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 (68%)
• Inicio de Sesión (19%)
• Errores (13%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 3 horas
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 5 horas
Mexico City	Inicio de Sesión	hace 21 horas
León de los Aldama	Sitio Caído	hace 23 horas
Créteil	Sitio Caído	hace 24 días
Trichūr	Errores	hace 27 días

Mapa de Fallos

Discusión comunitaria

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

Reportes de Fallos de GitHub

Los últimos problemas e interrupciones reportados en social media:

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  JavaLogs🌠 (@JavaLogs) reportó hace 3 minutos

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

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  Diana Pinto (@soydianapinto) reportó hace 7 minutos

  👩‍💻 Soy Diana Pinto. Creer que subir absolutamente todos los archivos de tu proyecto a GitHub es inofensivo solo te dejará con un repositorio lento, pesado y vulnerable a graves fugas de seguridad.

• 
  Koios (@KoiosTruth) reportó hace 10 minutos

  🚨Según informes, Microsoft está reduciendo el uso interno del código Claude de Anthropic después de que sus costos de IA se dispararan debido al rápido aumento del uso por parte de los empleados. Algunos equipos están siendo impulsados ​​a usar GitHub Copilot mientras la compañía intenta controlar los costos de la IA. Uber, al parecer, enfrentó un problema similar. Los ejecutivos afirmaron que la compañía ya había agotado su presupuesto anual para herramientas de IA en abril, debido al uso intensivo diario de la programación con IA por parte de los ingenieros. Las herramientas de programación con IA se utilizan ahora para todo, y ese nivel de uso genera enormes costos de computación y tokens cuando miles de empleados utilizan estos sistemas simultáneamente. Fuente: TomsHardware

• 
  TokenFlow (@FlowToken21424) reportó hace 12 minutos

  GitHub Copilot: $29/mes → $750/mes. El 1 de junio cambiaron su modelo. Ahora cobran por token consumido. Un desarrollador. Un mes. 25x más caro. Así funciona el monopolio del compute. DePIN existe para evitarlo. 🔵 TokenFlow AI · Sin hype. Solo estructura.

• 
  Esteban Grandal (@egrandal) reportó hace 15 minutos

  @midudev Ya no sirve para nada. Es absurdo. Este mes exploro OpenCode y probablemente me de de baja en GitHub. Una pena, porque era el mejor, pero lo entiendo. El ritmo de crecimiento de uso y recursos (cómputo) que ha experimentado también ha sido absurdo.

• 
  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 18 minutos

  GitHub MCP Server expone secret scanning como herramienta tipada para el agente. GA desde mayo 2026. Claude Code puede llamarla dentro del loop de la sesión y detectar credenciales antes del push, sin esperar al pipeline de CI.

• 
  Facundo (@nontuen) reportó hace 18 minutos

  @MatiasScalbi Mis consejos: 1. Pedile que anote en la memoria que siempre tiene que consultar la skill LLM WIKI, personalmente sincronizo después con obsidian en la Mac con github 2. Con kimi funciona para el orto

• 
  Kurt (@kkurtt__) reportó hace 21 minutos

  Después de probar mil formas de activar el módulo del wifi/bluetooth mediatek 7902 en mi server minipc Linux no ha habido manera. Mañana lo cambio por un Intel ax210 que ese no falla. Esto es una sutileza de Windows y mediatek para tocarte tanto la polla que se te quiten las ganas de instalar Linux, pero pa cabezón yo. Mañana tengo esto funcionando como un tiro con fedora. Ahí os dejo unas capturitas de la aventura por si alguien del internec se encuentra los mismos problemas ya sabe qué tiene que hacer. No perdáis tiempo bajando drivers de la comunidad desde GitHub. Tampoco valen. Cambiad el chip y taladrad este o haceros un colgante.

• 
  Deivinson Tejeda (@DeivinsonTejeda) reportó hace 23 minutos

  Github esta ridiculamente lento... días con varios problemas.

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  iocardo riorio (slop/acc) (@iocardo_riorio) reportó hace 27 minutos

  me rindo, quiero conectar github y codex abre una sesión de chrome nueva (?) ni en pedo me logueo, abrilo en el chrome en el que estoy logueado slopocalypse

• 
  Francisco Alcoba (@arkhadi) reportó hace 29 minutos

  @lendersacc Basicamente un compañero ha creado un harness para Claude code (adaptado también para Codex aunque no lo hemos probado) con distintas acciones. Primero puedes generar información de arquitectura para el agente y refinar los tickets que tengas en la plataforma, en general le damos un proyecto que nos haya creado el PM con todo el contexto y genera las tareas con sus relaciones. Una vez hecho revisamos el plan de los tickets con toda la información. A partir de ahí conexiones con Linear y github para empezar. El agente lee el ticket que le indiques, lo mueve de columna, genera el worktree correspondiente, traza un plan, te hace preguntas sobre las dudas o arquitectura que no estén claras. Una vez hecho eso, implementa, luego revisa con un bucle hasta que tiene un score de confianza alto en la solución y el código, realiza capturas de pantalla si es un ticket con UI, abre la PR, con una descripción del problema, solución, etc... y añade a los revisores configurados, en nuestro caso tenemos además un par de agentes de revisión automática y monitoriza la PR en bucle para revisar comentarios, resolverlos si son válidos y responder. Tras eso es cuando nosotros, dependiendo del tamaño del cambio, complejidad y riesgo podemos entrar a revisar. Por último tiene un paso para completar el ticket con el merge, moviendolo a "done" y basicamente finalizando ese trabajo.

• 
  CryptoWhale™ (@SCryptowhale) reportó hace 30 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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  José Luis Orihuela Conde (@OrihuelaConde) reportó hace 30 minutos

  @midudev Lo estuve probando y prefiero el clásico GitHub Copilot Chat. Este nuevo “Agents Window” solo sirve para gastar tokens por corregir un simple if mal hecho.

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  IVAN | IA (@ivnways) reportó hace 31 minutos

  Entrar en código ajeno suele ser una pesadilla. Miles de archivos. Cero contexto. Documentación desactualizada. Google acaba de solucionar ese problema. Ha lanzado CodeWiki, que convierte cualquier repo de GitHub en una especie de Wikipedia interactiva del código. Pegas un repositorio y te explica: • cómo funciona • qué hace cada parte • cómo se conectan los archivos • y por dónde empezar Incluso genera diagramas y un chat que entiende todo el proyecto. Así debió ser siempre la documentación. Enlace en los comentarios.

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  Nicolás Schürmann (@_nasch_) reportó hace 33 minutos

  Tengo un flujo de trabajo con agentes desde mi teléfono y mi modelo local LLM corriendo en un servidor que me tiene vuelto loco. Le doy órdenes en la calle y luego de un rato reviso en github. Me encanta.

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  Jin dominicano 2.0 (@pokemaicratero) reportó hace 34 minutos

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

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  NatyShi 🦇🔊🏴 (@NatyShi_) reportó hace 34 minutos

  @noestelar @NousResearch Tengo hermes en pc para desarrollo de skills y agentes y uso diario que hace push a github de las novedades en memory, skills etc y en la documentacion de cambios en contenido que levanto con obsidian. En la vm con linux en un server local tengo hermes que hace pull del repo y se mantiene actualizado de las novedades, corre 24/7 y es el gateway con telegram para q desde mi movil pueda interactuar con hermes 24/7. La vm es un "digital twin" de hermes pc como backup y corriendo 24/7 desde donde necesite aun sin pc, sincronizado a traves de un repo. No se si eso ayuda a entender o confunde mas. Estoy documentando todo sobre arquitectura y logica para el q quiera armarse algo asi si es de interes

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  Filipe (@filicroval) reportó hace 35 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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  Jose L. del Palacio (@jl_palacio) reportó hace 38 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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  🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó hace 39 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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  Álvaro López | Sabiadicción (@SabioSentido) reportó hace 40 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 41 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 42 minutos

  Las empresas pagan entre 800 y 3.200 dólares al mes por HubSpot, Marketo o ActiveCampaign Alguien lleva más de 10 años construyendo la alternativa open source y la mayoría ni sabe que existe Se llama Mautic y tiene 9.5k estrellas en GitHub Lo instalas en tu propio servidor y tienes automatización de marketing de nivel enterprise sin pagar un euro al mes Emails, landing pages, formularios, segmentación, lead scoring, nurturing, CRM integrado Todo en tu infraestructura. Todos tus datos. Sin vendor lock-in. ✅ Email marketing y automatización completa ✅ Segmentación ilimitada y lead scoring ✅ CRM integrado con pipeline de ventas ✅ Multi-canal: email, SMS, notificaciones push, redes sociales ✅ API completa para integraciones propias ✅ 186 versiones publicadas. Proyecto activo y maduro. ✅ Licencia open source La razón por la que las agencias no te hablan de esto es que prefieren que sigas pagando su margen en Marketo 9.5k estrellas. 3.2k forks. Lleva desde 2014. esto no debería ser gratis 👇

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  José Conti (@josecontic) reportó hace 46 minutos

  Dentro de poco liberaré un plugin primero en GitHub y luego lo subiré a WordPressORG Lo hago así para que quien quiera lo pruebe antes a ver si hay algún error o fallo, y así llegará bien al repositorio.

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  Gentleman Programming (@G_Programming) reportó hace 49 minutos

  Hoy mejoré mi sistema de review adversarial a la mañana, y ese mismo sistema custodió todo lo que shippeé el resto del día. Nació y se pagó solo en la misma sesión. Te cuento el proceso completo, porque acá lo que vale no es el resultado, es cómo se llegó. Empezó con una auditoría de tokens a mi propia herramienta. Resulta que gentle-ai le inyectaba unos 13.600 tokens de contexto fijo a CADA sesión de Claude Code antes de que escribas una sola palabra. El protocolo de memoria entraba tres veces por canales distintos. La persona entraba dos veces. Y lo peor: las dos copias habían drifteado, eran textos parafraseados diciendo casi lo mismo con wording distinto. Eso no es solo plata, locura. Instrucciones repetidas con palabras diferentes te degradan el compliance del modelo. Es calidad la que se te va. ¿Cuál fue la regla? No tocar una sola línea de código sin proceso. Cada cambio pasó por el ciclo completo de Spec-Driven Development: exploración, propuesta, diseño, tareas, implementación con TDD estricto, verificación. Y arriba de todo eso, judgment day: dos jueces ciegos revisando en paralelo, un ledger de findings persistido, y re-reviews acotados solo a lo que tocaron los fixes. Y acá viene el dato que me parece el más importante del día. Cinco veces el verify formal dio PASS. Y las cinco veces los jueces adversariales encontraron críticos reales. Un data race reproducido con go test -race. Un GET HTTP a la API de GitHub metido en cada session start que nadie había pedido. Reglas de contenido perdidas en una migración que los tests no veían, porque comparaban versión nueva contra versión nueva y nunca contra la fuente de verdad. En total: 54 findings encontrados, arreglados y verificados antes de mergear. Los números finales quedaron una flor: entre 1.700 y 2.600 tokens menos por sesión. Y reviews que antes churneaban infinito ahora convergen de verdad. Cinco findings, después uno, después uno, después cero. Finish. La parte que más me gusta ya te la spoileé arriba, pero mereces el detalle: el primer feature que shippeamos a la mañana era justo el contrato de review con ledger. Ese mismo sistema custodió los otros tres durante el resto del día. Construimos la herramienta de calidad primero, y la herramienta se pagó sola. Tres lecciones que me llevo. Un test de regresión vale lo que vale su baseline. A los agentes la evidencia se les dicta verbatim, porque cuando parafrasean, inventan. Y la IA es una herramienta: el humano dirige, la IA ejecuta, y los procesos existen para que ninguno de los dos se mienta a sí mismo. gentle-ai v1.44.0 y engram v1.19.0 ya están afuera, con todos los artefactos y ledgers de review archivados en los repos para el que quiera auditar cada decisión. Esto es lo que pasa cuando dejás de pedirle código a la IA y empezás a construir SISTEMAS con ella. Éxitos, nos vemos ahí. Y disfruten el nuevo Gentle-Ai !!

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 50 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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  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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  perrohunter (@perrohunter) reportó hace 53 minutos

  Esta es una de las idioteces con las que tengo un problema, se Gemini revelo su system prompt y alguien lo subio a github. De las primeras cosas que le instruyen a la LLM es que "valide las emociones del usuario" Gemini: "Entiendo que te quieres matar, pero beber gasolina es mas eficiente"

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  ✧┊Moke .ᐟ🎬⊹ ִֶָ 𓂅 (@ApolloTiramisu) reportó hace 54 minutos

  mi problema ahora es q no tengo ni **** idea como usar github ayudaloco

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  NIKLAUS (@Niklaus__04) reportó hace 55 minutos

  @powerhdeleon últimamente me da la sensación de que el software funciona peor, bitbucket, github, pornhub, xvideos, redtube. definitivamente se construye peor software