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 (54%)
• Errores (31%)
• Inicio de Sesión (15%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Ahmedabad	Errores	hace 5 horas
Delme	Inicio de Sesión	hace 17 horas
Lyaud	Sitio Caído	hace 17 horas
Catania	Errores	hace 3 días
Inverness	Sitio Caído	hace 16 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 16 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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  Jorge J. Ramos (@YoryoBass) reportó hace 2 minutos

  @Xopsy @dordokamaisu El problema es definir que es el límite. No puedes estar preparado para ciertos niveles de presión seas GitHub o cualquiera de los gigantes. Y el tema agentivo ha hecho daño en infraestructura porque imagino que no será fácil de estimar, si un solo agente puede estar haciendo operaciones 24/7

• 
  Leo (@leoxbtt) reportó hace 3 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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  @deaquino (@deaquino) reportó hace 3 minutos

  @fjpedrosa86 Compras espacio extra o te sirve con el que espacio pro defecto del VPS? Tengo lo mismo que tú, pero, todo Hermes y solo para dos personas. Compré una oferta de zai que caduca a final de año :( - es una 20x. Además un mini pc en casa para compilar. Me fundo los minutos de GitHub

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  Domina IA (@Domina_IA) reportó hace 3 minutos

  Cursor no tumba GitHub. Ni siquiera lo intenta. El producto que acaban de sacar se llama Origin. Conecta tu organización de GitHub, elige repos y sigue empujando ahí. GitHub sigue siendo la fuente de verdad. Los permisos se copian, los pull requests se sincronizan en ambas direcciones y tú no sales del editor. Lo venden como rival. Hablan de las 257 caídas de GitHub el último año y de los 180 millones de desarrolladores que usan la plataforma. Bonito relato. El problema es que Origin no reemplaza nada. Se enchufa al flujo que ya usas. Cursor pertenece a SpaceX. Tienen opción de compra por 60.000 millones y acceso a la mayor flota de GPUs del mundo. Con eso prometen agentes que revisen y fusionen sin salir de la ventana. Funciona mientras GitHub siga siendo el almacén. Si GitHub estabiliza el servicio o mete sus propios agentes, Origin se queda en una capa de más. Su única ventaja es el hábito: que no te levantes de la silla. No necesita que abandones GitHub. Necesita que dejes de salir de Cursor.

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  Joaquin Cartagena (@Joaquin_888) reportó hace 6 minutos

  @macroman66 @midudev Creo que este problema lo estamos viendo por ahí vi que desarrollaron una alternativa a github con un árbol de decisiones de ia . Sigo sin entender por qué competir con github en vez de integrarlo ahí pero bueno hay que encontrar una solución global

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  David Fernández (@naroh) reportó hace 8 minutos

  Hoy me voy a entretener estableciendo un flujo automatizado para solucionar las issues que se reportan en tracker (Bugsink, compatible con Sentry) que utilizamos. La primera etapa fue forkearlo y añadir MCP. Ahora, el plan es: Establecer mi servidor remoto (una torre que tengo en el salón) como servidor remoto de Orca, donde estarán corriendo tanto Claude Code como OpenCode con OpenCode Go. En este servidor también corre Hermes. Me conecto a él por Tailscale. Hermes orquestará cada X minutos una búsqueda de issues reportadas y hará triaje. Para las que crea que son merecedoras de atención generará una issue en el repositorio de Github, diagnosticando el problema con un modelo SOTA, y delegará a OpenCode corriendo en Orca implementar la solución. En principio la idea es que esto corra desatendido, pero si quiero podría conectarme a Orca desde mi móvil o desde otro dispositivo para chequear qué hace. Cuando acabe, enviará un PR con la solución para revisión humana.

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  Fernando (@fnandot) reportó hace 11 minutos

  @carlesnunez Totalmente. Pero quizá el problema no sea añadir más hierro, sino adaptar la arquitectura. Git tiene más de 20 años y no fue pensado para esta escala ni este uso, ni tampoco GitHub. Quizá toca replantear algunas abstracciones para una era de humanos + agentes generando software.

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  Sergie Code (@sergiecode) reportó hace 12 minutos

  @HazzimIO Nosotros pasamos todo a Gitlab hace 3 meses por lo mal que funcionaba Github... la verdad que tienen sus problemas y Gitlab DUO es malísimo pero funciona sólidamente y no hemos tenido problemas bloqueantes

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  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 14 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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  Tutellus (@tutellus) reportó hace 14 minutos

  Vaya tela con el fallo en el módulo EVM del Cosmos Hub y 50 millones robados en Nesa… que el slippage dejó en 60.000 reales. Y Cosmos Labs parcheó en GitHub sin avisar a los proyectos afectados. Los atacantes también leen los commits 🫣

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  Hugo Latra (@hugolatra) reportó hace 15 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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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 24 minutos

  🚨 Incidente en GitHub causa interrupción de 8 horas 🚨 La compañía reportó fallos por saturación de balanceadores y una configuración de autoscaling errónea. Errores elevados afectaron funciones clave como Issues, Pull Requests y Copilot. El tráfico de tokens se multiplicó por diez por un error en VS Code. GitHub anuncia cambios para evitar futuros incidentes. Desarrolladores enfrentan pérdida temporal de acceso crítico.

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  Sweex (@sweexx9) reportó hace 26 minutos

  🚨Ganó un hackathon de Anthropic. Después no vendió el setup. Lo soltó en GitHub con licencia MIT. No es un prompt. Es el sistema con el que Affaan Mustafa convirtió Claude Code en un equipo de ingeniería: 68 subagentes, 286 habilidades, 94 comandos. El repo se llama Everything Claude Code (ECC). La diferencia no está en “más agentes”. Está en el orden de trabajo. Primero plan. Una frase tuya se vuelve un plano. Tú lo apruebas. Recién ahí aparece código. Después la prueba que falla. Rojo primero. Verde después. No al revés. Al final, revisión en contexto limpio. Otro agente lee el diff como si no hubiera escrito nada. Hay revisores aparte para Go, Python, TypeScript, Rust y Java. Eso evita el fallo clásico: un solo chat que planea, escribe, justifica y se autoaprueba. Qué hace cada bloque: Planificación. Convierte un pedido vago en arquitectura antes de tocar el repo. Revisión. El diff entra en frío. No arrastra la conversación anterior. Reparación de builds. Un resolvedor por cadena de herramientas, incluidos errores de PyTorch y CUDA. Seguridad. Pase OWASP sobre tu código y otro escáner sobre la config del propio agente, buscando inyección. Arquitectura. El diseño se discute antes de convertirse en migración. Dominio. Consultas, pipelines de ML, pruebas de punta a punta, documentación. Las habilidades que importan de verdad: Pruebas. tdd-workflow te lleva de rojo a verde. Encima van eval-harness y verification-loop. Lenguajes. Convenciones, tests y seguridad para Python, Go, Rust, C++, Django, Laravel, Spring Boot y Next.js. Contexto. search-first obliga a leer docs antes de escribir. iterative-retrieval impide que cada subagente se trague el repo entero. Envío. Docker, CI/CD, health checks, rollbacks y patrones de migración para Prisma, Drizzle y Django. Fuera de código. Texto con tu voz, research con fuentes, decks de ventas. El error caro: instalar las 286 de golpe. Eso no te hace más rápido. Te ensucia el contexto. Empieza con un plan, un paquete de reglas y las 4 o 5 habilidades de tu stack. El resto se carga cuando hace falta.

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  Gabs (@constrainterror) reportó hace 26 minutos

  @matiasblnc Hmm a ver de mis tiempos en front que recuerde: - teoría de cajas - typescript vs javascript - frameworks - responsive design - un mínimo de desarrollo seguro (no subir credenciales, ofuscar cosas visualmente, manejo de secretos, etc) - CMS vs programar a pelo - en qué te apoyas para programar (copilot, vibecoding, documentacion, lo que uses) - toma de decisiones (por qué eliges una tecnología sobre otra, etc) sobre una feature o troy project que tengas, etc - git/github/ trabajar en equipo y control de versiones - darte una web lenta y ver como investigas qué pasa - darte un componente que renderiza demasiadas veces y ver que falla - cómo diferencias entre que algo se vea bien y que esté bien implementado? - diseñar o implementar un buscador o un login - qué preguntas le haces a un diseñador que te da un diseño ambiguo -cuándo crearías una abstracción y cuándo duplicarías código temporalmente? Cuándo eliges modularidad y cuando un monolito? - tipos de testing, te doy una feature y te pregunto como la probarías - qué hace quye una API sea consumible comodamente desde el front? Por ejemplo

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  OH JUREMOS CON GLORIA MORIR (@BochoBostero) reportó hace 26 minutos

  @irinamaquilla Odio el vibe coding con todo mi ser, es útil a cierto punto pero ningún proyecto funciona con vibe coding y no tiene sentido hacer vibe coding si es tu laburo y lo q estudiaste, disfrútalo hermano, además tiraron GitHub, hijos de ****

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  Manu Quiroga (@Manuls) reportó hace 30 minutos

  fueron cuatro prompts pero un servidor ya tenía configurado el espacio en Vercel, el repositorio en Github, las claves de APU en Google Cloud y la integración con Supabase por eso digo siempre que para hacer vibe coding algo hay que saber del tema

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  Dámaso Velázquez (@damasovelazquez) reportó hace 30 minutos

  Github está caído 😢

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  roman (@Nozelcode) reportó hace 31 minutos

  GitHub acaba de solucionar el mayor problema del vibe coding. Acaban de lanzar Spec Kit y en poco tiempo ya tiene +126K estrellas. ¿La idea? En vez de tirar prompts vagos y rezar para que el agente no rompa tu proyecto… Spec Kit obliga a la IA a crear una especificación estructurada ANTES de tocar código. La IA primero entiende lo que quieres construir, pregunta lo que falta, organiza el proyecto y después empieza a programar. Eso significa menos tiempo arreglando errores absurdos, menos código inconsistente y resultados mucho más predecibles cuando trabajas con agentes. El flujo es simple: /constitution → reglas y estándares /specify → qué quieres construir /clarify → dudas antes de empezar /plan → arquitectura y stack /tasks → tareas ordenadas /implement → ejecución Compatible con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y +25 agentes. 95K estrellas. 8K forks. Open source. Publicado por GitHub. Enlace al repositorio👇

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  Raul Santos ⛵️ (@RaulESantos) reportó hace 35 minutos

  Ayer en la noche configuré un servidor virtual para poder hacer coding desde Claude code en mi celular sin depender de la laptop. Hoy GitHub está caído, por lo que lo tendré que probar después. En todo caso, estamos en una nueva era para los negocios.

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  Samuel Ferrero. (@MiMundoConIA) reportó hace 36 minutos

  Praxist salió el 27 de agosto. A las 72 horas tenía 3.233 estrellas y 362 forks. Hoy, tercer día, van 4.492 estrellas y 363 forks. Solo con el boca a boca. Yo también le pedí a más de un modelo que "investigara". Me devolvió un muro que sonaba seguro y no probaba nada. El humo no era del modelo. Era de cómo lo pedía. Un objetivo sin número no tiene por dónde fallarte. El modelo rellena ese hueco con frases que suenan bien. Praxist se niega a arrancar si le faltan tres cosas, y las tres son aburridas a propósito. Un métrico con dirección de mejora. Un proyecto que ya corre. Un óptimo que todavía no conoces. "Investiga X" suelto no entra. El sistema se para y te dice qué falta. Lo que corre después no es un chat. Lanza varios peers a la vez. Cada uno entrega un artefacto que se puede volver a ejecutar. Un evaluador que no es el propio modelo le pone la nota. El resultado queda como hallazgo, con tipo y con madurez. La siguiente generación no relee la conversación. Hereda lo que se confirmó, lo que hay que validar y lo que ya se sabe que no funciona. Quien quiera abre el expediente. El paper lo deja en números. En las 75 tareas de MLE-bench, Praxist saca 60 medallas, 49 de oro. El baseline es Claude Code sobre Opus 4.8: 55 medallas, 34 oros. Praxist corre sobre deepseek-v4-pro. Gasto de modelo, 3.054 dólares contra 38.370. Un doceavo. Lo que me importa más que el recuento de medallas es esto. En las 70 tareas donde ambos tienen score, Claude Code gana el número crudo en 36 y Praxist en 33. Praxist no gana la mayoría de los mano a mano. Gana el umbral. El loop está hecho para cruzar una raya, no para escribir un párrafo convincente. Si tu número no tiene umbral, estás pagando un chatbot caro. Cada corrida nocturna responde sí o no. La evidencia decide el siguiente paso. No hace falta un analista despierto a las tres. Guarda esto antes de montar el tuyo. Pásaselo a quien esté por lanzar uno esta noche. ¿Cuál es el número que te dice si ganaste? Del original saqué el estribillo de "no chatea, mide / no vende respuestas, vende evidencia / no le pidas que piense". Decía lo mismo tres veces. También saqué "sin campaña" como motivo de orgullo. El recuento de GitHub ya lo demuestra. Metí lo que el primer texto no podía demostrar. El 30 de agosto el repo iba por 4.492 estrellas y 363 forks. El paper no usa el mismo modelo que el baseline. Praxist corre DeepSeek y aún así gasta un doceavo. Y pierde la mayoría de los scores crudos. Gana la raya. Eso es el argumento, no el slogan. En local: `npm run dev` y abre ` El botón Copiar texto saca el ensayo entero, con el repo y el paper al final. Repo en el siguiente post.

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  Brunvelop (@Brunvelop) reportó hace 36 minutos

  Joe Rogan sube episodios de 2-3 horas. Tú ves clips de 30 segundos. Alguien los corta. Los creadores pagan $29 al mes por una IA que haga ese trabajo. Un desarrollador solitario en China lo regaló gratis. Se llama AutoClip. 6.391 estrellas en GitHub. 1.253 forks. Licencia MIT. Todos los clips que guardas de un podcast, stream o entrevista salieron de algo más largo. Los streamers no se hacen virales con streams: se hacen virales con clips de streams. Un episodio de 2 horas esconde entre 15 y 25 clips virales. Encontrarlos a mano: 4-6 horas. Esto es lo que hace AutoClip. Pegas un enlace de YouTube o Bilibili, o sueltas un video local. La IA lee la transcripción completa, puntúa cada momento por potencial viral, corta los highlights, añade subtítulos y te entrega una carpeta de verticales listos para TikTok, Reels y Shorts. Qué lo diferencia de OpusClip: • Corre local en tu máquina. Tu material nunca sale de tu ordenador. • Funciona con OpenAI, Gemini, Qwen o SiliconFlow. Elige el LLM más barato. • Sin créditos ni tope de minutos mensuales. Procesa un directo de 4 horas si quieres. • Licencia MIT. Hazle fork, mételo en un producto, véndelo. Sin pedir permiso. • Docker en una línea. Corre en el navegador en localhost:3000. El stack: FastAPI, React, Celery, Redis, SQLite, yt-dlp y FFmpeg. Un desarrollador llamado zhouxiaoka escribió 89 commits y entregó todo. La parte interesante: OpusClip levantó $68 millones de SoftBank, Samsung Next y DCM Ventures para montar un negocio de suscripción sobre exactamente este flujo de trabajo. Todo el mercado de IA para video corto está tarifado como SaaS porque la mayoría de los creadores no sabe que existe una alternativa open source. Una persona en Hangzhou lo escribió en su tiempo libre. Seis mil estrellas. Mil doscientos forks. Nota honesta: el último commit fue hace 77 días. El mantenedor es una persona y parte del roadmap sigue "en desarrollo". Si quieres un producto pulido con soporte, paga OpusClip. Si quieres ser dueño de la herramienta que corta tus videos, descarga esto hoy. Quien posee el software, posee el flujo de trabajo. Tus videos. Tu IA. Tus shorts.

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  🔥🐲 Javier  (@nuevo_31) reportó hace 38 minutos

  GitHub está como lento que ladilla

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  j0n4th4n.d4rk (@j0n4th4n_d4rk) reportó hace 42 minutos

  @ItsDarkStar_06 @powerhdeleon Reinventar? Jajajaj si Github está basado en un software opensource “git” si sabes más o menos a fondo de qué trata te lo montas en tu propio servidor y si no sabes con docker lo haces en un solo comando muchas empresas cuidan su base KB y code como el santo grial hacen eso

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  Adrià Martí (@adriml24) reportó hace 44 minutos

  @Majima_Kensetsu No tendrías que preocuparte por GitHub caído o librerías con vulnerabilidades, merece la pena pensarlo

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  Pablo E. Untroib (@PEU_AR) reportó hace 50 minutos

  Ayer el comentario del tocayo que dio en el clavo me hizo reír, tuitazo en lo que a mi respecta. Pero el nerd que llevo adentro arrancó un loop Hoy mientras desayunaba escribí un proto-prompt de lo que me gustaría que haga una pagina web sin muchas aspiraciones para ayudar un poco con la búsqueda a alguien que no quiere salir a hablar en persona como yo Ese prompt se lo pase a una IA para que lo ordene y mejore y este es el resultado del prompt, mientras escribo esto tengo a Claude (con APIs via mi propio llmrouter de Z y Deepseek) laburando para hacerlo, cuando este terminado debería aparecer en mi web, ya les pasare link. El prompt (si les sirve úsenlo): Quiero que me busques las 10 marcas que más autos de origen chino vendieron en Argentina desde el inicio de 2026. Importante: no me refiero solamente a marcas chinas. Quiero incluir cualquier marca que venda en Argentina modelos fabricados en China. Por ejemplo, Ford vende la Territory, que es de origen chino. Esta información va a ir a un archivo marcas.json. Después, para cada una de esas marcas, necesito que listes sus modelos vendidos en Argentina y los ordenes por volumen de ventas. Esa información va a ir a otro archivo llamado modelos.json. Una vez que tengamos marcas.json, necesito que entres en la página web oficial de cada marca y busques el listado de concesionarios oficiales en Argentina. Para cada concesionario, quiero que obtengas todos los datos de contacto que puedas encontrar, dando prioridad a: WhatsApp Email Teléfono Dirección Página web, si corresponde Con esa información quiero generar un nuevo archivo concesionarios.json, organizado por marca y, dentro de cada marca, por concesionario. El objetivo final es hacer una página web para un hosting básico que solamente tiene acceso por FTP. En esa página, el usuario debería poder: Elegir una marca. Elegir un modelo de esa marca. Ver información del modelo. Si es posible, ver fotos del auto, sus versiones/variantes y colores disponibles. Escribir o modificar un mensaje. Enviar fácilmente ese mensaje a todos los concesionarios que vendan ese modelo. La idea es que el usuario pueda, por ejemplo, elegir: BYD → Song Pro → escribir un mensaje → contactar a todos los concesionarios que venden ese modelo. Si durante el scraping podemos obtener de fuentes oficiales las fotos de los autos, las distintas versiones y los colores disponibles, sería genial poder mostrarlos durante el proceso de selección. Sobre las fuentes Para los datos de ventas y modelos quiero usar fuentes confiables y, cuando sea posible, fuentes oficiales o asociaciones del sector. Para los concesionarios, quiero priorizar siempre la página oficial de la marca, no directorios de terceros. Si un dato no está disponible o no se puede verificar, prefiero que quede indicado como faltante antes que inventarlo. Sobre las decisiones técnicas No necesito que me hagas una entrevista sobre las decisiones técnicas del proyecto. Asumo que vos podés determinar cuál es la mejor solución técnica para cada caso. Esto incluye, entre otras cosas: tecnología que conviene usar; estructura de los JSON; arquitectura de la página; cómo resolver el funcionamiento en un hosting que solamente permite FTP; cómo relacionar marcas, modelos y concesionarios; cómo implementar el contacto por WhatsApp/email; cómo hacer el scraping; cómo manejar las fotos y demás información; cualquier otra decisión técnica necesaria para que el resultado funcione correctamente. Tomá vos esas decisiones buscando la solución más simple, robusta y adecuada para este proyecto. GitHub y despliegue Los avances del proyecto, cuando lo consideres necesario, se irán subiendo al repositorio: github pablopeu/autoschinos Quiero además que configures un GitHub Action para que, dadas las credenciales de FTP y el folder de destino, pueda compilar el proyecto y subir automáticamente la versión final al hosting. Las credenciales no deben quedar escritas en el código ni en el repositorio. Utilizá el mecanismo apropiado de GitHub Secrets para guardar: dirección/host FTP; usuario FTP; contraseña FTP; folder remoto de destino. El Action debería encargarse de: Obtener el código. Instalar las dependencias. Compilar/generar la versión de producción. Subir los archivos necesarios al FTP. Dejar el sitio listo para funcionar en el hosting. La solución debe estar pensada para que posteriormente pueda cambiar fácilmente las credenciales o el folder de destino sin modificar el código. Validación del funcionamiento Podés y debés verificar el funcionamiento localmente durante el desarrollo. Sin embargo, la fuente de verdad de que el sistema funciona correctamente será siempre la versión de la web que está efectivamente subida al hosting por FTP. Por lo tanto, después de cada despliegue importante, si es posible, verificá que la versión publicada responda correctamente y que los archivos necesarios estén disponibles. De todos modos, la validación final del funcionamiento en el hosting la tiene que hacer el usuario. Es decir, no des por terminado el proyecto solamente porque funciona localmente: el usuario debe confirmar que la versión subida al hosting funciona correctamente. Importante sobre el trabajo Antes de empezar, solamente preguntame si necesitás alguna información funcional que realmente no puedas determinar por tu cuenta. No me consultes sobre decisiones técnicas: tomá esas decisiones vos. Cuando tengas toda la información necesaria, armá un plan de trabajo completo y después hacé todo one shot, es decir, ejecutá el trabajo completo sin ir pidiéndome confirmación en cada etapa. El resultado final debería incluir los archivos: marcas.json modelos.json concesionarios.json la página web lista para subir por FTP, y el workflow de GitHub Actions configurado para realizar el build y deploy por FTP.

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  winden^capsule^rgba^ntw^bg (@winden) reportó hace 50 minutos

  @sequentiasoft El GitHub del sword of ianna de spectrum. Pero básicamente se reduce a probar a cargar el fichero por su nombre y, si no funciona, entonces pedir " mete el disco X y pulsa espacio". Así si tienes todos los ficheros en un solo disco de 3.5 o en HD, funciona de forma transparente

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  Cents And Code (@CentsAndCode) reportó hace 52 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!

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  karla ❀ (@karlarboledas) reportó hace 56 minutos

  Palantir vende esto a gobiernos por millones. Alguien puso una versión de esto en GitHub gratis. El trabajo de Palantir es extraer datos dispersos de una empresa en un solo modelo donde cada decisión pueda rastrearse después. Semantica hace eso para agentes de IA. Cada decisión se convierte en un objeto en un grafo, ligado a los hechos que la produjeron, cada hecho enlazado a su fuente. Seis meses después puedes retroceder desde cualquier respuesta. El modelo nunca toca el razonamiento. Solo lee texto desordenado y extrae entidades. El resto corre en reglas simples, por lo que la misma entrada da la misma explicación cada vez. La memoria vectorial no puede hacer eso. Hechos contradictorios se sobrescriben silenciosamente unos a otros. pip install semantica, elige un backend de grafo que ya ejecutes, y tus agentes lo leen a través del servidor MCP. Licencia MIT, el repositorio es semantica-agi/semantica guárdalo y sígueme para más → @karlarboledas también tienes más información detallada en el artí**** de cómo generar con tu marca↓

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  alex (@alexeiraa) reportó hace 56 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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  Disiento con usted (@yodisiento) reportó hace 59 minutos

  @powerhdeleon La forma de trabajar es esencial. Armar siempre planes es clave, incluso para las tareas que presumimos sencillas, para saber si entendió y que quiere hacer, antes de tocar nada. Dialogar lo suficiente hasta cerrar el alcance, antes de tocar nada, es tiempo ganado y renegar menos. Se trata de revisar cada cosa del plan que no se entienda, saber qué quiere hacer y el porqué. Ahí salta mucha sobre-ingeniería que podemos y debemos evitar. Antes de tocar nada. Atomizar las planes, escalonar los cambios, es decir, achicar los problemas para resolver, es una forma adicional de tener resultados controlables. Antes de tocar nada. Luego, una vez aplicados los cambios, revisarlos. En mi caso, con una interfaz amigable como GitHub Desktop. Es esencial para ver que no haya tocado cosas del Core que no autorizamos. Ojo con esto, a veces hace cosas que no dijo que haría, que no están en el plan, y el/la hijoepú las mete, total, después te pide disculpas. Y si algo parece mal, seguí tus entrañas. Es mejor hacer Undo All y hacer todo de nuevo que un Commit que sea un iceberg. Preguntále a Di Caprio si no. Todo esto en un entorno de Desarrollo, porsupu. Si hacés esto en Producción sos vos el ********** malnacido y ojalá te hagan el tratamiento capilar de Luis XVI y María Antonieta. Lo que puedo afirmar con mucha convicción es que, para casos que muchas veces no es tan grande el cambio pero sí es muy grande el análisis, el Auto se queda corto y me hace perder mucho tiempo de análisis y armado del alcance. Y como además observa y rastrea lo justo y necesario, no planifica y entonces cuando mete la mano arregla una y rompe dos. Y tenés que rehacer. Para ese tipo de casos uso los mejores, sin necesidad de exagerar consumo, porque 5.6 Sol Medium me ha dado excelentísimos resultados. Analiza tan bien y no deja cosas en el camino, que no pierdo nada de tiempo adicional. Hasta me sorprende. Es como hablar con alguien que entiende el desafío y me entiende a mí. La diferencia con Auto es demasiado grande y el costo también, pero se paga solo, porque tu paz y tu salud no tienen precio.