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 (69%)
• Inicio de Sesión (17%)
• Errores (14%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Lure	Sitio Caído	hace 5 horas
Ashkelon	Sitio Caído	hace 2 días
Veigné	Errores	hace 10 días
Paris	Sitio Caído	hace 13 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 14 días
Saint-Paul	Sitio Caído	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:

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  karla (@karlarboledas) reportó hace 3 minutos

  GitHub acaba de solucionar el mayor problema del vibe coding. Acaban de lanzar Spec Kit y en días ya tiene +95K 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. Repositorio 👇

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 4 minutos

  @precisox Interesante propuesta. Pero GitHub ya integra Copilot, GitHub Code Search AI y GitHub Actions con AI. ¿Qué hace a Origin diferente que no se pueda replicar aquí? Sería útil ver un caso concreto donde GitHub falla y Origin lo soluciona.

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  🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó hace 7 minutos

  @bloodyraintatii Antes y ahora también xD El problema sigue siendo la puerta de entrada, os enseñan a hacer cosas pero no sabéis venderos, la gente tiene los mismos proyectos replicados en sus GitHub (si es que los tienen), pocos tienen un E2E con algo que hayan hecho, aunque sea súper simple El objetivo es que cuando alguien te pregunte que sabes hacer, en vez de responderle con lo que estudiaste, le explicas lo que has creado, los problemas que te encontraste y como los solucionaste, cualquiera que te entreviste y tenga un poco de idea, va a poner más foco en tu perfil por el mero hecho de haberte puesto a hacer cosas

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  kento iv (@0xKento_) reportó hace 8 minutos

  cada dia que pasa las cryptos siguen cayendo y el prediction market es una buena oportunidad no porque sea mas facil, sino porque es otra forma de pensar el mercado en crypto muchas veces estas mirando una vela roja, una narrativa que se murio o una meme que ya hizo -70% en prediction markets, en cambio, estas mirando probabilidades, eventos, precios, liquidez, timing y diferencias entre plataformas hoy encontre un repo bastante interesante llamado polymarket-arbitrage la idea es buscar posibles ineficiencias dentro y entre polymarket y kalshi, comparando mercados parecidos, precios, spreads y oportunidades donde el riesgo capaz esta mal priceado obvio no es plata gratis, si fuera tan facil no estaria en github jajajs pero me gusta porque te obliga a pensar distinto, no es solo “quien gana?”, es “cuanto esta pagando el mercado por ese resultado y si ese precio tiene sentido?” el prediction market no es solo apostar, es aprender a leer probabilidades en tiempo real repo y pagina abajo en comentariosss

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  santi (@santtiagom_) reportó hace 11 minutos

  si querés estudiar IA para crear agentes, tenés que entender los fundamentos. este es el roadmap que seguiría: 1) modelos → una idea básica de qué son los LLMs y cómo hacer tu primera llamada a una API. 2) contexto → qué información ve el modelo y cómo funciona el context window. 3) tools → cómo un modelo puede leer archivos, buscar información, ejecutar código o llamar APIs. 4) MCP → cómo conectás servicios externos, como Google Calendar, GitHub o Slack. 5) RAG → cómo recuperás información relevante sin llenar todo el contexto. por ejemplo: responder preguntas sobre un PDF. 6) harness → el sistema que coordina modelo, contexto, tools, permisos y ejecución. 7) memoria → qué información se guarda para no tener que explicarle lo mismo al modelo una y otra vez. 8) loop agéntico → cómo un agente ejecuta acciones, observa resultados, verifica si cumplió el objetivo y vuelve a intentar. después podés profundizar en: subagents, fan-out, planning, verification loops, evals, permisos y arquitectura. crear agentes es aprender a diseñar sistemas alrededor de modelos. gran parte del trabajo aparece cuando empezás a conectar contexto, tools, memoria, permisos y loops de ejecución.

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  Alvaro Felipe Chávez (@AlvaroFelipeCh) reportó hace 11 minutos

  Tu programas la app y te doy el 5% del negocio, el otro 95% es mío porque es mi idea. Esa frase la hemos escuchado por años los programadores. Por mucho tiempo, muchos “emprendedores” (énfasis en las comillas) creyeron que la única barrera entre su idea y triunfar como emprendedores era contratar programadores.  Pero la IA desmontó ese mito. Hoy, conversando con la IA, cualquier personas puede construir cualquier tipo de software. ¿Y qué hemos visto? El nuevo Slack, el nuevo Notion, el nuevo HubSpot, el nuevo Salesforce, el nuevo GitHub, y así sucesivamente. Lo mismo de siempre con apellido “AI” al final. Y no es que esté mal reinventar una categoría existente, pues es lo que hizo Apple con el iPhone en 2017, pero es que con la herramienta más poderosa que ha creado la humanidad (la IA) es sorprendente las pocas apps realmente disruptivas que han aparecido: NotebookLM, WisprFlow, Claude Code / Codex y pocas más. Casi todas las demás son solo el nuevo "algo que ya existía pero con IA".  El punto al que quiero llegar es que la barrera para emprender nunca fue la falta de programadores sino la falta de visión. Ser emprendedor no es tener un idea y buscar quien la programe. Emprender implica resolver un problema real, un problema que la gente pague por resolverlo.  Si de verdad quieres emprender, no empieces por la idea ni por la app. Empieza por el problema. ¿Qué problema resuelves y para quien? ¿La gente está dispuesta a pagar por tu solución? Si le resuelves a la gente un problema que los molesta, te pagarán. Lo demás es ir resolviendo cada vez más problemas. Así crecen las empresas, no vibecodeando cualquier cosa que a nadie le importa y meterle ads.

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  Alejandro Alvarez (@AlexAlves_87) reportó hace 11 minutos

  No tengo una trayectoria tradicional en tecnología. No estudié informática, no vengo de una consultora y no llevo diez años trabajando como desarrollador. Lo que sí tengo es trabajo real que se puede revisar. En pocos meses he conseguido integrar más de 30 pull requests en OpenClaw, un proyecto open source con revisiones exigentes. No solo cambios superficiales: seguridad, comportamiento fail-closed, sanitización Unicode, tests, arquitectura y manejo de errores. Trabajo con C#, TypeScript y Python, pero no me defino por un lenguaje. Me importa más entender el problema, dividirlo bien y cerrar los casos que pueden romper el sistema. Uso agentes de IA como parte central de mi flujo de trabajo. No para delegar el criterio, sino para ampliar mi capacidad. La IA propone, genera y acelera. Yo decido, reviso, pruebo y respondo por el resultado. También he construido proyectos propios de extremo a extremo: backend, frontend, bases de datos, APIs, CI/CD, despliegue e integraciones con LLMs. Mi punto fuerte no es memorizar sintaxis. Es detectar inconsistencias, riesgos, supuestos débiles y casos límite que otros pasan por alto. Ahora busco una primera oportunidad profesional en tecnología donde pueda aportar desde el principio y seguir creciendo con revisiones exigentes, buenas prácticas y problemas reales. No necesito que confíes en mi palabra. Mi trabajo está en GitHub.

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  LaMorticiaDelMerval (@MorticiaMerval) reportó hace 13 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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  Sombra Radio (@SombraRadionews) reportó hace 14 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.

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  Suit (@_suuitt) reportó hace 14 minutos

  GITHUB DE MRD PENSE QUE ESTABA HACIENDO ALGO MAL POR UNA HORA Y ES EL **** GITHUB ACTIONS CAIDO

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  Antonio Leiva (@antonioleivag) reportó hace 16 minutos

  @alvarocerpa_ Y directamente los modificas en el servidor en el que se ejecutan no? Yo también tengo un vps para esto, pero paso por GitHub para que lo que llegue a main se publique solo

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  J G Garcia (@udalpe13) reportó hace 18 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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  Emisario I El betatester postergador (@EmisarioVPN) reportó hace 21 minutos

  @Hamster_ruso @satyanadella @github Yo creo que los límites de Claude no será más problema para HP y se viene ghosting definitivo y para siempre.

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 22 minutos

  La parte menos vistosa está en los fixes: - Windows recibe correcciones en ConPTY para finales de línea y backspace, además de casos límite con reintentos de credenciales en sandbox. - Se arreglan prompts de seguridad obsoletos en la TUI y revisiones canceladas que podían dejar el arranque de MCP con apariencia de estar ocupado. - Mejora la recuperación cuando los exec servers están temporalmente caídos y se evitan tormentas de reintentos al refrescar tokens de remote-control. - Se conserva texto final de transcripciones realtime y eventos de terminal durante el apagado, evitando pérdidas en cierres de sesión. - El instalador reduce fallos por límites de la API de GitHub reutilizando metadatos de releases. También hay actualizaciones de OpenSSL, Hono, fast-uri, quick-xml y crossbeam-epoch para cubrir avisos de seguridad. No es una versión de escaparate: es una versión para quitar puntos de rotura.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 22 minutos

  alguien publicó en GitHub un buscador y descargador de torrents que vive en tu terminal. cero configuración. cero cliente instalado. cero interfaz web. escribes el nombre de lo que buscas, te lista los resultados con seeders y leechers, seleccionas y descarga. todo desde la línea de comandos. ✅ busca en múltiples índices de torrents a la vez ✅ soporte de magnet links ✅ cero setup, funciona con npx directamente ✅ tu máquina, tus descargas, sin intermediarios 2.5k estrellas en 3 días. MIT. Y acaba de sacar la v1.2.0. se llama torlink 👇

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  Juan Barbat (@juan_barbat) reportó hace 30 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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  marcus (@marcusyul) reportó hace 32 minutos

  @artic_ai 51k stars y la mayoría no sabe que existe, así funciona github a veces

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  Policar Bizar¡ (@PolicarBizar) reportó hace 32 minutos

  Las suscripciones de IA son un chollo insostenible: 200 dólares al mes dan acceso a 14.000 dólares en tokens Un estudio de SemiAnalysis ha destapado algo que pocos usuarios sabían: los planes premium de ChatGPT y Claude permiten consumir mucho más de lo que cuestan. 7 Con una suscripción de 200 dólares al mes, OpenAl deja gastar el equivalente a 14.000 dólares en tokens de API; con Anthropic, el importe de la factura en tokens subiría hasta los 8.000 dólares en tokens. El problema es que esto no puede durar. Las empresas están subsidiando el uso masivo con la esperanza de enganchar usuarios, pero el modelo se va requebrajando a medida la lA agéntica multiplica el consumo de tokens. GitHub Copilot ya ha dado el primer paso: adiós a la tarifa plana, hola al pago por uso. La cuestión es si realmente queremos que la IA sea tan barata ahora... o preferimos pagar un precio justo desde el principio para que el servicio sea estable y sostenible a largo plazo.

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  Miguel Ángel | GptZone (@MiguelMaestroIA) reportó hace 34 minutos

  Más de 8.5k estrellas en GitHub, gratis y open source. Retención completa del contexto y la memoria. No tendrás que volver a intentarlo para obtener una respuesta que deberías haber obtenido al primer intento. Funciona con ChatGPT, Claude Code, Gemini, MiniMax, Perplexity, Midjourney y cualquier herramienta de IA que le añadas.

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  VitoApH 🏛️ (@VitoApH) reportó hace 38 minutos

  🚨 TU IA TE COBRA POR MENSAJE COMO UN NOVATO. OTROS YA TIENEN UN EMPLEADO DIGITAL QUE TRABAJA SOLO POR 5 DOLARES AL MES se llama hermes agent. desarrollado por @NousResearch. open source, gratis, 180 mil estrellas en github en 4 meses no vive en tu laptop. lo montas en un servidor de 5 dolares y le hablas por telegram mientras trabaja y lo mejor: cada tarea que hace la aprende y la guarda. la proxima vez la repite 40% mas rapido sin que le expliques nada otra vez mientras tu abres el chat, copias, pegas y rezas, el que monto esto ya tiene una maquina que se mejora sola el que entienda esto en 2026 juega en otra liga guarda esto antes de que tu competencia lo monte primero

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  Kevin Rojo 🇩🇴 (@KevRojo) reportó hace 39 minutos

  [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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  sammwy (@sammwy) reportó hace 45 minutos

  @xezrxl A este punto creo que es bait, pero te respondo porque no está de mal divulgar. Los launchers de MC están hechos en lenguajes de programación completos que permiten tener utilidades como parsing de archivos. Minecraft usa JSON dinamicos para el meta-version, el cual es una set de instrucciones de como el juego debe iniciar dependiendo la versión, el sistema operativo, la arquitectura y el jugador. Existe una API de mojang llamada piston que entrega los meta versión de cada versión (ej 1.20.1) El archivo JSON tiene de estructura la verificación de integridad (checksum), el listado de assets y su indexado por hashes (.minecraft/assets), el manejo de binarios nativos dependiendo arch y OS (.minecraft/native) el cual debe descomprimir en un .zip, el manejo de dependencias con namespace (.minecraft/libraries) y el manejo local del meta-json y el JAR del entry point (.minecraft/versions) Una vez teniendo esto en cuenta, se arma algo llamado classpath, el cual es un listado de todos los archivos que van a corresponder a esa versión del juego, los nativos a integrar, el asset path a usar y el "mcdir" junto con mas argumentos como la sesión del jugador, etc... Mi idea es construir todo esto desde un script de windows ".bat" o de bash ".sh", el cual, al menos Windows, es bastante básico. No poseo parser JSON, ni validación de checksum, ni forma de decomprimir el ZIP, ni forma de iterar, descargar o interpretar los meta de forma correcta. Por eso es complicado, y hasta la fecha no vi nada igual. tuve que ingeniarmelas usando un truco que se me ocurrió. Esa es la razón. Podés ver el código del script en GitHub.

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  fred (@heyfredds) reportó hace 46 minutos

  CAPCUT GRATIS, SIN MARCA DE AGUA Y SIN SUSCRIPCIÓN. YA EXISTE. Un grupo de devs se cansó y construyó la alternativa. Ya va por 64.000 estrellas en GitHub. Se llama OpenCut. Editor de vídeo completo, sin marca de agua ni paywalls. → Corre en tu navegador, nada se sube a ningún servidor → Compatible con web, escritorio y en camino a móvil → Open source con licencia MIT: úsalo también para trabajo comercial → Se está reescribiendo el núcleo en Rust para ir más rápido CapCut procesa tus vídeos en los servidores de ByteDance. Esto los procesa en tu ordenador. Es lo que CapCut debería haber sido desde el principio, sin la letra pequeña. Repo abajo.

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  Microsoft Developer Latinoamérica (@msdevlatam) reportó hace 46 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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  ronix (@ronixtec) reportó hace 49 minutos

  Las grandes tecnológicas (con Google a la cabeza) facturan cientos de miles de millones al año bombardeando tus dispositivos con publicidad. Y lo peor es que en la mitad de ellos como la Smart TV o el móvil es casi imposible instalar un bloqueador de anuncios tradicional. ​Para solucionar esto, la comunidad del software libre creó Pi-hole. ​En lugar de pelearte dispositivo por dispositivo, esta herramienta actúa como un "peaje" inteligente directamente en tu router: bloquea la publicidad y los rastreadores antes de que entren a tu casa. ​Protección total: Funciona en Smart TVs, móviles, tablets, consolas y ordenadores a la vez. ​Sin instalar nada en tus equipos: Se configura una sola vez a nivel de red (en una Raspberry Pi, Docker o cualquier ordenador viejo con Linux). ​Adiós al espionaje: Bloquea la telemetría y los rastreadores que envían tus datos a servidores externos. ​100% gratuito y abierto: Sin suscripciones, sin trucos y con el respaldo de una comunidad enorme (más de 59,000 estrellas en GitHub). ​Es la forma más inteligente de recuperar el control de tu privacidad y limpiar tu conexión a internet sin gastar un céntimo. Te dejo el link en los comentarios, guárdalo y sigueme🔖

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  🦖 virby 🦕 (@VirShepard) reportó hace 50 minutos

  como que github está caído?????

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  Bitácora de un Ingeniero de Software (@bitacoraingsoft) reportó hace 51 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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  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 55 minutos

  La próxima semana me voy de hotel. Ya he usado mi software para tener listo mi DNI cuando me lo pidan en recepción. O bien se enseña desde el móvil o bien se envía por mail para que lo puedan ver. E incluso por WhatsApp muchas veces. Recuerda que es: - 100% offline - Gratis - Instantáneo - Funciona en cualquier PC e incluso sistema operativo. Yo mismo acabo de descargarme el archivo de mi github y al hacer "clic" en él, se me ha abierto Chrome con la aplicación. En menos de 30" me he guardado mi DNI (anverso y reverso) modificado. Se leen todos mis datos pero con la marca de agua. Además, EXTREMADAMENTE ÚTIL, ante cualquier filtración a Internet por parte de la empresa, podremos saber quién ha sido la culpable y denunciar si hiciese falta. Es imposible hacerlo más fácil y más rápido. IngenieroSeed

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  Acelerador (@accelereta42_) reportó hace 59 minutos

  @Gsnchez @untipocurios Conmigo lo hacían y sin mucho problema. Los links no le importan a nadie (yo subí mis códigos a un GitHub privado y nadie se enteró) y el papel te permite hacer dibujos para entender cosas, que en física al menos es importante (sobre todo si te ponen una cosa fuera de tu campo)

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  Joaquin Montesinos (@joakm5) reportó hace 59 minutos

  @iagolast @fjpedrosa86 tengo un sistema parecido. Los agentes corren en un servidor con la CLI con la subscripción. GitHub gestiona tareas, comentarios, etc. El agente crea rama y al terminar, el pipeline abre la PR. En vez de actions, un watcher que consulta gh y lanza la siguiente tarea en el server