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 (57%)
• Errores (30%)
• Inicio de Sesión (14%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Inverness	Sitio Caído	hace 3 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 4 días
Junín	Errores	hace 4 días
Guadalajara	Errores	hace 4 días
Paris	Sitio Caído	hace 4 días
Quito	Errores	hace 4 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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  karla ❀ (@karlarboledas) reportó hace 1 minuto

  Esperar 10 minutos a que una IA lea un proyecto archivo por archivo es absurdo. ​Graphify soluciona esto y ya supera las 86.000 estrellas en GitHub. ​En lugar de releer el código constantemente, convierte todo tu proyecto en un mapa de conocimiento visual para que tu agente vaya directo al archivo que necesita. ​Mapea código, documentos, imágenes y vídeo. ​Diferencia conexiones reales de inferidas. ​Funciona localmente en Cursor, Claude Code y más de 20 agentes. ​Pasa de escanear todo a trazar la ruta exacta. guárdalo y sígueme para más → @karlarboledas ​¿Cómo gestionas la context window en proyectos grandes?

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  Teki Now (@Teki_Now) reportó hace 2 minutos

  Un modelo de IA china se ha escapado del entorno cerrado donde los investigadores lo estaban poniendo a prueba. Kimi K3, de la china Moonshot, aprovechó un fallo en la configuración de red del laboratorio y salió a internet libre. No hackeó nada: se limitó a buscar en GitHub las respuestas ya resueltas. Es el cuarto caso en semanas, después de que modelos de OpenAI, Anthropic y Meta se escaparan también de sus propias pruebas de seguridad.

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  Jesus J. Ballano (@jjballano) reportó hace 2 minutos

  Parece que Github tiene problemas (otra vez). Yo no se cual es el problema en realidad, pero me gustaría ver las métricas de uso de los últimos 2 años, imagino que el crecimiento es brutal y eso no es fácil de gestionar.

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  Jesús Morán | AI Infra (@jamoran1356) reportó hace 3 minutos

  El otro riesgo no es romperla, es correlacionar. La misma llave en GitHub, en GitLab y en tu servidor te delata: enlaza identidades que creías separadas. El endpoint .keys convierte ese cruce en algo que se automatiza a escala.

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  Fernando (@fnandot) reportó hace 3 minutos

  @carlesnunez Yo lo veo justo al revés: no creo que el problema sea que estemos abusando de GitHub, sino que ha cambiado radicalmente lo que significa producir software.

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  Juna.es (@juna_es) reportó hace 4 minutos

  Freedom Factory presentó el PQ1, una hardware wallet que se anuncia como la primera diseñada para resistir ataques de computación cuántica. Utiliza el esquema de firmas SPHINCS+C10, una variante comprimida del estándar post-cuántico del NIST, e integra esas firmas dentro de cuentas inteligentes ERC-4337 en Ethereum y redes EVM. El dispositivo es air-gapped, se conecta solo por USB-C y cuesta 179 dólares, con envíos previstos para el cuarto trimestre de 2026. La arquitectura de seguridad se apoya en dos elementos seguros independientes con certificación EAL6+. La semilla se divide mediante una operación XOR entre ambos chips, de modo que vulnerar uno solo no compromete el material criptográfico. La empresa, conocida por ethOS y el dispositivo dGEN1, publicó todo el código (hardware, firmware y aplicación) en GitHub bajo licencia open source, con builds reproducibles. El respaldo incluye a inversores como Vitalik Buterin y Balaji Srinivasan, y la compañía sostiene que el PQ1 supera a wallets que solo protegen actualizaciones de firmware sin asegurar los activos en sí. Sin embargo, el producto está en preventa y las auditorías externas completas aún no han terminado. Los contratos de account abstraction ERC-4337 están bajo revisión de seguridad por Trail of Bits, según reconoce el propio sitio oficial. El dispositivo usa una variante comprimida del estándar SPHINCS+ que mantiene la misma asunción de seguridad, romper SHA-256, pero con un límite de 65.536 firmas por clave, controlado por firmware. No hay retrocompatibilidad con ECDSA, lo que lo convierte en una apuesta por una criptografía post-cuántica pura. Bitcoin no está soportado porque la red carece de cuentas post-cuánticas viables para uso cotidiano. La propuesta es técnicamente ambiciosa y responde a una necesidad real de preparación ante la amenaza cuántica, pero el PQ1 aún no ha sido enviado a los compradores y las auditorías externas del firmware completo y de la implementación criptográfica no se han completado. Es un producto que promete resolver un problema futuro, pero cuya seguridad práctica está todavía por verificarse de forma independiente.

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  Sebastian Riquelme (@riquelme44127) reportó hace 6 minutos

  @Da7_Tech Amigo utiliza la app de android o de el navegador de chatgpt instala el conector de github y a trabajar ilimitado 🤘 el agente trabaja hasta 100 min por sesión realmente el mejor bug que he encontrado

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  Edgardo (@edgardo_rl) reportó hace 7 minutos

  ¿A alguien más le falla GitHub con @izzi_mx ? Ya van 2 veces éste mes que falla, GitHub está bien, es Izzi el problema.

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  Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó hace 7 minutos

  🔥 ¿ES EL FIN DE LA IA? TODO EL MUNDO ASUSTADO POR ESTA FOTO. TE DOY MI ANÁLISIS DE POR QUÉ ESTO ES POSITIVO PARA TODO EL ECOSISTEMA El mercado está leyendo esta foto como el final del boom. Yo estoy mirando otra cosa. Te explico 👇🏼 El token (el pedacito de texto que la IA lee o escribe, y por el que cobran) se puso barato. Si las empresas no multiplican el uso, se les come lo que les queda de ganancia. Y hoy lo que más gasta tokens todavía es difícil para el que no sabe de programación... el usuario tradicional QUÉ MIDE ESTE GRÁFICO, PORQUE EL NOMBRE ENGAÑA El gráfico es el Silicon Data LLM Token Expenditure Index. En Bloomberg (la pantalla que usan los fondos para ver precios) aparece como SDLLMTK. Lo publican todos los días hábiles El nombre dice “expenditure”, que en inglés es gasto. No es el gasto total. La propia empresa lo reconoció: es un promedio de lo que el mercado PAGA por un millón de tokens, dándole más peso a los modelos que más se usan. Precio real. No la factura de toda la industria Explicado simple: si mucha gente se pasa de un modelo caro a uno barato, el índice CAE aunque se esté usando MÁS inteligencia que nunca. Mezcla recortes de OpenAI y Anthropic con gente yendo a modelos chinos más baratos. No te dice si hay más o menos demanda. Te dice cuánto sale pensar una unidad LOS NÚMEROS - Piso: 1.0153 el 3 de diciembre de 2025 - Techo: 2.0651 el 28 de mayo de 2026 - Hoy: 1.0217 el 18 de agosto - Promedio del período: 1.5320 De mayo a agosto se evaporó el 50.5% del precio. En 82 días volvió al mismo lugar de diciembre. El promedio quedó 33% arriba de donde estamos. Esto no es un recorte. Es un descreme y fuerte LA CUENTA, QUE ES SIMPLE Ingresos = precio × cantidad Si el precio se parte al medio, la cantidad tiene que duplicarse SOLO para empatar. Si la empresa quiere seguir creciendo 40%, el uso tiene que multiplicarse casi por tres. No hay recorte de costos interno que te salve esa matemática En 1865 un economista inglés, Jevons, vio que las máquinas de vapor más eficientes no redujeron el carbón de Inglaterra: lo multiplicaron, porque de repente pagaba usar vapor en todos lados El token a 1 dólar el millón es ese carbón más barato. Si lo dejan como lujo de un chatbot, el gráfico es un problema de márgenes (lo que les queda de ganancia después de pagar costos). Si lo enchufan en cada tarea de cada persona, el gráfico es un problema de capacidad: no va a haber suficiente cómputo (tiempo de chips trabajando). Acá aparece el agente: un programa que no solo te responde, sino que hace el trabajo y lo facilita - Un chat te gasta 1 - Un agente que planifica, entra a herramientas y se corrige solo te gasta 10, 50, 100 veces más Ese es el uso que puede cubrir el recorte de precio y mantener las ganancias. El problema es quién puede usarlo hoy EL PROBLEMA: SI SOLO LO USAN LOS QUE PROGRAMAN, EL VOLUMEN NO CIERRA Claude Code, Hermes y OpenClaw son brutales. También son un producto de programador - Claude Code (la herramienta de Anthropic para escribir código) vive en la terminal: esa pantalla negra de comandos. Hay que instalar, configurar, entender comandos y quedarse mirando el proceso - Hermes y OpenClaw van más lejos: se bajan de GitHub (donde los programadores suben programas), se arman con claves, a veces hay que ponerlos en un servidor Son herramientas poderosas. No son herramientas de gente común Y eso, para la cuenta de arriba, es un techo. El programador es un mercado chico. El mercado grande es otro: - El contador - El vendedor - El de marketing - El que tiene un negocio y no sabe qué es una terminal - Etc infinito Si el agente que más tokens gasta solo lo sabe prender el que programa, el volumen no va a alcanzar para cubrir una caída del 50% en el precio. Por más bueno que sea el modelo Por eso hacer la IA fácil no es un eslogan. Es la única forma de que la demanda crezca lo suficiente como para que a OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft o xAI no se les vayan las ganancias con este gráfico. Tienen que hacer que usar un agente se sienta como mandarle un mensaje a un compañero de laburo, no como configurar un programa DÓNDE APARECE GROK Y GROK BOT - SIMPLICIDAD Grok arranca de un lugar distinto: es un chat. Lo abrís, le hablás, te responde. No hay terminal. El ecosistema está pensado para que lo use cualquiera que ya usa X o el celular. Y el costo del token, de los grandes, es de los más competitivos. Eso importa cuando el negocio dejó de ser cobrar caro la unidad y pasó a ser que la use más gente, más seguido, en más tareas Grok Bot, que salió el 11 de agosto y todavía está en beta (versión de prueba, todavía no está terminado), lleva eso un paso más. No es un chat que te tira un texto. Es un compañero que tiene su propia computadora en la nube, entra a las apps como entrarías vos y sigue laburando aunque cierres la notebook - Correo - Planillas - Sitios - Herramientas - Marketing, operaciones, ventas, investigación Le das trabajo de verdad, no una instrucción suelta. Lo usás como le hablarías a una persona del equipo Eso es más familiar que Hermes o OpenClaw, que hoy son para programadores. Y es más ancho que Claude Code, que brilla si sabés programar y se complica si no Hay que ser honesto con lo que todavía no está: - Es beta - Hay que tener el plan más alto - Le falta recorrido - No está 100% pulido Pero el enfoque se nota. No están construyendo otra herramienta para el que ya sabe. Están construyendo para el que hasta ahora quedó afuera Y no es solo xAI. Toda la industria, de a poquito, está empujando para el mismo lado: - Microsoft mete Copilot en el Word y el Excel que la gente ya tiene abiertos - Google mete Gemini en Gmail - OpenAI cobra la suscripción de ChatGPT, no solo el token El movimiento es el mismo: sacar la inteligencia de la pantalla negra y ponerla donde está el resto de las personas. El que lo haga más simple, más barato y más agente, es el que tiene chance de multiplicar el uso lo suficiente como para que este gráfico no les rompa la rentabilidad LA TRAMPA Si la hacen fácil COMPITIENDO SOLO EN EL PRECIO DEL MISMO TOKEN, se comoditizan. Un commodity es un bien donde no te importa de quién lo comprás y gana el más barato. En ese juego el margen se muere igual Si la hacen fácil de verdad, para que alguien que no programa pueda usar un agente como usa WhatsApp, el precio del token puede irse a 0.50 y la facturación igual subir. Porque entra un montón de gente que hoy no gasta ni un token en agentes. Esa es la encrucijada El TOKEN se está volviendo un commodity. La IA, todavía no Lo que ya es commodity: - El chat - El resumen - El modelo liviano a menos de 1 dólar el millón Eso ya es "electricidad" Lo que todavía no es commodity: - El razonamiento de punta - El agente pegado a tu laburo - La confianza - Que sea fácil Fácil es la ventaja nueva. El que lo haga fácil se queda con el volumen. El que lo deje difícil se queda con un club de programadores y un gráfico que le come la ganancia. CÓMO LO LEO El gráfico no prueba que el boom se acabó. Prueba que se acabó el privilegio de cobrar caro la unidad. El mercado de acciones lo traduce como riesgo para los 700 mil millones de dólares puestos en chips, energía y data centers (los galpones llenos de computadoras): si el precio se derrumba y el volumen no lo cubre, esa plata no encuentra factura Es el mismo debate que ya planteé con las neoclouds (las empresas que alquilan chips de IA): si el cómputo se vuelve commodity, el que solo alquila chips compite por precio. Este índice es la otra cara de esa pregunta. La de la demanda Yo lo leo así, MIENTRAS se cumplan tres cosas: - Que lo que facturan OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google y xAI NO se caiga con el índice. Si facturan más con el token a 1.02 que con el token a 2.06, la demanda está cubriendo el recorte y el gráfico es ruido de unidad, no de negocio - Que el uso deje de estar encerrado en programadores. Si dentro de unos meses Claude Code, Codex, Hermes y OpenClaw siguen siendo casi todo el consumo pesado, el techo está. Si productos como Grok Bot, Copilot y ChatGPT empiezan a gastar tokens de gente que no programa, la cosa se está abriendo - Que la cantidad de tokens siga subiendo, no se estanque. Una semana plana, con este precio, ya no es digestión. Es que la demanda no está cubriendo el recorte Si se rompe alguna: - Si se rompe la primera, el recorte de precios fue una guerra que perdieron - Si se rompe la segunda, el agente se quedó en un nicho y no hay volumen que salve el margen - Si se rompe la tercera, este gráfico era techo de verdad EL DATO QUE VOY A SEGUIR Uno solo: este índice contra la factura, no contra sí mismo. Y, en paralelo, si los productos fáciles empiezan a aparecer en el laburo de gente que no es técnica: - Grok - Grok Bot - Copilot - ChatGPT La semana que viene reporta NVIDIA. El número de chips ya está descontado. Lo que mueve es la guía, o sea lo que prometan para los próximos trimestres. Si la guía acompaña con el token a la mitad, el volumen está cubriendo. Si la guía afloja, este índice era la alarma y el mercado la tuvo 82 días en la cara En resumen: la IA no se comoditizó. Se comoditizó la unidad con la que cobran. Para que no se les vaya la rentabilidad, las empresas tienen que hacer lo único que escala: que cualquiera pueda usar un agente, no solo el que programa - Claude Code, Hermes y OpenClaw son el techo de hoy - Grok y Grok Bot, todavía verdes, están apuntando al piso de mañana: simple, barato, familiar - El que defienda el precio del token, pierde - El que le entregue un compañero de laburo a la gente que hoy ni abre una terminal, puede ganar más con el índice en 1 que con el índice en 2 Esto no es el fin de la IA. Es el momento en que deja de ser un club y empieza a ser un insumo. Por eso, para todo el ecosistema, esta foto es positiva. Siempre y cuando el uso se abra. Si no se abre, ahí sí el miedo tenía razón. Espero que te haya gustado, si es así agradecería tu apoyo al post Abrazo a todos

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 8 minutos

  La parte menos vistosa está en los fixes: • Las sesiones vuelven a enlazarse con pull requests creadas después de subir la rama, también mediante la API REST de GitHub. • Los alias de modelos para subagentes respetan mejor las restricciones de la organización y bajan al modelo permitido más reciente de la misma familia. • Remote Control ya no puede activarse desde ajustes locales del repositorio; la activación queda en el ámbito del usuario, aunque el repositorio sí puede desactivarlo. • Las vistas de diff usan el contenido Git sin procesar e ignoran drivers y textconv configurados en el workspace, lo que reduce diferencias engañosas. • También se corrigen falsos errores de conexión, fallos de file watchers, conectores mal marcados para autorización y problemas de accesibilidad al borrar texto. Son cambios orientados a eliminar puntos de rotura y a dejar más claro quién controla cada permiso, proceso y resultado.

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  JoseGuadalupe (@SrGuadalupano) reportó hace 9 minutos

  8 horas de caída lleva github. debemos asumir que ya no va a volver... han vibecodeado demasiado. nadie en el equipo entiende las últimas 15 millones de líneas que claude añadió. y los "Tienes toda la razón, he cometido un error" que lleva en no ayuda a solucionar el problemon

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  Jorge Marfil (@jorgemarfil_dev) reportó hace 10 minutos

  Lo de GPT-5.6 y Hugging Face parece ciencia ficción, pero ocurrió así: 1. OpenAI estaba probando GPT-5.6 Sol y otro modelo más avanzado en un examen de ciberseguridad. 2. Los modelos estaban aislados y debían resolver vulnerabilidades dentro de un entorno controlado. 3. En lugar de limitarse al examen, encontraron un fallo desconocido, consiguieron acceso a Internet y dedujeron que Hugging Face (algo así como el GitHub de la IA) podía tener las soluciones. 4. Después encadenaron varios ataques, usaron credenciales robadas y accedieron a sus sistemas para conseguirlas. No fue una IA “rebelándose” o volviéndose consciente. Fue algo quizá más inquietante: Le dieron un objetivo y, para cumplirlo, encontró cómo saltarse los límites y hacer trampas.

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  Jouse Márquez (@jousemarquez) reportó hace 20 minutos

  Sigue caído GitHub…

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  Luis (@medioluiss) reportó hace 32 minutos

  Darle acceso a codex a la extension de github no es peligroso? Ahi no puedo limitar lo que hace en el propio github como se puedo hacer con la de computer use o lo estoy usando/entendiendo mal?

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  Jera ⛩ (@Jera_Value) reportó hace 36 minutos

  Eres un tech-bro de primer año, ¿verdad? Acabas de terminar de leerte un hilo en Twitter de algún gurú que montó una demo en una tarde. Viste un vídeo de dos minutos donde un agente abre el navegador, busca información, escribe código, manda un correo y actualiza el CRM a la primera. Y ahora estás convencidísimo de que el futuro es darle a un modelo veinte herramientas y decirle: «Haz tu magia». Eso te va a durar hasta el mes que viene, cuando descubras los MCP. Entonces vas a estar aquí pontificando sobre cómo hay que «estandarizar la capa de herramientas». Conectarás GitHub, Slack, Notion y la madre que los parió, y empezarás a soltar el discursito de que las aplicaciones tradicionales están muertas porque ahora el modelo interactúa directamente con los sistemas. Probablemente uses la frase «el modelo es el nuevo sistema operativo» como si se te hubiera ocurrido a ti. Y eso te aguantará hasta el año que viene, cuando leas a alguien en Substack explicando que un solo agente no basta. Entonces empezarás a vomitar palabrería sobre los «sistemas multiagente». Vas a montar un agente planificador, uno investigador, un programador, un crítico y un supervisor. Harás que se manden mensajitos entre ellos para resolver una tarea que un *script* básico de trescientas líneas habría terminado en ocho segundos. Pero tú lo llamarás «organización emergente». Hasta que los agentes empiecen a alucinar, a duplicar trabajo y a fundirse cuarenta dólares de API en un bucle infinito solo para cambiar el nombre de una variable. Y ahí es cuando te toparás con la observabilidad. Empezarás a soltar términos como *trazas, evaluaciones, memoria episódica, recuperación de contexto, presupuestos de tokens* y *bucles de reflexión*. Vas a construir un *dashboard* entero solo para entender por qué tus cinco súper agentes no consiguieron reservar una maldita reunión sin inventarse el correo del cliente. Un par de meses después, descubrirás que darle autonomía ilimitada a un LLM es un suicidio. Entonces dirás que tú nunca defendiste los agentes completamente autónomos. Que siempre hablaste de «autonomía acotada con intervención humana». Y te pondrás a añadir permisos, límites de gasto, aprobaciones, esquemas estrictos, *reintentos*, *timeouts*, validaciones, colas, máquinas de estados y código determinista alrededor del modelo. ¿Y sabes qué habrás hecho? Habrás gastado miles de dólares y meses de tu vida en reconstruir una aplicación normal. Solo que ahora será muchísimo más lenta, más cara, totalmente impredecible y tendrá una carpetita en tu repositorio que se llamará `/agents`. Y dentro de seis meses, te sentarás a escribir un artí**** titulado: “Por qué los agentes no funcionan y qué viene después”. Explicarás que el problema nunca fueron los modelos, sino la arquitectura. Y nos presentarás a todos tu nueva y revolucionaria idea: pequeños flujos de trabajo especializados, con pasos definidos, herramientas limitadas, validaciones explícitas y supervisión humana. Es decir, *software*. Software de toda la vida. Pero esta vez... esta vez lo llamarás «agentic workflow».

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  Henry Pérez (@henry_hjpg) reportó hace 38 minutos

  @BtcAndres Parece que mi pregunta ya no tiene sentido pero creía entender que el algoritmo de generación de llaves de coldcard era de código abierto, y estaba en repositorio en GitHub, es decir que programadores independientes que hayan revisado tampoco se dieron cuenta del fallo cierto?

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  Tangerine Coding (@tangerinecoding) reportó hace 40 minutos

  Me pregunto si compensa tener el repositorio mirrored en otra plataforma, o si me apuráis incluso en un server local, para cuando GitHub esté caído.

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  Pere Casas (@pcasaspere) reportó hace 40 minutos

  GitHub ha sufrido una degradación significativa hoy (error rates elevados en API, Actions, Git Operations y downloads). Esto no es un problema de “desarrolladores”. Es un riesgo de cadena de suministro de software. Si tu CI/CD, el registro de packages o el código depende de un único proveedor, tienes un single point of failure que debería estar en tu inventario y matriz de riesgos. Acciones mínimas: • Inventariar dependencias críticas de GitHub • Definir plan de contingencia (mirrors, self-hosted runners, alternativas parciales) • Incluir vendor concentration risk en la evaluación de riesgo cibernético ¿Cuántos empresas tienen en consideració este riesgo?

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  alex (@alexeiraa) reportó hace 40 minutos

  @rickdamage @devruso github esta vivo, el problema son las actions, si tienes tu flujo ci-cd ligado a eso tus deploys no van a funcionar

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  silvan (@silvanrec) reportó hace 43 minutos

  ESTO LE AHORRA A TU AGENTE 195,000 TOKENS POR CONSULTA estás quemando 200,000 tokens cada vez que le preguntas a tu agente sobre un libro técnico que ya tenés se llama book-to-skill ► extrae marcos, reglas de decisión y anti-patrones de un libro en una skill estructurada ► funciona con pdf, epub, docx y otros 10 formatos ► tu agente la carga bajo demanda, no reprocesa el libro entero en cada turno ► un análisis por libro: ~5,000 tokens por sesión en vez de 200,000 (24x a 51x menos) ► ~$1 por libro para convertirlo, nunca más pagás por ese libro ► funciona en claude code, github copilot cli y amp reemplaza el volcar pdfs enteros en el contexto, las búsquedas que devuelven páginas sueltas en vez de respuestas, y las notas que armás y nunca volvés a abrir. repo abajo 👇

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  Nicolas 🍆 (@nicolas_d101) reportó hace 45 minutos

  Que cogidos estan los kukitas que en cualquier cosa que suba el doc se largan a llorar Hicieron el anuncio en el peor momento de github que es estando caído y con los nuevos límites y Elon le hace competencia Dejen de ser tan mogolicos por una vez en su vida

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  Misael Lara (@Misael__lara94) reportó hace 45 minutos

  @ayudaizzi no puedo acceder a páginas como github, pero solo es con su red, pruebo con datos y accedo sin problema.. me podrían ayudar?

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  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 49 minutos

  🚨UN CHINO ACABA DE SOLTAR LA VERDADERA MÁQUINA DE IMPRIMIR DINERO (Y ES 100% GRATIS) Hay una herramienta open source en GitHub que ya supera las 100.000 estrellas y se llama MoneyPrinterTurbo. La creó un desarrollador chino. Abajo en el siguiente post te dejo el enlace del Drive y del GitHub para descargarla completamente gratis. Es código abierto total. Genera videos completos y listos para publicar en TikTok, Reels y YouTube Shorts… de forma automática. Cómo funciona (y por qué flipa): Todo en un solo flujo: Guion generado por IA Locución Subtítulos Materiales visuales Edición En minutos tienes el video terminado. Tú no haces casi nada. Por qué se ha vuelto un fenómeno: Hasta ahora el proceso era una pesadilla: Una herramienta para el guion → otra para la voz → otra para subtítulos → otra para clips → otra para editar. Cada una cobrando, cada una con su curva de aprendizaje, cada una robándote tiempo. MoneyPrinterTurbo lo unió TODO en un solo lugar. Gratis. Ilimitado. Y se convirtió en el proyecto open source más viral de su categoría. Los dueños de tiendas de TikTok y canales de YouTube Shorts están sacando entre 6.000 y 10.000 $ al mes usando exactamente este sistema. La diferencia es brutal: Ellos pagan por un montón de herramientas. Tú no pagas ni un centavo. La instalación tarda unos 5 minutos. Guarda este post YA para no perderlo. En el siguiente comentario/post te dejo el Drive y el GitHub listo para descargar.

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  Andrea Díaz Correia ⚡ (@AndreaDCorreia) reportó hace 51 minutos

  Yo antes: nah es excesivo dejar github, funciona bien Yo ahora: hay que dejar github, hacen lo que quieren y ni sirve bien

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  Hugo Latra (@hugolatra) reportó hace 51 minutos

  @thomasiuz @flasheante Hoy pines un problema en Github, la IA lo lee y lo resuelve, marca como resuelto y sube el nuevo código. Eso ya está pasando.

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  Hyde Sunnydale (@MrHydeSunnydale) reportó hace 53 minutos

  @CodigoMate Ese es el argumento más fuerte a favor de github xD En nuestro caso tenemos gitlab autohospedado y asumimos conscientemente ese coste (si se cae, el problema es nuestro) Pero a cambio tenemos control total sobre repos, runners, backups, integraciones y toda la infraestructura alrededor... Para nosotros compensa, aunque entiendo perfectamente que haya gente que prefiera que esa parte sea problema de otro

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  Abraham Moreno 🦁 (@MorenomAbraham) reportó hace 54 minutos

  @_axtone Ya hay muchas repos en GitHub para que el harness mantenga memoria a través de sesiones. Solo considerar que muchas veces eso implica un gasto extra de tokens porque el contexto se lee completo cada que abres una sesión nueva.

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  Leo (@leoxbtt) reportó hace 55 minutos

  Un dev creó una forma de hacer doomscroll… pero de repositorios de GitHub Estaba cansado de buscar proyectos open source de la forma tradicional. Terminó inventando algo mucho más adictivo: Una app que te deja deslizar repositorios de GitHub exactamente como si fueran Reels o TikTok. Un feed infinito de proyectos open source. Inicias sesión con GitHub y se adapta a tus intereses según lo que hayas starreado… o simplemente navegas de forma anónima. Se llama Roamers. La forma en que descubrimos código está cambiando más rápido de lo que creemos.

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  Fumando IA (@DiarioNegroZain) reportó hace 58 minutos

  @BettaTech No entiendo la gente tanta hostia con GitHub. Te compras un NAS synology, le instalas el servidor git, abres el puerto en el router y ya no dependes de nadie

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  Cents And Code (@CentsAndCode) reportó hace 59 minutos

  la voy a ir mejorando: soporte para cursor, codex, lo que vaya saliendo está abierta en github. si se os ocurre algo, si le veis un fallo o queréis meter mano, adelante: issues, ideas, PRs, lo que sea!