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 (19%)
• Errores (15%)

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 21 días
Trichūr	Errores	hace 25 días
Brasília	Inicio de Sesión	hace 25 días
Lyon	Sitio Caído	hace 25 días
Tel Aviv	Sitio Caído	hace 29 días
Rive-de-Gier	Sitio Caído	hace 29 días

Mapa de Fallos

Discusión comunitaria

¿Consejos? ¿Frustraciones? Compártelos aquí. Los comentarios útiles incluyen una descripción del problema, la ciudad y el código postal.

Tenga cuidado con los "números de soporte" o las cuentas de "recuperación" que se pueden publicar a continuación. Asegúrate de informar y votar negativamente esos comentarios. Evite publicar su información personal.

Reportes de Fallos de GitHub

Los últimos problemas e interrupciones reportados en social media:

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 1 segundo

  ChatGPT cuesta 20 dólares al mes. Claude otros 20. Alguien publicó el reemplazo completo en GitHub. Corre 100% en tu máquina. Memoria local. Sin nube. Sin que nadie lea lo que le dices. Se llama OpenHuman y es lo más cercano a tener una IA propia que he visto. ✅ Agente personal con memoria persistente entre sesiones ✅ Privado por diseño: tus datos no salen de tu ordenador ✅ Compatible con Claude, GPT, modelos locales y Ollama ✅ Automatiza tareas, navega la web, ejecuta código y gestiona archivos ✅ Funciona en Mac, Windows y Linux ✅ GNU License, 100% open source Tus conversaciones. Tus datos. Tu máquina. lo tienes abajo 👇

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  Kevin Rojo 🇩🇴 (@KevRojo) reportó hace 31 segundos

  [2/2] Entonces... esa situacion y ese beef solo me iban a llevar a cometer errores, estuve a punto de subir el codigo fuente de dulus pro a github solo para probar un punto... que gano yo probando ese punto? que pierdo? Si estan copiando Dulus free que son solo 27 tools.... Que sera si subo Dulus business que son +120 tools? Entonces la gente se confunde conmigo y dice... ah este es developer y no le gusta mostrar el codigo. El problema no es ese... el problema es este [0.2.0 5 may 2026] < First pip install dulus version [3.2.6 12 jun 2026] last stable 0.2.0 (5 may) y 3.2.6 (12 jun) hay 113 versiones publicadas en PyPI. Entonces el que sabe de Pypi. sabe que esos no son simples git push. ahora te pregunto a ti. Como te sentirias tu? Yo llegue a X con todas las buenas, les escribi ( lo admiraba ) el pana nunca respondio, me dejo en seen y le molestaron los articulos que escribi comparando Dulus con Hermes Osea, no es que me este inventando el beef... es que ya paso, estamos bloqueados el esta lleno de Odio porque sabe que a Single dev f*** him and his team entonces tan robandome toda la creatividad.... como soy a single dev.... nadie lo notara... Pero Dios tiene la ultima palabra.

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  David (@Nijnamovich) reportó hace 1 minuto

  @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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  kuchuflitux (@kuchiflitux) reportó hace 2 minutos

  el problema: los targets eran CDNs anycast (github, npm) — te responde el servidor más cercano. mi probe de asia medía un servidor en asia, el de europa uno en europa. nueve rutas cortas y perfectas entropía plana, siempre. el instrumento no tenía nada que ver

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  Jose L. del Palacio (@jl_palacio) reportó hace 2 minutos

  @marcvidal Cuando una empresa gasta su presupuesto anual de IA en cuatro meses por convertir PDFs en PowerPoint, el problema no es la IA. Es que alguien autorizó gasto sin medida. Uber limitó Claude Code, GitHub cobra por token en lugar de tarifa plana. La realidad: mucha gente usa IA para lo que un botón hacía antes y ahora lo pagás por tokens. La fiesta de "IA sin límites = productividad" terminó cuando llegó la factura. Ahora viene lo real: medir retorno de verdad o desactivar.

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  6x6es16 (@maquiavelo_san) reportó hace 7 minutos

  @Atom_Hamburger @TheUnknownMikan @InformaCosmos Ok, entendí el punto, pero mi comentario era más en tono de burla por eso puse lo de “ayuda de la IA”. Aun así, no hay IAs especializadas en eso jajaja solo copian un repositorio de GitHub de unos indios que usan un "FER" y ya. Busca lo que es TensorFlow.

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  🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó hace 8 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

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  Piensa en Cripto (@PiensaEnCripto) reportó hace 8 minutos

  El problema no es solo perder Gmail. Es que esa cuenta también era la llave para entrar en todo: Notion. Stripe. Slack. Figma. Vercel. GitHub. Tu SaaS sigue online, pero tú ya no puedes tocarlo.

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  Juan Barbat (@juan_barbat) reportó hace 12 minutos

  @barckcode De hecho yo me fui de github y pasamos todo a forgejo privado por lo que ocurrió. Funciona bien ... muy bien de hecho.

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  Citizen Dev MX (@CitizenDevMx) reportó hace 15 minutos

  ⚡ GitHub acaba de frenar las nuevas suscripciones de Copilot Pro. Sin previo aviso. Y si usas IA para automatizar tareas, esto te afecta. No es un problema de developers. Es un problema de presupuestos. 👇 --- "1-1">El 20 de abril de 2026, GitHub pausó las nuevas suscripciones a Copilot Pro, Pro+ y planes estudiantiles. ¿Por qué? Porque "1-3">una sesión de IA agéntica consume entre 200.000 y 400.000 tokens. Traducción: cada vez que usas IA para ejecutar tareas automáticamente (leer archivos, planificar cambios, verificar resultados), consume recursos como si fueran miles de solicitudes normales. "1-5">Desde enero de 2026, los costos semanales de infraestructura se duplicaron. Microsoft descubrió que cobrar $10 por mes no alcanza para servir a quienes usan IA intensamente. Lo concreto: "1-10">GitHub tiene planeada una migración hacia un modelo de pago por uso, similar a cómo funcionan la API de Claude o la de OpenAI. "1-12">Las estimaciones hablan de $30 a $50 por mes para usuarios con uso promedio, y $100 a $200 para quienes usan los agentes intensivamente. Si tu empresa usa IA para reportes, automatización o análisis, prepárate. Los precios van a subir. La pregunta es: ¿cuánto está dispuesto a pagar tu negocio por esa automatización?

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  J G Garcia (@udalpe13) reportó hace 16 minutos

  Seguimos probando la creación automatica de hilos con XAI Developer Console, y Grok Build. Ahora debería crearlos automáticamente usando Github pero no funciona bien, ayer lo hizo y hoy he tenido que forzarlo y veo que son muy repetitivos... Le doy una vuelta, lo contaré...

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 18 minutos

  10 GitHub repos that will level up your AI Agent skills (SAVE THIS) 1 Lo interesante no es el ruido del momento. Es lo que cambia cuando esa senal deja de ser anecdota y empieza a convertirse en costumbre. La lectura importante: - que problema intenta resolver - quien gana ventaja si lo adopta primero - que se vuelve mas barato, mas rapido o mas dificil de ignorar Si no hay una ventaja concreta detras, no vale la pena publicarlo. Si la hay, conviene mirarlo antes de que se vuelva obvio.

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  DDobleDe (@SoyDDobleDe) reportó hace 19 minutos

  @paulatr3ides @eXtas1stv Cada vez que Microsoft tambalea, empezar a hacer ese tipo de estupideces. Le estaba pidiendo a todas sus divisiones (Xbox, GitHub, LinkedIn, Office, Windows etc) que de algún modo hicieran un montón de dinero a lo estúpido para recuperarse de un mal año fiscal.

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  Os (@OsBobba) reportó hace 31 minutos

  CloakBrowser es un Chromium sigiloso que supera los sistemas de detección de bots y funciona como reemplazo de Playwright. Código abierto, más de 4.000 estrellas en GitHub. El scraping y la automatización web no serán lo mismo. #Automatizacion #WebScraping #OpenSource

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  Álvaro López | Sabiadicción (@SabioSentido) reportó hace 32 minutos

  UN CHINO HA CREADO OFICIALMENTE UNA MÁQUINA DE IMPRIMIR DINERO. Hay una herramienta en GitHub que ha recibido 13 000 estrellas. Se llama moneyprinterturbo. La ha creado un desarrollador chino. Es gratuita y totalmente de código abierto. Genera automáticamente vídeos completos para TikTok, Reels y YouTube Shorts. ¿Cómo funciona? Lo hace todo en un único flujo de trabajo. Creación del guion, locución, subtítulos, recursos visuales, edición... todo en cuestión de minutos. El resultado es un vídeo listo para publicar. Tú no tienes que tocar nada. Ahora bien, ¿por qué se ha vuelto tan popular? Porque normalmente este proceso funciona así: Una herramienta para el guion, otra para la locución, otra para los subtítulos, otra para las imágenes y otra para la edición. Cada una requiere dinero, tiempo y aprendizaje por separado. Moneyprinterturbo lo ha reunido todo bajo un mismo techo. Se ha convertido en el proyecto de código abierto más popular de su categoría, gratuito y sin límites. Los canales de TikTok Shop y YouTube Shorts ganan entre 6000 y 10 000 dólares al mes. Ellos utilizan este proceso. La diferencia es la siguiente: Ellos pagan por las herramientas. Tú no pagas nada. La instalación te llevará 5 minutos. Búscalo en GitHub. Instálalo, ejecútalo, crea contenido: todo está totalmente en tus manos.

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  InferenciaPura (@InferenciaPura) reportó hace 33 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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  Filipe (@filicroval) reportó hace 39 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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  José Siles | AI | Data (@josesilesdata) reportó hace 40 minutos

  3. Aprendí a venderme Puedes ser muy bueno. Pero si nadie sabe lo que haces... No existes. Así que empecé a publicar: ・Mis proyectos en GitHub ・Lo que estaba aprendiendo ・Lo que construía ・Mis avances en LinkedIn Y aprendí algo clave: No basta con decir “he hecho un proyecto”. Tienes que explicar: ・Por qué lo hiciste ・Cómo lo hiciste ・Qué problema resolvía ・Qué impacto podía tener La visibilidad no sustituye al talento. Pero acelera muchísimo las oportunidades.

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  Guillermo Casaus (@_guillecasaus) reportó hace 42 minutos

  Un grupo de desarrolladores han creado una copia de CapCut completamente gratis. Se llama OpenCut y permite editar vídeos sin marcas de agua, suscripciones ni funciones bloqueadas. Tiene más de 55.4k stars en GitHub, es open-source y compatible con web, escritorio y móvil. Aquí te explico cómo funciona 👇

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  Omega Santana 🇲🇽 D2 Resurrection Day!! (@OmegaSantana) reportó hace 42 minutos

  @XBOXGameDev @github @godotengine ¿Y esto en qué me ayuda para conseguir un Remake de Destiny 1?

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 42 minutos

  Github se acaba de f0llar al vibe coding Acaba de publicar spec-kit y en pocos días tiene 95k estrellas y 8.3k forks Esto no es un proyecto cualquiera. Es GitHub diciéndote cómo se programa con IA de verdad. El problema con los agentes de IA no es el modelo Es que le mandas una idea en texto y él interpreta lo que quiere Spec-kit resuelve eso con 6 comandos que convierten tu idea en una especificación estructurada antes de escribir una sola línea de código ✅ /speckit.constitution → las reglas del proyecto: calidad, testing, arquitectura ✅ /speckit.specify → describes QUÉ construir, no el stack ✅ /speckit.clarify → el agente pregunta lo que no entiende antes de empezar ✅ /speckit.plan → ahora sí eliges la tecnología ✅ /speckit.tasks → lista de tareas ordenada por dependencias ✅ /speckit.implement → el agente construye El entregable ya no es código generado a lo loco Es una especificación viva que tu IA lee, valida y ejecuta paso a paso Funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y más de 25 agentes La diferencia real es esta Antes: "hazme una app de tareas" y rezas para que el agente no se pierda a mitad Ahora: especificación primero, código después El agente sabe exactamente qué construir, en qué orden y por qué 95k estrellas. 8.3k forks. Publicado por el propio GitHub. Licencia MIT. el repo aquí 👇

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 42 minutos

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

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  Lovebesfil (@Luis96019632) reportó hace 43 minutos

  @leoncsm @JordiNeil como cualquier otro programa tiene su 8k de problema los ingeniero de microsoft y google recibe miles de pr de problema de inseguridad y problema en su producto en github mientra mas famoso sea mas pr tendra en github entonce que hermes sea mas seguro eso nunca va a pasar

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  J.C. (@LibreJC) reportó hace 47 minutos

  @MondoXboxEsp @Adrian_GX La info viene de The Information, no ninguna revista de videojuego pero veremos que pasa. Yo no descarto que mínimo la conviertan en filial tipo LinkedIn y GitHub, así a lo mejor le dan mas independencia en la toma de decisiones. Y si va mal, se chapa o se vende. Una pena...

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  CryptoWhale™ (@SCryptowhale) reportó hace 50 minutos

  Un tipo apodado nbatman en Reddit edificó accidentalmente el sitio web más práctico del internet. Se llama FMHY (Free Media Heck Yeah). Este es el portal que Google borró de los resultados de búsqueda por infracciones DMCA, que Reddit censuró en las sombras por promocionar piratería, que la Motion Picture Association etiquetó como amenaza principal de piratería, y que la RIAA presionó a los proveedores de hosting para que lo abandonaran. Continúa en línea. Se actualiza cada mes. Así funciona. FMHY es el catálogo. La wiki misma no hospeda nada. Únicamente te especifica dónde reside realmente cada cosa gratuita en internet, estructurada en 14 secciones con evaluaciones de seguridad en cada enlace particular. → Películas y series en 4K de más de 50 plataformas de streaming → Música con calidad de Spotify y Apple Music → Adobe Creative Cloud, Microsoft Office, AutoCAD, JetBrains → Cada curso pago en cada plataforma mayor de aprendizaje → 100 millones de libros y artí***** a través de Anna's Archive → Opciones gratuitas a cada utilidad de IA paga → Una extensión de navegador SafeGuard que marca sitios inseguros en tiempo real Arrancó como un único documento de Google gestionado por un moderador de Reddit en 2018. Google lo liquidó con un retiro por DMCA en 2023. La comunidad reconstruyó la wiki en su propio dominio, la replicó en GitHub e IPFS, y actualmente la ejecuta en 12 dominios de respaldo contemporáneamente. No hay empresa. No hay CEO. No hay servidor central. Seis voluntarios anónimos sostienen todo el proyecto en su tiempo personal. Las donaciones vía Ko-fi costean el hosting. Nadie embolsa ganancias. Hollywood no logra cerrar esto. Spotify no logra cerrar esto. Adobe no logra cerrar esto. Toda la economía de suscripciones se mantiene porque no sabes que esta wiki existe.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 50 minutos

  Cada vez que tu agente de IA lee un log, un JSON o un chunk de RAG te cobra tokens por cada carácter. Un stack trace de 100 líneas. Una respuesta JSON de una API. Un directorio de archivos. El modelo no necesita todo eso verbatim. Pero tú pagas como si sí. Un ingeniero senior de Netflix pasó meses construyendo la capa que comprime todo eso antes de que llegue al modelo. Se llama Headroom. 23k estrellas en GitHub en menos de 6 meses. Apache 2.0. 60-95% menos tokens. Las mismas respuestas. No es marketing. Está validado en GSM8K, TruthfulQA y SQuAD. El benchmark más flipante: 94.9% de compresión con 98.2% de recall en páginas HTML. Lo que hace entre tu agente y el LLM: CacheAligner estabiliza el prefijo para mejorar los hits de KV cache. ContentRouter detecta el tipo de contenido y lo manda al compresor correcto. SmartCrusher aplasta JSON y datos estructurados. CodeCompressor comprime código via AST sin perder semántica. Kompress-base comprime texto natural via un modelo en HuggingFace. Y lo más importante: La compresión es reversible. Si el modelo necesita el original completo lo pide con headroom_retrieve y lo recupera. No se tira nada. Nunca. ✅ Funciona como librería Python, proxy HTTP o servidor MCP ✅ Compatible con Claude Code, Cursor, Codex, LangChain y cualquier agente ✅ Memoria compartida entre agentes con deduplicación automática ✅ Aprende de los fallos y escribe correcciones a CLAUDE.md y AGENTS.md ✅ Corre 100% local - tus datos no salen de tu máquina ✅ 154 releases. v0.24.0 hace 3 días. Activo hace 1 hora. Si usas Claude Code a diario y no tienes esto instalado estás pagando el doble de lo que necesitas. el enlace 👇

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 51 minutos

  Un desarrollador automatizó prácticamente toda su vida con scripts de Bash. Lo más increíble es que nadie se dio cuenta hasta que renunció. REPO ABAJO 👇 Cuando sus compañeros revisaron su antigua computadora, encontraron varios archivos con nombres bastante extraños. El primero se llamaba “hangover”. Si llegaban las 8:45 de la mañana y todavía no había iniciado sesión, el script enviaba automáticamente un correo a su jefe diciendo que no se sentía bien y que trabajaría desde casa. La excusa se elegía al azar de una lista que había preparado previamente. El segundo script se llamaba “kumar-asshole”. Cuando un cliente específico enviaba un correo con palabras como “help”, “trouble” o “sorry”, el sistema se conectaba por SSH al servidor del cliente, restauraba la base de datos desde el último backup estable y respondía automáticamente: “No te preocupes. Ten más cuidado la próxima vez”. El cliente pensaba que estaba hablando con una persona real. El tercer script se llamaba “smack-my-bitch-up”. Si después de las 9 de la noche el desarrollador seguía conectado, el programa enviaba un mensaje automático a su esposa diciendo que estaba trabajando hasta tarde, acompañado de una excusa aleatoria. Pero el script más increíble era el de la cafetera. La máquina de café de la oficina funcionaba con Linux y tenía un puerto TCP abierto. Exactamente 17 segundos después de iniciar sesión, su computadora se conectaba a la cafetera mediante Telnet y ordenaba preparar un latte mediano half-caf. La bebida tardaba 24 segundos en estar lista. Cuando él llegaba a la cocina, su café ya lo estaba esperando. Esto ocurrió todos los días durante años. Su jefe pensaba que era el empleado más responsable. Su esposa creía que siempre la mantenía informada. Y el cliente pensaba que tenía el servicio técnico más rápido del mundo. Pero todos estaban interactuando con scripts. Cuando sus compañeros encontraron el código, lo publicaron en GitHub bajo el nombre “Hacker Scripts”. El repositorio superó las 49 mil estrellas y fue reescrito por desarrolladores en lenguajes como Python, Ruby, Go, Java, Kotlin, PHP, PowerShell y Node.js. Incluso utiliza la licencia WTFPL, que básicamente significa: “Haz lo que quieras con este código”. Este desarrollador no solo automatizó su trabajo. Automatizó su vida completa. Y nadie lo descubrió hasta que se fue.

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  Sans (@BendyGame101) reportó hace 51 minutos

  @sansgzz Con práctica se puede wn Solía intentarlo en mi computadora vieja, a través de ayuda en la Página Github

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  Facundo Pascual (@PascualInvest) reportó hace 52 minutos

  $MSFT : Es una buena oportunidad hoy a largo plazo? Microsoft cotiza hoy a $411, casi 26% por debajo de sus máximos de mediados de 2025. Para la mayoría de los inversores eso suena a problema. Para mí suena a contexto que vale la pena entender antes de sacar conclusiones. El negocio que hay detrás del precio: Las métricas operativas de Microsoft no reflejan una empresa en dificultades. El margen bruto es 68.3%, el margen EBIT 46.8%, el ROE 34% y el ROIC 27.4%. Estos no son números de una empresa que está perdiendo relevancia competitiva, son números de un negocio con ventajas estructurales que se han profundizado con el tiempo, no erosionado. El crecimiento forward a dos años proyecta ingresos al 16.8% CAGR, EBITDA al 21.3% y EPS al 19.1%. Una empresa de $3 trillons de market cap creciendo earnings casi al 20% anual no es una empresa cara en términos relativos, es una empresa que el mercado está evaluando con el múltiplo de una utility cuando el perfil de crecimiento es el de una plataforma tecnológica en expansión. Por qué cayó y qué dice eso: La corrección de $550 a $360 entre mediados de 2025 y marzo 2026 fue una de las más pronunciadas de los últimos años para Microsoft. Las razones fueron varias y vale separarlas. Primero, la preocupación genuina sobre si el capex masivo en IA, que para Microsoft supera los $80B anuales, va a generar los retornos que justifican la inversión. Segundo, la desaceleración relativa en el crecimiento de Azure frente a las expectativas que el mercado había construido durante el rally de 2024. Tercero, el contexto macro de tasas altas que comprimió múltiplos en toda la categoría de software de alta calidad. Lo que el mercado no está procesando bien es que ninguno de esos factores cambia la posición competitiva estructural de Microsoft. Azure sigue siendo el segundo cloud del mundo con crecimiento de doble dígito alto. El segmento de Productivity and Business Processes, que incluye Office 365, Teams y LinkedIn, tiene una base de ingresos recurrentes que ningún competidor puede replicar en el corto plazo. Y GitHub Copilot, con más de 15 millones de usuarios de pago, es la adopción de IA empresarial más concreta y medible del mercado. La tesis de largo plazo y por qué sigue intacta: Microsoft tiene algo que muy pocas empresas en el mundo tienen: tres negocios distintos que son cada uno líderes en su categoría y que se refuerzan mutuamente. Azure es la infraestructura. Office y Teams son la capa de productividad. Y la integración de Copilot en ambas capas es el vector de monetización de IA más avanzado del mercado empresarial. La relación con OpenAI, que el mercado sobrereaccionó cuando se renegociaron los términos, sigue siendo estratégicamente valiosa. Microsoft no necesita poseer OpenAI para beneficiarse de los modelos, necesita que Azure sea la infraestructura donde esos modelos corren y que Copilot sea la interfaz donde las empresas los consumen. Eso sigue siendo exactamente así. El Fwd PE de 22.5x con crecimiento de EPS al 19% CAGR implica un PEG de aproximadamente 1.2x. Para el S&P 500 en promedio ese ratio está cerca de 2x. Microsoft cotiza con descuento de calidad respecto al índice, lo que históricamente ha sido una oportunidad de entrada, no una señal de alerta. Lo que hay que monitorear: Hay dos variables que definen si la tesis se confirma o se deteriora en los próximos cuatro trimestres. La primera es el crecimiento de Azure, específicamente si la aceleración que el management prometió para la segunda mitad del año fiscal se materializa en los números. La segunda es la conversión de Copilot de producto de adopción temprana a línea de ingresos material. Microsoft reportó $13B en ingresos anualizados de Copilot hace pocos trimestres y ese número tiene que seguir creciendo para que el múltiplo actual se justifique sin necesidad de expansión adicional. El MktCap/FCF de 67x es el número que más me incomoda y hay que nombrarlo con honestidad. Es elevado incluso para Microsoft, y refleja que el mercado está capitalizando crecimiento futuro de FCF que todavía no está en los estados financieros. Si el capex en IA no se traduce en expansión de márgenes en los próximos dos años, ese múltiplo va a tener que comprimirse. Mi conclusión: A $411 con 22.5x Fwd PE, 27% de ROIC, tres negocios líderes en sus categorías y la plataforma de IA empresarial más adoptada del mercado, el perfil de riesgo retorno de largo plazo es asimétrico a favor del inversor paciente. El riesgo no es que Microsoft pierda relevancia. El riesgo es que el capex masivo en IA tarde más de lo esperado en traducirse en FCF. Y ese es un riesgo que creo vale la pena asumir cuando el precio de entrada es este y no el de $555.

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  precis0x (@precisox) reportó hace 58 minutos

  CapCut decidió cobrar por funciones básicas y empezó a entrenar su IA con todos los vídeos que editaban sus usuarios. Un grupo de developers se molesto tanto que clonaron la app entera desde cero y la subieron gratis a GitHub. Se llama OpenCut. 45.800 estrellas en menos de un año, y sí, la gente está migrando en silencio. -> Edición por timeline con múltiples pistas -> Vista previa en tiempo real (sin renderizar) -> Cero watermarks en cualquier exportación → Sin suscripciones, sin premium, sin funciones bloqueadas -> Funciona en web, escritorio y móvil con el mismo código -> Tus vídeos nunca salen de tu dispositivo (todo en el navegador) -> Licencia MIT: cualquiera puede forkearlo y lanzar su propia versión CapCut empezó siendo gratis hasta que paywalleó las transiciones básicas, luego la resolución alta, luego puso watermarks y finalmente usó tu contenido para entrenar IA. El clásico camino de toda herramienta “gratis”. OpenCut rompe ese ciclo porque es imposible hacer lo mismo con él. Licencia MIT = nadie puede poner paywall, obligar cuenta ni entrenar IA con tus proyectos. Si lo intentan, alguien lo forkeará en 48 horas. Ventajas que ya le ganan a CapCut: - Todo se procesa localmente (privacidad real) - Sin cuenta de CapCut, Apple ni Google - Código abierto que puedes auditar línea por línea - +90 contributors activos cada semana - Versión web que corre hasta en Chromebooks y Linux - Sin tracking ni fingerprinting Números que explican el boom: - 45.800 estrellas en GitHub - 4.700 forks - 1.280 commits en desarrollo activo - Respaldado por Vercel La verdad incómoda para CapCut: Su único moat era ser “gratis”. En cuanto apareció una alternativa open source que lo igualó ese moat desapareció. OpenCut ya lo alcanzó. MIT License. • 100% Open Source • Gratis para siempre. Repo en los comentarios, espero te sirva 👇