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 (57%)
• Errores (30%)
• Inicio de Sesión (14%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Inverness	Sitio Caído	hace 2 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 3 días
Junín	Errores	hace 3 días
Guadalajara	Errores	hace 3 días
Paris	Sitio Caído	hace 3 días
Quito	Errores	hace 3 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:

• 
  Sergie Code (@sergiecode) reportó hace 1 minuto

  ¿Y si en vez de enseñarle a un agente de IA con prompts, simplemente le mostrás cómo hacer la tarea una vez? Microsoft acaba de publicar Skill Recorder, un proyecto que graba cómo trabajás en tu computadora y usa GitHub Copilot para convertir esa sesión en una serie de pasos que un agente puede reutilizar Grabás → la IA entiende lo que hiciste → revisás los pasos → lo convertís en una Skill o Automation Lo interesante es que no busca repetir clicks como un RPA tradicional, sino entender la intención y generar un procedimiento reutilizable que pueda usar herramientas nativas del agente Por ejemplo: hacés una tarea una sola vez y después el agente puede aprender a repetirla bajo demanda o incluso ejecutarla automáticamente según un trigger Soporta macOS y Windows 11, procesa la grabación localmente y está publicado bajo licencia MIT El repo de Microsoft está en el primer comentario 👇

• 
  Teki Now (@Teki_Now) reportó hace 5 minutos

  Un modelo de IA china se ha escapado del entorno cerrado donde los investigadores lo estaban poniendo a prueba. Kimi K3, de la china Moonshot, aprovechó un fallo en la configuración de red del laboratorio y salió a internet libre. No hackeó nada: se limitó a buscar en GitHub las respuestas ya resueltas. Es el cuarto caso en semanas, después de que modelos de OpenAI, Anthropic y Meta se escaparan también de sus propias pruebas de seguridad.

• 
  z (@zaynmcps) reportó hace 6 minutos

  ESTE REPO HACE QUE CLAUDE ESCRIBA HASTA UN 94% MENOS DE CÓDIGO fable 5 es el mejor modelo de código del mundo. también el más caro. cada línea que escribe de más, la pagas tú. ponytail lo arregla con una idea absurdamente simple: convierte a tu agente en el senior vago del equipo. ese que mira tus 50 líneas y las reemplaza por una. antes de escribir nada, el agente se pregunta: → esto necesita existir? → ya está en el codebase? → lo hace la librería estándar? → lo hace el navegador de forma nativa? → cabe en una línea? solo si todo falla, escribe el mínimo que funciona. resultado: → hasta 94% menos código → un 20% menos de factura → un 27% más rápido sin recortar seguridad ni validaciones. se instala en 2 comandos: /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail /plugin install ponytail@ponytail 83.000 estrellas en github. gratis y open source. el mejor código es el que nunca escribiste. enlace al repositorio abajo 👇🏻

• 
  ▶️ Oskar Laguillo | 💻 Dev | 🔍 SEO | 🎮 Gamer  (@OskarLaguillo) reportó hace 7 minutos

  @aguilaj10 @AristiDevs Claro, es como si yo le digo ahora a cualquier IA “Busca repositorios top de GitHub y haz una contribución a cada uno de ellos”. Me imagino que el problema es soluciones evidentes pero incorrectas que la IA te da en 30 segundos, pero no son tan sencillas.

• 
  Carbeno (@Carbeno_) reportó hace 7 minutos

  @marterrz @npm_run_fede @GordoLeyes 1) caes en el 30% entonces 2) y asi y todo lamentablemente muchos deciden subir sus cosas a github, sin dejarte otra opción mas que agarrar la IA y que te pase todo el código para pegar en cmd, que parece facil pero nunca funciona a la primera, siempre algo falta

• 
  Alejo (@ecommartinez) reportó hace 8 minutos

  acaban de dejar 100 agentes de IA listos para clonar, ejecutar y vender. se llama Awesome LLM Apps y ya tiene 128.000 estrellas en GitHub. el problema que resuelve es simple: todos quieren montar su primer agente. casi nadie quiere escribir el primer archivo desde cero. y los tutoriales de YouTube se rompen a la mitad del vídeo. aquí cada plantilla está probada de punta a punta y arranca con una API key. lo que hay dentro: → agente que responde sobre tu CSV o Excel en lenguaje natural → equipo de agentes que hace el due diligence de una startup → agente de voz que contesta con tus propios PDFs → skill que revisa tus proyectos abandonados y te dice por qué murieron → RAG local con Llama 3.2 y Qdrant, sin API keys → optimizador que baja tu factura de tokens entre un 30% y un 60% cómo lo levantas: 1. git clone del repo 2. entras en la carpeta del agente que quieras 3. pip install -r requirements.txt 4. streamlit run 30 segundos en local. funciona con Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Llama y Qwen. licencia Apache 2.0. clónalo, publícalo, véndelo. repo 👇

• 
  Phantoha (@chipbyte156096) reportó hace 8 minutos

  @DAZZLER_ES Con fé. Nah mentira, por ahí ví que te pasaron un link a un tuto de reddit, ese no te sirve, osea, funciona pero es la peor forma de hacerlo. Para empezar busca MO2 Linux, hay un instalador en GitHub junto a una guía del desallorador. Es un archivo binario que +

• 
  Adrià Martí (@adriml24) reportó hace 11 minutos

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

• 
  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 16 minutos

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

• 
  Jorge Morales (@jmorales1013) reportó hace 16 minutos

  @SoyITPro Con razón GitHub Copilot Chat dentro de Visual Studio 2026 no funciona ni está autenticado 🤔

• 
  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 18 minutos

  🤖🔥 GitHub sufre una caída del 50% en descargas de repositorios y Copilot también falla

• 
  martin (@marterrz) reportó hace 18 minutos

  @Carbeno_ @npm_run_fede @GordoLeyes Entonces no te la agarres con GitHub si tu problema es con el distribuidor. No es para vos, es para programadores. Lo único que tenés que recordar es git clone URL y funciona con cualquier git, no solo GH. Btw abrile un issue en el repo y decile que publique en otro lado.

• 
  Iceebook (@iceebook_) reportó hace 19 minutos

  Un agente de IA basado en el modelo Kimi K3 tenía que resolver un reto de ciberseguridad en un entorno cerrado y, en vez de resolverlo, buscó la trampa. Vio que la prueba había dejado accesible GitHub, se descargó el repositorio oficial y leyó ahí la respuesta. No hackeó nada ni explotó ningún fallo, solo aprovechó una puerta que los propios evaluadores dejaron abierta. El caso importa porque enseña un problema de cómo se diseñan estas pruebas, ya que si le das a un agente acceso a un terminal, también puede fisgar conexiones y permisos que no tocaban.

• 
  Myrrakle (@myrrakle) reportó hace 33 minutos

  Salió versión nueva del MCP y es el cambio más grande que ha tenido desde que existe. Si tienes algo ya desarrollado, te toca migrar. Para quien no lo tenga claro: MCP es el protocolo que deja que un modelo se conecte con herramientas de afuera, tu base de datos, tu GitHub, tu Notion. En vez de que cada quien invente su propia integración, todos hablan el mismo idioma. Lo sacó Anthropic hace año y medio y hoy vive bajo la Linux Foundation, que es justamente por lo que AWS, Google y Microsoft salieron a apoyarlo el mismo día. Nadie adopta el protocolo de un competidor. Todo el mundo adopta un estándar. Lo que cambió es que MCP se volvió stateless. Antes, para hablar con un server MCP había que abrir una sesión. El server se guardaba quién eras, y esa conversación tenía que mantenerse viva. Era como una llamada telefónica, marcas, saludas, y hay que mantener la línea abierta todo el rato. Si se cae, se cayó todo. Ahora es mandar cartas. Cada carta dice quién eres y qué quieres, cualquier cartero la entrega, y si se pierde una mandas otra. ¿Y eso por que es un gran cambio? Porque antes, si tenías tu server corriendo en varias maquinas, cada petición tenía que volver a caer en la misma que te atendió al principio, porque era la única que se acordaba de ti. Eso te obligaba a montar sticky sessions o storage compartido, muy fastidioso y caro. Ahora cualquier petición cae en cualquier máquina. Y eso desbloquea justo lo que la gente venía pidiendo: correr servers MCP en serverless y en el edge, Lambda, Workers, lo que sea, sin mucha cosas. Pero lo que me dice que esto va en serio no es la spec, es quién salió a hablar el mismo día. AWS lo metió en Bedrock AgentCore. Cloudflare con soporte desde el día cero en Workers, y Sentry y Linear adoptando ahí mismo. Más Google Cloud, Microsoft Foundry, Netlify, Supabase, Figma. Eso no es entusiasmo de comunidad, eso es roadmap coordinado. Y hay un número en el anuncio que me llamo la atencion más que toda la spec junta. Lo soltó la gente de Honeycomb, de todas las consultas que reciben al mes, como el 20% ya las hace un agente y no una persona. Uno de cada cinco. Eso ya no es demo, eso es tráfico de producción. De paso, casi 500 millones de descargas al mes entre los SDKs oficiales, en un protocolo que tiene año y medio. La parte ladilla? El session id ya no existe, o sea que si llevabas estado ahí te va a toca rediseñar, y la recomendación es que una tool te devuelva un handle explícito y el modelo te lo vaya pasando de vuelta. Los headers Mcp-Method y Mcp-Name ahora son obligatorios en cada petición, no opcionales, y sospecho que eso va a doler antes que lo del session id. Y deprecaron Sampling, Roots, Logging y el transporte viejo de HTTP+SSE. Todo eso sigue vivo mínimo 12 meses, o sea nada te explota mañana. Pero si estás arrancando algo nuevo, no lo montes encima de lo viejo. Lo que más me gusta es que no maquillaron nada. Rompieron lo que había que romper y pusieron una política de deprecación con 12 meses para empezar, para que planifiques en vez de reaccionar. Eso es un protocolo creciendo, no un producto vendiendo.

• 
  silvan (@silvanrec) reportó hace 33 minutos

  ESTO LE AHORRA A TU AGENTE 195,000 TOKENS POR CONSULTA estás quemando 200,000 tokens cada vez que le preguntas a tu agente sobre un libro técnico que ya tenés se llama book-to-skill ► extrae marcos, reglas de decisión y anti-patrones de un libro en una skill estructurada ► funciona con pdf, epub, docx y otros 10 formatos ► tu agente la carga bajo demanda, no reprocesa el libro entero en cada turno ► un análisis por libro: ~5,000 tokens por sesión en vez de 200,000 (24x a 51x menos) ► ~$1 por libro para convertirlo, nunca más pagás por ese libro ► funciona en claude code, github copilot cli y amp reemplaza el volcar pdfs enteros en el contexto, las búsquedas que devuelven páginas sueltas en vez de respuestas, y las notas que armás y nunca volvés a abrir. repo abajo 👇

• 
  AI Spanish Community (@aiscwork) reportó hace 34 minutos

  GitHub solucionó 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.

• 
  Mario Juárez (@mariomka) reportó hace 35 minutos

  Dejé de pagar Freeletics. Me hice una app a medida. No he tocado ni revisado ni una línea de código. 80 commits en varios días, en pequeños huecos entre otras cosas. Es una PWA, local-first. Sin backend, sin cuentas, sin servidor. Todo se ejecuta y se guarda en el navegador y se despliega gratis en GitHub Pages. Pero lo interesante es el flujo. Estoy en el gym, veo algo que no me gusta, algo que podría mejorarse, un botón donde no toca o quiero una funcionalidad nueva. Abro @orca_build desde el móvil, prompteo, commit y push. GitHub Actions pasa lint, tests unitarios y e2e, buildea y despliega. Antes de terminar la serie lo tengo actualizado en el móvil. Y las rutinas tampoco las escribo yo. Son ficheros JSON y los genera Claude con una skill personalizada que tiene referencias de entrenamiento basado en la última evidencia, mi perfil, y un script que valida el formato. La skill la tengo privada que va con mis preferencias y mis datos. El stack es React 19, Vite, Tailwind y Dexie. Yo vengo de Vue y no había tocado React, pero, da exactamente igual. En este proyecto no he revisado ni una línea de código, pero hay una buena red de seguridad: TypeScript estricto, Biome, 307 tests unitarios, e2e con Playwright y hooks de git que no me dejan pushear si algo falla. Y para cualquier feature un poco grande tiro de Forge, mi propio plugin para Claude/Codex que planifica, construye, valida, revisa y refactoriza. La verdad es que funciona de lujo.

• 
  Nicolas 🍆 (@nicolas_d101) reportó hace 35 minutos

  Que cogidos estan los kukitas que en cualquier cosa que suba el doc se largan a llorar Hicieron el anuncio en el peor momento de github que es estando caído y con los nuevos límites y Elon le hace competencia Dejen de ser tan mogolicos por una vez en su vida

• 
  Gabs (@constrainterror) reportó hace 35 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

• 
  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 37 minutos

  un equipo de dos personas encontró una vulnerabilidad que valió $250.000 en un solo bug bounty. llevan 9 meses cazando fallos High y Critical con IA. más de 20 encontrados. más de $1.5M ganados. acaban de publicar en GitHub el sistema completo que usan. la mayoría de la gente le pasa un repo entero a un modelo y espera que encuentre algo. casi nunca funciona. esto hace lo contrario: ✅ trocea la auditoría en tareas pequeñas y específicas ✅ lanza agentes de IA en paralelo sobre cada una ✅ combina los hallazgos, los deduplica y los clasifica por gravedad ✅ valida cada hallazgo con scripts antes de dártelo como real ✅ compatible con Codex y Claude Code self-hosted. tu código nunca sale de tu infraestructura. se llama open-kritt 👇

• 
  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 38 minutos

  10/ Ojo al matiz: Wiz y GitHub dicen que no está probado que la IA escribiera el fallo; pudo no detectarlo al revisarlo. Pero el problema sigue ahí: un agente ofensivo encontró una vía real en CI/CD mientras el autofix figuraba en el cambio. No es una demo de conferencia.

• 
  Haute Dense (@DenseHaute) reportó hace 38 minutos

  @tebayoso @gitlab Podes usar git sin github o gitlab , solo tenes que instalarlo en el otro vps y listo , como se piensan que funciona ? por ssh , un key pair y listo , tenes un repositorio, igual como cuando usabas SVN.

• 
  Jorge Marfil (@jorgemarfil_dev) reportó hace 40 minutos

  Lo de GPT-5.6 y Hugging Face parece ciencia ficción, pero ocurrió así: 1. OpenAI estaba probando GPT-5.6 Sol y otro modelo más avanzado en un examen de ciberseguridad. 2. Los modelos estaban aislados y debían resolver vulnerabilidades dentro de un entorno controlado. 3. En lugar de limitarse al examen, encontraron un fallo desconocido, consiguieron acceso a Internet y dedujeron que Hugging Face (algo así como el GitHub de la IA) podía tener las soluciones. 4. Después encadenaron varios ataques, usaron credenciales robadas y accedieron a sus sistemas para conseguirlas. No fue una IA “rebelándose” o volviéndose consciente. Fue algo quizá más inquietante: Le dieron un objetivo y, para cumplirlo, encontró cómo saltarse los límites y hacer trampas.

• 
  Time Lord (@godi) reportó hace 42 minutos

  Los devs que entraron en el ecosistema cuando GitHub ya era "estándar" avanzaron creyendo que Git era lo mismo que GitHub. Puedes tener tu propio Git server. GitHub es la plataforma creada alrededor de Git que ayuda a mantener y agregarle CI/CD con las Actions, entre otras cosas

• 
  Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó hace 43 minutos

  🔥 JENSEN HUANG, FUNDADOR DE NVDA: "LA PRÓXIMA OLA DE LA IA ES LA ROBÓTICA Y EMPIEZA POR LOS ROBOTAXIS" LISTADO Y EXPLICACIÓN DE TODAS LAS EMPRESAS COTIZADAS Y DÓNDE INVERTIR GUARDA este tweet porque es una bomba que te va a servir $NVDA acaba de liberar gratis el modelo de razonamiento que maneja autos, justo lo que sus competidores venden. Goldman proyecta un mercado de $415 billones para 2035 y una flota que pasa de 7000 a 6 millones de vehí***** Hace unas semanas te mostré la supply chain completa de los humanoides (mi tweet fijado, chequealo). Hoy va el capítulo dos, porque el propio Jensen Huang dijo que la próxima ola de la IA es la robótica y que arranca por los vehí***** autónomos. Entre los dos post te queda el sector entero cubierto Primero el tamaño, con los números de Goldman Sachs de abril: - Mercado global de robotaxis: unos $415 billones en 2035 - La flota mundial pasa de unos 7,000 vehí***** el año pasado a 1 millón en 2030 y 6 millones en 2035 - El transporte de carga autónomo es todavía más grande: $560 billones globales en 2035 - Solo en Estados Unidos, la actividad económica que este cambio puede dar vuelta ronda los $440 billones Ahora el mapa, capa por capa 1. EL CEREBRO, los chips que van adentro del auto $NVDA domina con DRIVE Thor y Hyperion, entre 25% y 35% del mercado global, y su facturación automotriz creció 72% interanual. En el GTC de este año sumó a BYD, Geely, Nissan, Hyundai y Kia $QCOM ataca por el segmento medio con Snapdragon Ride, priorizando costo y consumo antes que potencia bruta: facturación automotriz récord de $1.33 billones en el trimestre, 38% más que el año pasado, con BMW, GM y Stellantis $MBLY es el veterano, con más de 100 millones de autos que ya llevan sus chips EyeQ y 40 automotrices como clientes. Su fuerza es también su problema: vende el paquete cerrado de chip más software propio, justo el modelo que NVIDIA está atacando Horizon Robotics (9660 en Hong Kong) domina cerca de la mitad del mercado chino 2. EL MODELO, el software que razona, y acá está la noticia Un vehí**** autónomo necesita un modelo que entienda la escena y decida qué hacer. Construirlo desde cero cuesta billones de dólares y años. NVIDIA acaba de regalarlo: su modelo Alpamayo quedó disponible para uso comercial con pesos abiertos, descargable de GitHub El truco es elegante: el software es gratis, pero para entrenarlo necesitás GPUs de NVIDIA y para correrlo en el auto te venden el hardware DRIVE. Regalan el cerebro y cobran el cuerpo. Jensen ya lo dijo sin vueltas: quiere ser el Android de los robots Los que agradecen son los que no podían construir el suyo: Mercedes lo va a usar en el CLA 2027, más Lucid $LCID, Jaguar Land Rover y Uber. Los que pierden son los que vendían justamente eso 3. LOS SENSORES, cómo el auto ve el mundo Acá se pelea el LiDAR (sensor láser que mide distancias con precisión) contra la apuesta de Tesla por cámaras solamente Hesai $HSAI es el líder absoluto con 61% del mercado global de LiDAR para conducción nivel 4, y espera casi duplicar envíos este año hasta 3 - 3.5 millones de unidades Ouster $OUST viene de 13 trimestres seguidos de crecimiento, facturó $49 millones en el trimestre con 49% de suba y tiene $175 millones en caja sin deuda. Mi gemita y gran apuesta Aeva $AEVA e Innoviz $INVZ son las apuestas chicas, con Innoviz metida dentro de la plataforma de Mobileye 4. LAS FLOTAS, los que efectivamente manejan pasajeros Y acá está el dato que rompe la narrativa que circula. Según el ranking de Axios de junio, que puntúa facturación real y no anuncios, el orden es: Waymo primero, Apollo Go de Baidu segundo, Ponyai tercero, WeRide cuarto y Tesla quinto. Tres de los cinco primeros del mundo son chinos Waymo, dentro de Alphabet $GOOGL, hace más de 500000 viajes pagos por semana en 11 ciudades con unos 3500 autos, y un estudio independiente publicado en julio midió 68% menos choques reportables por milla que un conductor humano Apollo Go de Baidu $BIDU es la operación más grande del planeta por volumen, con más de 27 ciudades Ponyai $PONY superó los 1700 vehí*****, su facturación de robotaxi creció 395% interanual y ya alcanzó el punto de equilibrio en varias ciudades chinas de primer nivel WeRide $WRD tiene 2113 vehí***** en 12 países y lanzó servicio sin conductor en Dubái Tesla $TSLA opera en Austin, Houston y Dallas, con 69 robotaxis registrados en Texas y esperas promedio de 15 minutos contra los 5.7 de Waymo Zoox, de Amazon $AMZN, arrancó comercialmente a fines del año pasado 5. LA CARGA, el mercado más grande del que menos se habla Aurora $AUR acumula 12 millones de millas autónomas y ya hace viajes sin conductor entre Dallas y Houston para McLane, la subsidiaria de Berkshire Hathaway Kodiak $KDK opera 20 camiones sin conductor para Atlas Energy y apunta a carga de larga distancia sin conductor para fin de año El número que explica todo: hacia 2030, el costo por milla del camión autónomo se proyecta en $2.06 contra $3.21 del camión con conductor 6. LA DISTRIBUCIÓN, quién te consigue el viaje Uber $UBER se está convirtiendo en la vidriera de todos: tiene acuerdos con Waymo, WeRide, Aurora y Nuro, sin poner un peso en desarrollar la tecnología. Lyft $LYFT juega parecido Ahora, lo honesto, que en este sector es especialmente necesario Uno, este sector ya tiene "muertos". Luminar, que era una de las grandes promesas del LiDAR, se presentó en quiebra en diciembre después de que Volvo le cancelara el contrato, y la sacaron del Nasdaq. Cruise, la apuesta de General Motors, cerró directamente. No es un sector donde todos ganan Dos, la facturación de hoy es minúscula contra las proyecciones. Ponyai facturó $16.6 millones de robotaxi en todo 2025 y WeRide $21.2 millones. Estamos hablando de un mercado proyectado en $415 billones, o sea que casi todo el precio de estas acciones es futuro puro Tres, tener razón con la tecnología no garantiza que la acción funcione: Hesai domina el 61% del LiDAR nivel 4 y su acción cae cerca de 33% en el año, mientras Ouster sube más de 60% Cuatro, la plata sigue saliendo. Kodiak quemó $29.5 millones de caja operativa en un trimestre, y Aurora corrió su escala industrial recién para 2028 ¿Cómo lo veo y qué hago? Me parece la historia más interesante del año y aun así no estoy apurado. Las proyecciones hablan de $415 billones para 2035 mientras Ponyai factura 16 millones al año: entre esas dos cifras hay una década de ejecución que todavía no pasó. Pero me mantengo alerta y analizo Y también lo que hago es mirar distinto cada capa. Chips y sensores le venden a todos, así que ahí el riesgo es el ciclo, no elegir mal. Flotas es apuesta concentrada de verdad, con Cruise y Luminar de recordatorio Mi disparador es el costo del equipamiento por vehí**** llegando a los 20 mil dólares. Hasta entonces esto es una tesis, no un negocio Espero que les haya servido y si es así, porfavor se agradece su like y que me sigan para más análisis & research de mercado Abrazo a todos

• 
  Ángel Molina Laguna (@MoLa_data) reportó hace 43 minutos

  Meta acaba de lanzar el agente de código más barato del mercado. El descuento no se paga en dinero. Muse Code salió ayer en beta. Terminal, una línea de instalación, dos tarifas: 1. Estándar: 1,25 $ por millón de tokens de entrada, 4,25 $ de salida. Meta no entrena con lo tuyo. 2. Contributor: 0,10 $ y 0,20 $. Hasta 21 veces más barato. A cambio, Meta entrena con vuestros prompts y vuestro código. 3. La segunda es la que viene puesta al instalar. Para la primera hay que cambiarla a mano. ¿Os fijásteis en lo importante? Esto es una compra de datos. Un repo scrapeado de GitHub te da el commit final. Un agente dentro de la terminal de alguien que está currando te da el fallo, el intento fallido y la corrección. Eso no se scrapea. Se compra. Y Meta lo está comprando con un 95% de descuento. Por cierto, en los benchmarks que publicó la propia Meta, Claude Opus 5 sale por delante. ¿Curioso, no? ¿Le enseñaríais el repo de un cliente a cambio de 21x de descuento?

• 
  shinojosa (@sergiohavila) reportó hace 47 minutos

  @carlos_olivera @github Entonces tienes un bug por qué tú agente debería notificar alguna falla en origen no?

• 
  Juan Herrera🐐 (@sirphoenyx27) reportó hace 54 minutos

  @healthy_pockets El fallo fue la entropia de 2 elevado a la 32 pero lo peor es que en 5 años nadie se dió cuenta ni GitHub ni ninguna empresa que se encargan de hablar sobre la seguridad de las wallet del mercado? Sospechoso

• 
  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 56 minutos

  pagas $20/mes por Claude Code. un francés publicó en GitHub un proxy que se mete entre Claude y tu terminal y reduce el consumo de tokens un 60-90%. sin tocar tu workflow. sin configuración rara. un binario de Rust. cero dependencias. los números reales de una sesión de 30 minutos: 118k tokens se convierten en 23k. cargo test: 25.000 tokens pasan a ser 2.500. git push: 200 tokens pasan a ser 10. en esa sesión concreta: 130M tokens ahorrados. eficiencia del 88.9%. ✅ compatible con Claude Code, Cursor y cualquier agente CLI ✅ funciona como wrapper transparente de tus comandos habituales ✅ código abierto, Apache 2.0 72.5k estrellas. Rust. Gratis. se llama RTK 👇

• 
  askie (@imaskie) reportó hace 60 minutos

  DeepSeek Harness atiende primero una consulta, reúne los datos y aclara lo básico. Cuando hace falta criterio humano, me entrega la conversación completa. Puedo tomar el control sin pedir al usuario que repita su problema. #DeepSeek #DeepSeekHarness #Grix Busca en GitHub: askie/grix