a vulnerabilidades. La versión de escritorio permite además automatizar tareas repetitivas en horarios programados, como generar informes diarios, y las versiones más recientes le dan capacidad para controlar aplicaciones del ordenador y navegar por la web, pidiendo siempre permiso explícito antes de pasos delicados. V Codex está incluido en todas las suscripciones de ChatGPT, incluida la versión gratuita, aunque con acceso limitado en los planes más económicos. Puede usarse como aplicación de escritorio descargable o en la nube, donde se conecta con GitHub para interactuar con proyectos reales, y en ambos casos el usuario mantiene siempre la última palabra para aceptar, modificar o descartar los cambios propuestos.

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  Esteban Grandal (@egrandal) reportó hace 4 minutos

  @midudev Ya no sirve para nada. Es absurdo. Este mes exploro OpenCode y probablemente me de de baja en GitHub. Una pena, porque era el mejor, pero lo entiendo. El ritmo de crecimiento de uso y recursos (cómputo) que ha experimentado también ha sido absurdo.

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  Carlos Villuendas (@carlosvillu) reportó hace 5 minutos

  @WoodruffW Funciona offline por defecto. Tu YAML no sale de tu máquina. Tres niveles de paranoia: - normal (signal alto, poco ruido) - `--persona pedantic` - `--persona auditor` (te lo canta TODO) Saca SARIF, se enchufa a GitHub Code Scanning y los hallazgos aparecen como annotations en el PR.

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  ZK Radio (@zkradioz) reportó hace 5 minutos

  Zodl v3.5.1 ya está disponible en la App Store para iOS, Play Store y en GitHub para Android. Una vez completada la actualización de la red de Zcash, se requiere un software de monedero actualizado para gastar fondos de Orchard bajo las nuevas reglas de consenso. Tras la actualización, @zodl_app funcionará según lo previsto para enviar y recibir ZEC a través de Orchard. A medida que la infraestructura vuelva a estar operativa, es posible que experimentes retrasos ocasionales. Si es así, ejecuta una prueba de servidor y selecciona el servidor con mejor rendimiento en: Configuración avanzada → Elegir un servidor. Ten en cuenta que las transacciones de Orchard intentadas durante el periodo de actualización de la red no se minaron. Si no estás seguro del estado de una transacción, verifica el TXID en la cadena de bloques o ponte en contacto con @zodl_support. #zcash #zec $zec #update

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  Alejandro Barahona (@Bara_Alex) reportó hace 5 minutos

  @skgsergio @github cada vez funciona peor la verdad Casi todas las semanas hay algo que no deja trabajar bien del todo o nada

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  dominicode (@domini_code) reportó hace 9 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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  Nicolás Schürmann (@_nasch_) reportó hace 11 minutos

  Tengo un flujo de trabajo con agentes desde mi teléfono y mi modelo local LLM corriendo en un servidor que me tiene vuelto loco. Le doy órdenes en la calle y luego de un rato reviso en github. Me encanta.

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  Martin Miranda (@tinchicus) reportó hace 14 minutos

  @FelNaRj @LiberenAlNico x esto, me arme un servidor donde tengo la musica y pelis q me gustan y estoy desarrollando una pagina para acceder a ellos sin necesidad de depender de alguien q me pueda quitar el acceso cuando quiera PD: Estoy puliendolo pa compartir esto en GitHub muy pronto....

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  K0lateral - IA ? (@K0lateral) reportó hace 16 minutos

  @0xJokker @0xJokker Anda ya, GitHub sacando certificaciones como churros. Menos mal, porque hasta ahora cualquiera decía que sabía de agentes por ponerle "eres experto" al prompt. Si esto viene con un examen de verdad, igual hasta aprendemos algo útil.

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  Ophuscado (@Ophuscado) reportó hace 18 minutos

  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.

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  MelipiIIano (@melipiIIano) reportó hace 18 minutos

  Que insufrible es esa gente que critica, a todo evento, que pagues por algún servicio de internet (streaming, juegos, apps, etc) Te evangelizan con el "puedes tenerlo gratis si instalas X proyecto de GitHub" o "si lo haces correr en tu propio servidor Linux" ¡No quiero weon!

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  Zurdo (@catracho_rojo) reportó hace 21 minutos

  Hay tanto ijueputa en esta red social que mandarlos a comer ****** de uno a la vez me llevaría toda la vida, debe haber una forma más eficiente de resolver este problema. ¿Alguna app en Github?

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  José Luis Chávez del Cid (@jlchavezGT) reportó hace 23 minutos

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

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  Bandicootmonito (@Bandicotmonito) reportó hace 23 minutos

  @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.

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  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 23 minutos

  4/ Osloq: conectas GitHub, eliges un issue y lo reproduce en sandbox aislado. Logs, screenshots y el código exacto del fallo. Gratis: 5 investigaciones/mes. JS, TS, Python y Go.

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  Koios (@KoiosTruth) reportó hace 27 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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  Deivinson Tejeda (@DeivinsonTejeda) reportó hace 34 minutos

  Github esta ridiculamente lento... días con varios problemas.

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  Ronnie Moncayo (@RonnieMoncayo) reportó hace 36 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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  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 41 minutos

  Un tipo llamado nbatman en Reddit construyó accidentalmente el sitio web más útil de internet. Se llama FMHY (Free Media Heck Yeah). Este es el sitio web que Google eliminó de los resultados de búsqueda por violaciones de DMCA, que Reddit censuró en la sombra por promover la piratería, que la Motion Picture Association marcó como una amenaza principal de piratería, y que la RIAA presionó a los proveedores de hosting para que abandonaran. Sigue en línea. Se actualiza todos los meses. Así es como funciona. FMHY es el índice. La wiki en sí no aloja nada. Solo te dice dónde vive realmente cada cosa gratuita en internet, organizada en 14 categorías con calificaciones de seguridad en cada enlace individual. → Películas y series en 4K de más de 50 sitios de streaming → Música con calidad de Spotify y Apple Music → Adobe Creative Cloud, Microsoft Office, AutoCAD, JetBrains → Cada curso pago en cada plataforma principal de aprendizaje → 100 millones de libros y artí***** a través de Anna's Archive → Alternativas gratuitas a cada herramienta de IA paga → Una extensión de navegador SafeGuard que marca sitios inseguros en tiempo real Comenzó como un solo documento de Google mantenido por un moderador de Reddit en 2018. Google lo mató con un retiro por DMCA en 2023. La comunidad reconstruyó la wiki en su propio dominio, la reflejó en GitHub y IPFS, y ahora la ejecuta en 12 dominios de respaldo simultáneamente. No hay empresa. No hay CEO. No hay servidor central. Seis voluntarios anónimos mantienen todo el proyecto en su tiempo libre. Las donaciones a través de Ko-fi pagan el hosting. Nadie obtiene ganancias. Hollywood no puede cerrar esto. Spotify no puede cerrar esto. Adobe no puede cerrar esto. Toda la economía de suscripciones se mantiene unida por el hecho de que no sabes que esta wiki existe.

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  Joaco Minatel (@jminatel_) reportó hace 41 minutos

  Me intentaron hackear de una forma que no me esperaba? un comentario en un issue que tenia abierto yo para resolver un problema, y una cuenta creada hace 3 horas enviando un .zip con un fix en zip "en github" (? A ver, es obvio que es algun tipo de info stealer, pero para mi es obvio, el problema es que yo muchas veces mando a claude a leer los issues, que hubiera pasado si lo leia, descargaba el zip y "ejecutaba" el fix? Nunca lo habia visto, no se si es 'normal", no se como GH deja pasar esto realmente, es evidente que es malware.

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  Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportó hace 43 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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  Daniel Limón  (@econopapi) reportó hace 50 minutos

  @jmatuk A mi me regalaron un mes de ChatGP Plus y estoy pensando seriamente en quedarme. Como asistente personal en web me sirve bastante bien, no siento limitaciones de conversación ni degradación de calidad. Además Codex buenisimo. Vengo de cancelar GitHub Copilot y Codex está al nivel

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  Ivan (@ivanpl82) reportó hace 51 minutos

  @antonioleivag @barckcode El problema no es que cierren los LLM, tenemos salida por china, y otras opciones. Sí cierra GitHub nos vamos a reír pero bien.

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  Gentleman Programming (@G_Programming) reportó hace 54 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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  David (@Nijnamovich) reportó hace 54 minutos

  @chandru_tg @github El problema es para gente que tenía alojados programas de muchos años de elaboración que les robaron el codigo fuente. Considerate a salvo. La idea de los hackers no es tirar el servicio, es obtener accesos a cosas grandes.

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  Diario de un picateclas (@devruso) reportó hace 54 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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  Facundo (@nontuen) reportó hace 57 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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  karla (@karlarboledas) reportó hace 59 minutos

  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 👇