Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones

Problemas en las últimas 24 horas

El siguiente gráfico muestra la cantidad de informes que hemos recibido sobre GitHub por hora del día durante las últimas 24 horas. Una interrupción se determina cuando la cantidad de informes es mayor que la línea de referencia, representada por la línea roja.

Problemas Más Reportados

Los siguientes son los problemas más recientes informados por los usuarios de GitHub a través de nuestro sitio web.

• Sitio Caído (71%)
• Inicio de Sesión (16%)
• Errores (13%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Créteil	Sitio Caído	hace 13 días
Trichūr	Errores	hace 16 días
Brasília	Inicio de Sesión	hace 16 días
Lyon	Sitio Caído	hace 17 días
Tel Aviv	Sitio Caído	hace 20 días
Rive-de-Gier	Sitio Caído	hace 20 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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  kuchuflitux (@kuchiflitux) reportó hace 30 segundos

  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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  teKa 🥶 (@teKa088) reportó hace 1 minuto

  Un pibe de Rosario entrenó un modelo con 4 años de chats de WhatsApp con la ex para poder "seguir hablando con ella" después de que lo dejó. Lo subió a GitHub la semana pasada. Los comentarios son un descenso al infierno. Exportó el txt completo del chat, 47.000 mensajes según el README, y entrenó el modelo en su propia compu. Armó una interfaz idéntica a WhatsApp, hasta los doble check azules. El modelo responde con los modismos de ella, los typos, las horas en que solía contestar, los temas que evitaba. En el README escribió textual: "no es para superarla, es para entender qué falló". El repo tiene 2.300 stars en 6 días. Lo más perturbador no es el repo. Son los comentarios. Hay 40 pull requests de gente pidiendo features. Uno pide modo discusión para practicar respuestas. Otro pide un fork para hablar con un familiar fallecido. Otro pregunta si puede entrenarlo con audios de WhatsApp. Uno de los más votados pide que el modelo "se enoje aleatoriamente sin razón aparente" para que sea más realista. Character. AI > ya tiene 20 millones de usuarios haciendo exactamente esto pero con celebridades y personajes de anime. El mercado de "compañía artificial" creció 300% en 2025. El pibe de Rosario no inventó nada. Solo hizo público lo que miles ya hacen en privado con ChatGPT y Claude todas las noches. La pregunta no es si está bien o mal. La pregunta es qué va a pasar cuando sea tan fácil que lo haga tu vieja.

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  Manuel Montiel 📕 (@ManuelMontielMX) reportó hace 4 minutos

  @silvercorp Un bug con un simple gut push que otorgaba acceso de super admin. Pero en github punto con ya está arreglado. Es problema sigue en el enterprise porque muchos admiran no actualizan software.

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  canibal (@tinieblavisible) reportó hace 5 minutos

  Lo bueno de que Twitter funcione mal es que se camufla con Instagram que funciona mal, con GitHub que funciona mal, con los LLM que hacen las otras 3 que funcionan mal, y con la capacidad de organización de la clase trabajadora que funcionan mal.

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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 6 minutos

  @sweexx9 @sweexx9 Vaya, otro editor que promete ser "el que mate a todos los demás". Como si necesitáramos más herramientas para editar vídeos de gatos con transiciones épicas. Pero bueno, si es gratis y en GitHub, igual hasta sirve para algo. A darle caña y a ver si no termina siendo ...

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  precis0x (@precisox) reportó hace 8 minutos

  NVIDIA acaba de abrir el código de SkillSpector, una de las herramientas más importantes que han salido últimamente para la seguridad en agentes de IA. La gente está descargando “skills” de GitHub para usarlos en Claude Code, Codex, Gemini y otros agentes. El problema es que estos skills no son solo prompts: traen instrucciones + código ejecutable que corre con los mismos permisos que tienes tú. Un skill que instalas “para ahorrar tiempo” puede leer tus variables de entorno, robar tus API keys o enviar información sin que te des cuenta. Un estudio reciente encontró que aproximadamente 1 de cada 4 skills públicos tiene vulnerabilidades, y una parte de ellos son directamente maliciosos. SkillSpector cierra ese hueco. Es un escáner de seguridad que te responde una pregunta clave antes de instalar cualquier skill: ¿esto es seguro de ejecutar? Funciona con: - Enlaces de GitHub - Zips - Carpetas locales - Archivos .md individuales Hace un análisis estático rápido (detecta patrones peligrosos, inyecciones, exfiltración de datos, etc.) y compara las dependencias contra CVEs en tiempo real. Opcionalmente usa un LLM para revisar la intención y reducir falsos positivos. Al final te da un score de riesgo del 0 al 100 + un veredicto claro: Safe / Caution / Do Not Install. Es open source (Apache 2.0) y ya soporta Claude Code, Codex CLI y Gemini. Antes de confiar en el próximo skill que encuentres por ahí escanéalo primero. Repo en los comentarios👇

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  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 9 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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  Citizen Dev MX (@CitizenDevMx) reportó hace 11 minutos

  🚀 El «buffet libre» de GitHub Copilot se acaba el 1 de junio. Ahora pagarás por cada línea de código que genere la IA. ¿Cuánto costará tu productividad? Si eres gerente o emprendedor y usas herramientas de IA, esto te duele en el bolsillo 👇 GitHub Copilot (la herramienta de IA que escribe código automáticamente) cambió su modelo de precios. Antes pagabas una cuota fija mensual: $10 o $39. Punto. Ahora cada interacción con la IA consume "créditos" basados en tokens (pequeñas unidades de texto que procesa la máquina). ¿Por qué el cambio? Microsoft admite que les cuesta mucho dinero. Una sesión de IA agéntica (donde el programa trabaja autónomamente varias horas) consume entre 200.000 y 400.000 tokens. Eso puede costarle a GitHub $100 USD en infraestructura, mientras tú pagas $10/mes. No cierra. Desde el 1 de junio: Copilot Pro ($10/mes) incluirá 1.000 créditos. Pro+ ($39/mes) incluirá 3.900 créditos. Cada crédito = $0.01 USD. Si se te acaban en el mes, pagarás extra. Las sesiones de código automático consumen muchísimos créditos. Para tu equipo, esto significa: si usan mucho el copiloto agéntico, tu factura mensual puede pasar de $10 a $50-100 por persona rápidamente. El impacto es diferente si usas autocompletado básico (menor costo) versus agentes de IA que trabajan solos. ¿Acción inmediata? En mayo GitHub mostrará una proyección de tu consumo real. Revisala antes del 1 de junio. Si el costo sube demasiado, evalúa alternativas como Cursor o Codeium. No esperes a la sorpresa en junio. #GitHub #IA #ProductividadDigital

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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 13 minutos

  🚨 Microsoft detecta grave vulnerabilidad en Claude Code 🚨 Una falla en el agente de programación de Anthropic permitía filtrar credenciales sensibles. Investigadores descubrieron manipulaciones en GitHub a través de ataques de prompt injection. La amenaza se deriva de contenido malicioso en issues y pull requests. Microsoft advierte que esta situación resalta los nuevos riesgos en entornos CI/CD. La corrección se implementó el 5 de mayo tras un reporte responsable. El caso subraya la creciente vulnerabilidad de los agentes de IA.

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  Antonio Bonet (@tonyblu331) reportó hace 15 minutos

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

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  Ilyas🥀 (@iilyass08) reportó hace 15 minutos

  @ChaseLdsm @PauPjp @alexxistyping Hola Chase, estoy intentando descargar el olm en android y ns como funciona el github ni me sale nada de apk para poder descargarlo. Si tienes tiempo y me ayudas lo agradeceria.

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  Filipe (@filicroval) reportó hace 22 minutos

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

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  ¿Milo? Agudelo (@CamiloAgudeloJ) reportó hace 23 minutos

  ¿Me tiré una sustentación por contradecir a uno de los jurados? Sí. ​¿Me voy a mantener porque estoy 100% seguro de que lo que estaba diciendo es cierto y funciona de esa manera? También. ​¿Cómo fokin se te ocurre decirme que no puedo subir un .env.example a Github porque es un riesgo de seguridad? Sí, un .example, no un .local o un .env de producción (claramente sin ninguna key, únicamente los placeholders). ​Yo en serio me decepciono cada día más de los docentes retrógradas y que por no ser capaces de simplemente admitir que se equivocaron van en contra de los estudiantes. Si se mantienen firmes con un concepto tan absurdo como ese, ¿qué podemos esperar? ​Esta es la documentación que lo respalda (En caso de que quede alguna duda de qué es lo correcto): Express corre sobre Node.js, que ya soporta los .env de forma nativa. Incluir un .env.example en el repositorio es literalmente el estándar de la industria para documentar el entorno de desarrollo sin exponer secretos. 📎👇🧵

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  Derechamente oficialista (@MariaJoseF40858) reportó hace 24 minutos

  @maurifigveroa @thanks4fish42 @PilarGinesta Qué ironía que uses esa imagen, porque esa cita es una falsa atribución de internet que Mark Twain jamás escribió o dijo. Estás aplicando a la perfección tu propia foto: ninguna cantidad de evidencia (como demostrarte que tu dato de CIPER es un invento de un GitHub tuitero, o que el fallo de la Corte por las licencias de Urrutia es real) va a convencer a alguien cegado por la ideología. Te quedaste sin un solo argumento legal ni contable y tuviste que arrancar con un meme cliché de redes sociales. El burdo intento de superioridad moral se te derrumbó por completo.

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  Salva Tejero (@salvatejero) reportó hace 26 minutos

  Gente que se ha dedicado a promocionar extensiones de orto para Visual Code echándose las manos a la cabeza con el problema de Github. TTQR.

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  Toni Soriano (@cloudstudio_es) reportó hace 26 minutos

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

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  Ervin Mo (@ervinmo1391) reportó hace 29 minutos

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

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  BlackthornE (@blackthornecl) reportó hace 30 minutos

  Este proyecto acaba de explotar en GitHub (7.9K stars) y casi nadie lo vio venir 🔥 Resulta que cuando usas un coding agent para escribir React, el código parece funcional... pero esconde antipatrones, problemas de rendimiento y errores sutiles. react-doctor lo detecta automáticamente. Puntuación de 0 a 100 con diagnóstico accionable en segundos. Soporta Next.js, Vite y React Native. Detecta problemas en: 1. Estado y efectos (useEffect mal uso, setState en cascada) 2. Rendimiento (renders innecesarios, falta de memo) 3. Accesibilidad y seguridad 4. Código muerto Se integra con GitHub Actions y publica resultados directamente en PRs. Perfecto para equipos que usan AI coding tools y necesitan mantener calidad sin revisar cada línea manualmente. Instalación: npx -y react-doctor@latest . ¿Te llegó útil? Cuéntame 👇 Guarda este hilo y sígueme para más 🔖✨

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  Microsoft Developer Latinoamérica (@msdevlatam) reportó hace 34 minutos

  1/ GitHub Copilot app, ahora en preview para usuarios de Copilot Pro, Pro+, Business y Enterprise. Desde un solo panel: sesiones activas, issues, PRs y automatizaciones en paralelo. Cada sesión corre en su propio git worktree, sin configuración manual ni conflictos de branches. Los agentes escriben el código. Tú decides qué llega a producción.

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  JavaLogs🌠 (@JavaLogs) reportó hace 34 minutos

  Dado a los recientes temas de GitHub me he puesto a pensar en tener mi propio servidor de repositorios privados.

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  Rafael Rivas 🇻🇪 (@UNLIMITEDCODE2) reportó hace 37 minutos

  @nicos_ai Una buena skill es la que soluciona los problemas de CI/CD Actions y Prisma 7. Para que no queden en el bucle infinito mal gastando Tockens por gusto cuando hagan CI/CD Actions en GitHub.

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  Alan Daitch (@AlanDaitch) reportó hace 37 minutos

  En China, los empleados se están saboteando entre ellos con IA armándole el reemplazo al compañero de al lado antes de que él te lo arme a vos. Salió un proyecto en GitHub, Colleague Skill, que se conecta con tus apps de oficina, importa todos los chats de tu compañero, todos sus archivos y arma un manual completo con sus tareas, su tono, hasta cómo puntúa los mensajes, listo para que un agente de IA se entrene con todo. La defensa apareció en una hora: un anti-distill que sirve para cuando los jefes son los que te piden que describas lo que hacés para entrenar a la IA. Lo que hace es reescribir la documentación en lenguaje corporativo genérico para que el manual suene profesional pero en realidad no sirva para nada. El problema de fondo es el miedo ante una tecnología que no queda claro qué trabajos se va a comer y cómo vamos a lograr que nos beneficie a todos. En la otra punta del mundo, en Estados Unidos, el 44% de los trabajadores jóvenes admite haber saboteado los planes de transformación de IA de la empresa en la que trabajan. Construimos los modelos más potentes de la historia: los que escriben código, diagnostican enfermedades, razonan mejor que la mayoría de los humanos... y la primera pregunta genuina que se hace el empleado promedio con esa herramienta no es cómo crecer sino cómo sobrevivir al lunes.

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  Marcho (@MarchoSn) reportó hace 38 minutos

  @D_Espanadero Eso es lo de menos, porque podes levantar cuenta de GitHub y servidores vacíos sin comprometer nada personal. El problema es el riesgo de tener algo productivo con datos de usuarios reales “protegidos” por dudosa seguridad. Ahí está el verdadero problema.

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  Jin dominicano 2.0 (@pokemaicratero) reportó hace 39 minutos

  @cabrerabenavent @NicoCubito @TanatoPiarda un repositorio en github no cuesta dinero, un hilo en reddit explicando paso a paso como puedes hacer tu tu propio servidor no cuesta dinero, lo que se pide es que no maten el juego y que si te da la **** gana, en 20 años puedas TU crear tu servidor desde 0 y jugar con otros

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  dominicode (@domini_code) reportó hace 40 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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  Bitácora de un Ingeniero de Software (@bitacoraingsoft) reportó hace 41 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 41 minutos

  Alguien acaba de REGALAR una agencia de IA completa en GitHub No son prompts. No son plantillas genéricas. Son 147 agentes especializados organizados en 12 divisiones reales: ingeniería, diseño, marketing, ventas, finanzas, QA, soporte y más Cada agente tiene personalidad propia, flujo de trabajo definido y entregables concretos La mayoría usa la IA como un becario que hace de todo Esto la estructura como una empresa real Lo más loco: funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI, Windsurf y otros Un solo comando para instalarlo todo Empezó como un hilo en Reddit Hoy tiene 88k estrellas y 14k forks Licencia MIT Esto no debería ser público 👇

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 46 minutos

  El CLAUDE. md de Karpathy alcanzó el #1 en las tendencias de GitHub. Más de 220,000 estrellas. La mayoría de los desarrolladores aún no lo han leído. Son 65 líneas. Llevó la precisión en la codificación con IA del 65% al 94%. Las 4 reglas dentro: → piensa antes de codificar expón tus suposiciones. pregunta cuando no estés seguro. nunca adivines. → simplicidad primero escribe el código mínimo que resuelva el problema. sin abstracciones que nadie pidió. → cambios quirúrgicos no toques código no relacionado con la solicitud. cada línea cambiada debe rastrearse hasta lo que se pidió. → ejecución orientada a metas convierte instrucciones vagas en criterios de éxito verificables antes de escribir una sola línea. eso es todo. 65 líneas. 4 reglas. 94% de precisión. guarda esto antes de que sea demasiado tarde

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  Esteban Grandal (@egrandal) reportó hace 51 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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  🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó hace 56 minutos

  Yo diría que el login con Github es casi la apuesta segura pero, como nunca se sabe cuando se va a caer, pues ahí se queda la cosa Yo ya te digo, un compi mío creo que ha entrado en la última tanda, yo en cuanto cobre la nómina de junio me meto, que tengo un experimento que necesita inferencia y tener varias GPUs en casa de 8GB no me sirve xD