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

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Ashkelon	Sitio Caído	hace 11 horas
Veigné	Errores	hace 9 días
Paris	Sitio Caído	hace 12 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 13 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 13 días
Mexico City	Inicio de Sesión	hace 14 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:

• 
  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 3 minutos

  @jalvarezmolina Lo puedes descargar en el móvil y al abrirlo poder usarlo sin problema! Yo lo he usado en mi android solo con descargarme el html directamente de github, 10" me ha llevado.

• 
  NIKLAUS (@Niklaus__04) reportó hace 4 minutos

  @powerhdeleon últimamente me da la sensación de que el software funciona peor, bitbucket, github, pornhub, xvideos, redtube. definitivamente se construye peor software

• 
  ZK Radio (@zkradioz) reportó hace 6 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

• 
  David C. (@davidcorto) reportó hace 13 minutos

  3/3 El problema es la "maleabilidad de la firma" (un viejo conocido que ya sufrió Bitcoin): GitHub acepta ligeros cambios en los bytes de la firma sin normalizarlos. No tienes que hacer nada en tus repos, la solución la debe aplicar GitHub en sus servidores.

• 
  NatyShi 🦇🔊🏴 (@NatyShi_) reportó hace 15 minutos

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

• 
  Sombra Radio (@SombraRadionews) reportó hace 15 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.

• 
  Mihura (@XMihura) reportó hace 17 minutos

  a veces se me olvida lo lento que va el "mundo real" acabo de estar trabajando en una cosa con una multinacional y no podíamos clonar un repo porque el firewall del trabajo les bloquea las descargas de github enfin, LOL

• 
  Accelerationistcel (@esquizomaoist) reportó hace 18 minutos

  @XMihura Al parecer es un tema de precios porque GitHub copilot ha multiplicado los precios x10 y han visto gente de mi empresa usando mal uso, nos tienen que dar mejor formación

• 
  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 22 minutos

  AirDrop solo funciona entre dispositivos Apple. No es un fallo técnico. Es la razón por la que mucha gente no se cambia de iPhone. Alguien publicó en GitHub la alternativa que funciona entre todos. Se llama LocalSend. 83.2k estrellas. Apache 2.0. Mandas un archivo desde tu Android al Mac de tu colega. Desde tu iPhone al PC con Windows. Desde Linux a iOS. Sin cable. Sin cuenta. Sin internet. ✅ Windows, Mac, Linux, Android e iOS - todos hablan entre sí ✅ Cero servidores intermedios - los dispositivos se comunican directamente por tu red local ✅ Cifrado HTTPS con certificados TLS generados al vuelo en cada dispositivo ✅ Cero telemetría, cero cuentas, cero tracking - no hay nada que recopilar porque nada sale de tu red ✅ Comparte archivos y mensajes de texto entre dispositivos ✅ App de escritorio se puede iniciar oculta en la bandeja del sistema ✅ Protocolo abierto y documentado - cualquiera puede construir clientes compatibles ✅ 229 contribuidores. 24 releases. v1.17.0. Apache 2.0. La pregunta que deberías hacerte: ¿Por qué Apple no ha hecho esto en 15 años de AirDrop? Porque que tu iPhone no hable bien con un Android es, para ellos, una función. No un bug. el enlace 👇

• 
  Sarah con S de Sophonauta (@astromotomami) reportó hace 23 minutos

  @JuanmaofArcos_ Ah, y ponte a hacer proyectos y súbelos a GitHub. Pero no proyectos sacados de tutoriales de YouTube. Proyectos que resuelvan un problema y puedas explicar con interés.

• 
  Jokker (@0xJokker) reportó hace 24 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 👇

• 
  Francisco Alcoba (@arkhadi) reportó hace 25 minutos

  @lendersacc Basicamente un compañero ha creado un harness para Claude code (adaptado también para Codex aunque no lo hemos probado) con distintas acciones. Primero puedes generar información de arquitectura para el agente y refinar los tickets que tengas en la plataforma, en general le damos un proyecto que nos haya creado el PM con todo el contexto y genera las tareas con sus relaciones. Una vez hecho revisamos el plan de los tickets con toda la información. A partir de ahí conexiones con Linear y github para empezar. El agente lee el ticket que le indiques, lo mueve de columna, genera el worktree correspondiente, traza un plan, te hace preguntas sobre las dudas o arquitectura que no estén claras. Una vez hecho eso, implementa, luego revisa con un bucle hasta que tiene un score de confianza alto en la solución y el código, realiza capturas de pantalla si es un ticket con UI, abre la PR, con una descripción del problema, solución, etc... y añade a los revisores configurados, en nuestro caso tenemos además un par de agentes de revisión automática y monitoriza la PR en bucle para revisar comentarios, resolverlos si son válidos y responder. Tras eso es cuando nosotros, dependiendo del tamaño del cambio, complejidad y riesgo podemos entrar a revisar. Por último tiene un paso para completar el ticket con el merge, moviendolo a "done" y basicamente finalizando ese trabajo.

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  Darwinglish (@SoyDarwinglish) reportó hace 25 minutos

  En GitHub o Jira, un Issue puede ser: 🔹 un bug 🔹 una mejora 🔹 una tarea 🔹 una pregunta 🔹 algo pendiente de revisar Por ejemplo: ✅ “I created an issue for the login bug.” Aquí sí está relacionado con un bug. Pero: ✅ “Can you open an issue for this improvement?” Aquí no es un problema. Es una mejora que quieren documentar.

• 
  InferenciaPura (@InferenciaPura) reportó hace 25 minutos

  @github 10 desarrolladores en la empresa parados porque configurando para que no se cobren sobrecostes, a pesar de haber pagado 228$ por un servicio que ahora no puedo usar. Tengo 30k créditos sin usar, PAGADOS, y ahora por mucho que reconfiguro los budgets, nada funciona.

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  Koios (@KoiosTruth) reportó hace 26 minutos

  🚨Según informes, Microsoft está reduciendo el uso interno de 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

• 
  silvan (@silvanrec) reportó hace 31 minutos

  140K ESTRELLAS EN GITHUB EN TRES MESES. LA MAYORÍA DE LA GENTE SIGUE COPIANDO Y PEGANDO EN CHATGPT TODA MAÑANA. Hermes más Obsidian más NotebookLM. Un segundo cerebro que se acumula para siempre. Escribe sus propias habilidades. Mapea su propio conocimiento. Recuerda todo lo que le has enseñado. Cuanto más tiempo funciona, más inteligente se vuelve específicamente sobre ti. Una sola configuración. Se ejecuta localmente. Nunca vuelve a empezar desde cero. Cada vez que explicas tu contexto a una IA desde cero, estás pagando un impuesto que no existe una vez que esto esté construido. 📨 Guarda esto antes de que sea tarde

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  Bitácora de un Ingeniero de Software (@bitacoraingsoft) reportó hace 38 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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  LaMorticiaDelMerval (@MorticiaMerval) reportó hace 39 minutos

  @TradingNoteES El dashboard muestra los ganadores segun los filtros que vos le pongas (fechas y comisiones) (pronto voy a incluir que se puedan personalizar los activos, incluso reemplazar toda la lista, via ficheros CSV) hace poco subi dos test (el segundo chusmealo y correlo en tus test tambien que te va a interesar) - 1° Test :El tipico de ver como le va a tu pool de estrategias con los 100 activos mas operados ahora) - 2° Test : 100 activos que se usaban mucho en los 90 y ahora o estuvieron bajistas o laterales. Este sirve un toque mas para ver que estrategias funcionan cuando de largo plazo la cosa esta bajista (interesantes resultados) PD: Vi tus post y me suena que ni te tomaste el trabajo de probar mi dashboard. Te cuento algo para que no pierdas mucho el tiempo, mis estrategias no hacen mucho trade. Las estrategias ganadoras hacen un promedio de un trade por año (en los ultimos 30 años) así que salvo que busques estrategias de super largo plazo y que casi ni operen. No me calentaría mucho en seguir preguntandome. PD2: Tenes algo subido a Github para que podamos chusmear o es todo codigo privativo lo tuyo?

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  Regalos Digitales (@RegalosDigitals) reportó hace 41 minutos

  UN CHINO HA CREADO OFICIALMENTE UNA MÁQUINA DE IMPRIMIR DINERO. Hay una herramienta por Drive y que en GitHub ha recibido 13.000 estrellas. Se llama moneyprinterturbo Un desarrollador chino la hizo. Aca abajo te lo dejo para descargar totalmente gratis, mira en el siguiente post de esta publicacion. Es completamente de código abierto. Produce videos completos automáticamente para TikTok, reels y YouTube Shorts. Cómo funciona. Maneja todo en un solo flujo de trabajo. Generación de guion, locución, subtítulos, recursos visuales, edición, todo en minutos. Sale un video listo para publicar. Tú no tocas nada. Ahora, por qué se ha vuelto tan popular. Porque normalmente este proceso funciona así. Una herramienta separada para el guion, otra para la locución, otra para subtítulos, otra para visuales, otra para edición. Cada una pide dinero por separado, tiempo por separado, aprendizaje por separado. Moneyprinterturbo lo unió todo bajo un mismo techo. Gratuita, ilimitada y se convirtió en el proyecto de código abierto más popular de su categoría. Las tiendas de TikTok y canales de YouTube Shorts ganan de 6 a 10 mil dólares al mes. Estos usan este proceso. La diferencia es esta: Ellos pagan por las herramientas. Tú no pagas. La instalación toma 5 minutos. Guarda esto para no perderlo que abajo en el siguiente post te dejo el Drive o el GitHub. Subo cursos gratis todos los malditos dias comenta un emoji para mas que pronto esta cuenta se volvera privada solo para la gente que me sigue.🔥

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  Clau Cave (@ccavezzali) reportó hace 41 minutos

  @imonsh @github Hackear un badge para correr Hangman no es solo un juego, es prototipar con lo que tenés a mano. Esa lógica de 'dispositivo raro + problema conocido' es donde aparecen los productos más interesantes. El constraint fuerza el criterio.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 43 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. el enlace 👇

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  fred (@heyfredds) reportó hace 44 minutos

  ALIBABA ACABA DE HACER PÚBLICO EL AGENTE DE IA QUE VIVE DENTRO DE CUALQUIER PÁGINA WEB. 25.000 estrellas en GitHub. Una sola línea de código. Hasta hoy, para usar una web tenías que aprenderte dónde va cada botón. Ahora le hablas como le hablarías a un becario. Y lo hace. → Le dices "rellena esto con estos datos" y completa el formulario solo → Convierte procesos de 20 clics (un CRM, un panel, un ERP) en una sola frase → Lo metes en tu propio producto como copiloto de IA sin tocar nada por detrás → Funciona con el modelo de IA que tú elijas Es dejar de enseñar a la gente a usar tu herramienta. Ahora solo tienen que pedírsela. Open source. Gratis. Repo abajo.

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  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 47 minutos

  BYOK conecta tu propia API key de Anthropic, OpenAI, Gemini u OpenRouter al chat de VS Code. El uso lo factura tu proveedor directamente, no descuenta de la cuota de Copilot, y desde 1.122 funciona sin iniciar sesión en GitHub.

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  angel (@angeldot_) reportó hace 49 minutos

  ESTE REPO HACE QUE CLAUDE ESCRIBA HASTA UN 94% MENOS DE CÓDIGO Fable 5 es el mejor modelo de código del mundo. También el más caro. Cada línea que escribe de más, la pagas tú. Ponytail lo arregla con una idea absurdamente simple: convierte a tu agente en el senior vago del equipo. Ese que mira tus 50 líneas y las reemplaza por una. Antes de escribir nada, el agente se pregunta: → Esto necesita existir? → Ya está en el codebase? → Lo hace la librería estándar? → Lo hace el navegador de forma nativa? → Cabe en una línea? Solo si todo falla, escribe el mínimo que funciona. Resultado: • hasta 94% menos código • un 20% menos de factura • un 27% más rápido Sin recortar seguridad ni validaciones. Se instala en 2 comandos: /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail /plugin install ponytail@ponytail 83.000 estrellas en GitHub. Gratis y open source. El mejor código es el que nunca escribiste. Enlace al repositorio abajo👇

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  Mich (@artmichel_eth) reportó hace 49 minutos

  💸 ¿Eres un Token Maxing? Es decir, ¿Sientes que estás consumiendo demasiados tokens y tu cuenta de Claude/chatGPT la estás gastando muy rápido? Desde hace un tiempo he estado usando una herramienta que ha reducido bastante mi consumo de créditos en todos los LLM. Y es que a veces el problema no es solo “leer un archivo” con IA, sino cuánto cuesta procesarlo. Una forma práctica de resolverlo es convertir esos archivos primero a texto plano estructurado, por ejemplo a .md (Markdown). Justamente para eso existe MarkItDown, una utilidad de Python creada por Microsoft para convertir distintos tipos de archivos a Markdown pensando en flujos con LLMs, indexación y análisis de texto. Y lo mejor de todo, es que usarlo es completamente gratis. En lugar de aventarle directamente al modelo un Excel o un PDF “pesado”, primero lo conviertes a Markdown y ya después trabajas con un formato mucho más limpio y manejable para la IA. Eso te ayuda a ordenar mejor la información y a preparar mejor los documentos antes de pasarlos por un LLM. Y para hacerlo todavía más práctico, he desarrollado un script en Python que automatiza todo, toma múltiples archivos desde una carpeta, los convierte a .md y los deja listos en otra carpeta. Todo corre con un solo clic al abrir un archivo .bat. Te comparto mis script y las instrucciones para instalar MarkItDown en tu computadora. Toda la parte técnica completa la dejé en mi GitHub. 📎 Link en cometarios

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  Guillermo Izquierdo (@gizquierdo_dev) reportó hace 52 minutos

  Y esta semana lo viste en concreto: hasta GitHub fue comprometido. La IA baja el costo de atacar más rápido de lo que baja el costo de defender. Esa asimetría es el problema real.

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  Nico (@nicos_ai) reportó hace 56 minutos

  🚨OpenAI está regalando $1.200 GRATIS para usar Codex Solo necesitas: • Tener un repositorio público en GitHub • Rellenar un formulario Y te dan 6 meses de ChatGPT Pro + Codex 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 repositorio en los comentarios, entre todos te daremos Star) Este programa acepta hasta proyectos a medias, así que no hace falta que el proyecto sea perfecto Enlace al programa en las respuestas👇

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  Patricio Ivan Rivera (@patricioirivera) reportó hace 58 minutos

  @SergioGMN te iba a preguntar por el github, pero veo que le estás pidiendo ayuda a la gente equivocada.

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  Edgar Manuel (@3d64r_89) reportó hace 58 minutos

  La mayoría de traders no sabe que existe esta herramienta y cuesta €0 👀 Vibe-Trading: Tu agente de trading personal impulsado por IA. 25k estrellas en GitHub y 4.2k forks demuestran que funciona. Con Python, backtesting avanzado y LLMs integrados, automatiza estrategias algorítmicas sin tocar un centavo en suscripciones. Lleva actualizaciones semanales. El repositorio está on fire esta semana. ¿Ya la usas o aún estás perdiendo dinero a mano? Lo tienes abajo 👇

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 60 minutos

  NVIDIA te dio streaming de juegos gratis durante 10 años. Se llamaba GameStream. Venía integrado en GeForce Experience. Podías jugar cualquier juego de tu PC en tu tele, tu móvil, tu tablet. Sin suscripción. Sin límites. Simplemente funcionaba. Y el 29 de marzo de 2023, NVIDIA lo borró a la fuerza. Una actualización obligatoria de Shield TV eliminó la función de dispositivos que la gente ya había pagado. Tres semanas después llegó la demanda colectiva. NVIDIA empujó a esos mismos clientes hacia GeForce NOW, de 9,99 a 19,99 dólares al mes. Y en enero de 2026 añadieron un límite de 100 horas mensuales. Casualidad. La comunidad no se quedó de brazos cruzados. Hicieron ingeniería inversa del protocolo GameStream. Construyeron un servidor open source desde cero. Lo hicieron funcionar en GPUs NVIDIA. Luego AMD. Luego Intel. La herramienta gratuita de NVIDIA solo funcionaba en hardware NVIDIA. La herramienta gratuita de la comunidad funciona en el hardware de todos. Se llama Sunshine. 37.835 estrellas en GitHub. Licencia GPL-3.0. Creado por el equipo LizardByte. Liderado por ReenigneArcher con 1.001 commits. Último push a GitHub hoy, 10 de junio de 2026. Lo que hace: → Transmite cualquier juego de tu PC a cualquier cliente Moonlight. Móvil, tablet, tele, portátil, otro PC → Resolución 4K a 120 fps con HDR → Codificación H.264, HEVC y AV1. Acelerada por hardware → GPUs NVIDIA, AMD e Intel → Emulación de mandos Xbox, PlayStation y Nintendo Switch Pro → Interfaz web para configuración y emparejamiento → Sesiones ilimitadas. Sin límite. Sin cronómetro → Windows, Linux, macOS y FreeBSD → Red local o por internet con UPnP o Tailscale Ahora compara los números. → GeForce NOW Performance: 9,99 dólares al mes. Solo hardware NVIDIA. Límite de 100 horas mensuales → GeForce NOW Ultimate: 19,99 dólares al mes. 239,88 al año. Solo hardware NVIDIA. Límite de 100 horas mensuales → Sunshine: 0 dólares. Para siempre. NVIDIA, AMD e Intel. Sin límite. Sin cronómetro Ars Technica escribió el obituario en abril de 2023: GameStream de NVIDIA está muerto y Sunshine con Moonlight son mejores sustitutos. NVIDIA quitó un producto gratuito. La comunidad lo devolvió. Mejor. Y en más hardware. Pero NO instales Sunshine. Mejor sigamos pagándole a NVIDIA 20 dólares al mes por lo que antes era gratis. 100% open source. Link en comentarios ↓