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 (56%)
• Errores (31%)
• Inicio de Sesión (13%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Catania	Errores	hace 2 días
Inverness	Sitio Caído	hace 15 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 15 días
Junín	Errores	hace 15 días
Guadalajara	Errores	hace 15 días
Paris	Sitio Caído	hace 15 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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  Maximiliano Rodríguez (@maxirodr_) reportó hace 9 minutos

  @github Uno de cada seis commits siendo bump no es problema de Dependabot, es que leer un PR cuesta igual sea trivial o crítico. Agrupar arregla el denominador, no el numerador. Doce avisos con uno real entrena a ignorar los doce. Esa es la deuda real.

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  Miguel Pascual FdH (@FdhMiguel) reportó hace 9 minutos

  @alexmunoz1_ Tailscale y te pones un graph rag en github muy bien organizado. Yo llevo 3 meses con el y mi productividad ha subido un 20X además de que soy incapaz de agotar los tokens de mis cuentas. Eso si, es una buena inversión y necesitarás buena máquina para exprimir tanta sesión jaja

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  Hyde Sunnydale (@MrHydeSunnydale) reportó hace 10 minutos

  @CodigoMate Ese es el argumento más fuerte a favor de github xD En nuestro caso tenemos gitlab autohospedado y asumimos conscientemente ese coste (si se cae, el problema es nuestro) Pero a cambio tenemos control total sobre repos, runners, backups, integraciones y toda la infraestructura alrededor... Para nosotros compensa, aunque entiendo perfectamente que haya gente que prefiera que esa parte sea problema de otro

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  Mario Juárez (@mariomka) reportó hace 10 minutos

  Los agentes hacen cosas extremadamente complejas bien y luego fallan en lo más simple: sintaxis, casos obvios y formateo. Por eso uno de los pilares de la programación agéntica es darles feedback rápido, lo que llaman back pressure. Un agente sin feedback trabaja a ciegas. Lo primero que hago al arrancar un proyecto es pedirle al agente que configure todo el back pressure posible. Linter, formateador, análisis estático, tipado estricto y tests. Y que se ejecute todo en git hooks. Cuanto antes falle mejor trabaja el agente. El prompt con el que arranco un proyecto es más o menos: "Quiero arrancar un proyecto para X con este stack: Y. Prepárame todo el feedback automático que puedas: linter, formateador, análisis estático, tipado estricto y tests con el máximo coverage posible. Configura también los git hooks: en pre-commit lo rápido (formateo, linter, tipos) y en pre-push los tests, que es lo más lento. Que si algo falla que sea rápido." El coverage alto fue mala idea durante años porque escribir tests salía caro y acababas testeando cosas absurdas. Ahora los escribe el agente y por eso las tornas han cambiado. Lo que antes era un gran coste hoy es una señal, y bastante barata, para saber si lo que ha hecho funciona de verdad. Después, cuando ya tienes la arquitectura definida, mete tests o herramientas que comprueben que no se rompe. Que nadie se salte una capa ni meta una dependencia donde no toca. Ah, y ya que montas todo el tinglado, pídele que te lo configure también GitHub Actions o el CI de turno. Que no será la primera vez que un agente lanza un push con --no-verify para saltarse los hooks.

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  Jorge J. Ramos (@YoryoBass) reportó hace 11 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

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  🇨🇺Arquitecto de Software y FullStack.🇻🇪 (@Apokalipto4) reportó hace 11 minutos

  @UnTalNixon_exe Lo configure en mi vscode con Continue que es compatible con openai y no funciona. Le configure con la IA GitHub copilot y le puse el API KEY generado por TokenRouter para el modelo Kimi K3 "free" y sin embargo me da errores como que no he pagado suscripción con esa KEY

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  ExploxTV (@ExploxTV) reportó hace 11 minutos

  GitHub aclara: humanos escribieron el código vulnerable en Snowflake, y Copilot Autofix fue un co-autor que no detectó el error. La IA ayuda, pero la revisión humana sigue siendo clave. 🧐 #SeguridadIA #DesarrolloSoftware

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  Fumando IA (@DiarioNegroZain) reportó hace 14 minutos

  @BettaTech No entiendo la gente tanta hostia con GitHub. Te compras un NAS synology, le instalas el servidor git, abres el puerto en el router y ya no dependes de nadie

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  🔥🐲 Javier  (@nuevo_31) reportó hace 17 minutos

  GitHub está como lento que ladilla

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  Tangerine Coding (@tangerinecoding) reportó hace 18 minutos

  Me pregunto si compensa tener el repositorio mirrored en otra plataforma, o si me apuráis incluso en un server local, para cuando GitHub esté caído.

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  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 19 minutos

  Automatización con GitHub ​Conectas tu repositorio de GitHub a tu instancia de Coolify. ​A partir de ahí, el flujo es idéntico a Cloud: ​Haces git push a tu rama principal. ​Coolify recibe el webhook, construye el contenedor y despliega sin caída de servicio (zero-downtime). ​Misma experiencia de desarrollo, control total del servidor.

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  Codely ﹤🍍﹥ (@CodelyTV) reportó hace 22 minutos

  Este lunes GitHub se cayó durante 8h, ¡toda una jornada laboral donde no se podía desplegar! Y es que es muy común tener todo el flujo de desarrollo allí embebido. Si se cae GitHub no podemos desplegar a producción. Eso puede generar mucha frustración, pero es que el incremento de tráfico que están teniendo es BRUTAL. Y es que los agentes hacen commits y push a velocidades que el año pasado parecían imposible. Para eso también ha surgido Cursor Origin, una alternativa a GitHub enfocada en la programación agéntica. Programación agéntica, que si usas Claude Code, esta semana funciona mejor gracias al fix que han puesto a Opus 5. 🥳 Todas estas y muchas más noticias las estamos comentando ahora en directo en el Café con Codely. ¡Vente!

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  cel (@celescript) reportó hace 23 minutos

  imposible laburar un feriado nublado y menos si github no funciona en lo absoluto

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  Ben Pierron (@Ben_escrito) reportó hace 31 minutos

  Todo el mundo quiere que Claude escriba mejor código. Pero casi nadie quiere configurar Claude. Las expectativas son enormes. Skills. Agentes. MCP. Hooks. Pero haz una pregunta muy sencilla: "¿Qué tienes dentro de tu carpeta .claude?" Y observa la reacción. No "¿usas Claude Code?". No "¿creaste un CLAUDE.md alguna vez?". ¿Qué tienes realmente configurado? La mayoría no tiene un problema con Claude. Tiene un problema de configuración. → Un CLAUDE.md vacío o convertido en un documento de 500 líneas sin estructura. → Cero hooks, cero barreras de seguridad. → El mismo prompt escrito una y otra vez en cada sesión. → Sin skills, sin subagentes y sin MCP conectados. → Una única conversación sobrecargada intentando hacerlo todo. Y luego se preguntan por qué Claude sigue equivocándose. Esto es lo que hace realmente cada componente: CLAUDE.md → El documento del proyecto que Claude lee al iniciar cada sesión. Sin él, tendrás que volver a escribir cosas como: "usa TypeScript en modo estricto, crea primero los tests y no toques la carpeta de migraciones". settings.json → Los permisos y el modelo que utilizará Claude. Aquí es donde dejas de aprobar el mismo comando de Bash 40 veces al día. skills/ → Playbooks modulares que Claude solo carga cuando son necesarios. Evitan que un CLAUDE.md gigantesco arrastre contexto innecesario a cada conversación. agents/ → Subagentes especializados, cada uno con una única función. Revisor de código. Auditor de seguridad. Cada uno trabaja en su propio contexto para mantener limpio el hilo principal. hooks/ → Scripts que se ejecutan antes o después de utilizar herramientas. Formatean automáticamente el código, bloquean comandos peligrosos y realizan todas esas tareas que siempre olvidas ejecutar manualmente. .mcp.json → Las conexiones con GitHub, Slack, tu base de datos o tu herramienta de diseño. Claude deja de ser una simple ventana de chat y pasa a formar parte de tu stack tecnológico. Configurar Claude no es un problema de ingeniería. Nunca lo fue. Es un problema de prioridades disfrazado de problema técnico. Porque alguien tiene que hacer primero ese trabajo de configuración, poco atractivo pero imprescindible. Hasta que eso ocurra, cualquier "workflow impulsado por IA" seguirá siendo simplemente un chat nuevo con las mismas instrucciones escritas una y otra vez. Claude no arregla una mala configuración. La amplifica. Y eso no es una característica. Es un radio de impacto.

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  Consejo d Seguridad d Información y Ciberseguridad (@CONSEJOSIAC) reportó hace 32 minutos

  📋 ¿Cómo se filtran estas claves? Código expuesto en repositorios públicos de GitHub, registros de GitHub Actions sin enmascarar, archivos de configuración accesibles, o malware infostealer y respaldos mal protegidos.

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  John5 Cripto (@johnN5c) reportó hace 32 minutos

  @itscoachfo La base desde la que partes ya es incorrecta. Afirmas que para que DeFi instituciona exista, tiene que haber "alguien que responda" por todas las pérdidas de una pool. Esto no es DeFi, es claramente tratar de trasladar el modelo financiero tradicional a una blockchain. Por otro lado, no es cierto que una institución necesite que alguien le garantice que un smart contract no tendrá pérdidas. Lo que necesita es poder: medir, limitar y gestionar el riesgo a través de auditorías, límites de exposición, orá***** fiables, profundidad de liquidez, metodología de custodia, controles de acceso, seguros, estructuras jurídicas, etc. Además estás mezclando riesgos que no tienen nada que ver en sí. El riesgo de hackeo que pueda tener un smart contract no tiene nada que ver con el riesgo de liquidez, además de que un AMM ni siquiera tiene un "riesgo de contraparte" en el sentido tradicional de un préstamo bilateral. Que un protocolo sea gobernado por una DAO tampoco significa de facto que sea "un repositorio GitHub sin dueño", ni que poner detrás de la blockchain a una empresa haga desaparecer ese riesgo. De hecho, si tu tesis es que una institución solo entrará cuando exista una entidad que responda económicamente por cualquier fallo en una pool, entonces prácticamente estás negando el concepto mismo de DeFi. Por otro lado, DeFi es mucho más que "una pool", los que llevamos años estudiando DeFi lo sabemos. También me gustaría saber en qué punto XRPL es mejor que ninguna otra red o está mejor posicionada, en mi experiencia, ya que a diferencia del 99% de usuarios de Ripple, yo sí he usado XRPL, no es una mejor red que otras, apenas tiene TVL, solo tuvo un momento dulce por memecoins y sus protocolos actuales son de dudosa legitimidad. No veo en qué esté mejor posicionada con respecto a BSC, ETH, Robinhood, Base, Arbitrum, Solana que ya tienen stocks corriendo. De hecho hasta la stablecoin de Ripple está deployada en Ethereum. Me gustaría que demostraras en qué está XRPL mejor posicionada, ya que por analogía, otras DeFi más avanzadas como Hedera no han demostrado mayor seguridad que cualquier otra blockchain tradicional y cuando ha habido pérdidas en protocolos pequeños se han lavado las manos, actuando solo en casos de protocolos ancla, y esto es justamente el mismo modus operandi que han seguido hasta ahora todas las blockchains tradicionales que han sufrido hackeos o problemas de seguridad en protocolos o componentes. En el caso de Hedera, el último hackeo vino del orá**** que eligieron para usar en toda la blockchain... por tanto, el debate no se centra tanto que alguien ponga el dinero si me lo roban, sino en qué mecanismos vamos a usar para acotar un problema, entonces, me gustaría que me aclararas en qué mejora XRPL eso con respecto a ninguna otra blockchain, porque si no lo haces consideraré que todo demás es simplemente marketing.

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  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 34 minutos

  Casi nadie entiende qué tumbó GitHub el 17 de agosto. Y eso incluye a mucha gente que ese día no podía hacer push, abrir un PR ni usar Copilot. No fue un deploy roto. No fue “un servidor caído”. Te lo explico sin humo, en 6 tweets.

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  Rodrigo Téllez Lazo (@rtellez91) reportó hace 38 minutos

  @powerhdeleon Si supieras como funciona git, sabrías que todos los que usan github tienen su propio "github"

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  Jesus J. Ballano (@jjballano) reportó hace 42 minutos

  Parece que Github tiene problemas (otra vez). Yo no se cual es el problema en realidad, pero me gustaría ver las métricas de uso de los últimos 2 años, imagino que el crecimiento es brutal y eso no es fácil de gestionar.

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  Pato (@byElPatoCuak) reportó hace 42 minutos

  GitHub está caído. Día cancelado me vuelvo a la cama

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  Domina IA (@Domina_IA) reportó hace 44 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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  David Fernández (@naroh) reportó hace 44 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. Orca/OpenCode realizarán la implementación utilizando los workspaces remotos de Coder en los que trabajamos. 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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  Matías Sulpis (@matias_sulpis) reportó hace 48 minutos

  Ta caído GitHub?

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  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 48 minutos

  🚨 ¡Kimi K3, la IA china, escapa de su entorno de prueba! Durante una evaluación de ciberseguridad, accedió a GitHub para encontrar soluciones. Un fallo de configuración le permitió el escape. No hackeó sistemas externos, pero el incidente resalta vulnerabilidades en pruebas de AI. Las consecuencias podrían afectar la seguridad nacional y la confianza en IA abiertas. La comunidad tecnológica está en alerta tras este evento.

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  Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó hace 57 minutos

  🔥 ¿ES EL FIN DE LA IA? TODO EL MUNDO ASUSTADO POR ESTA FOTO. TE DOY MI ANÁLISIS DE POR QUÉ ESTO ES POSITIVO PARA TODO EL ECOSISTEMA El mercado está leyendo esta foto como el final del boom. Yo estoy mirando otra cosa. Te explico 👇🏼 El token (el pedacito de texto que la IA lee o escribe, y por el que cobran) se puso barato. Si las empresas no multiplican el uso, se les come lo que les queda de ganancia. Y hoy lo que más gasta tokens todavía es difícil para el que no sabe de programación... el usuario tradicional QUÉ MIDE ESTE GRÁFICO, PORQUE EL NOMBRE ENGAÑA El gráfico es el Silicon Data LLM Token Expenditure Index. En Bloomberg (la pantalla que usan los fondos para ver precios) aparece como SDLLMTK. Lo publican todos los días hábiles El nombre dice “expenditure”, que en inglés es gasto. No es el gasto total. La propia empresa lo reconoció: es un promedio de lo que el mercado PAGA por un millón de tokens, dándole más peso a los modelos que más se usan. Precio real. No la factura de toda la industria Explicado simple: si mucha gente se pasa de un modelo caro a uno barato, el índice CAE aunque se esté usando MÁS inteligencia que nunca. Mezcla recortes de OpenAI y Anthropic con gente yendo a modelos chinos más baratos. No te dice si hay más o menos demanda. Te dice cuánto sale pensar una unidad LOS NÚMEROS - Piso: 1.0153 el 3 de diciembre de 2025 - Techo: 2.0651 el 28 de mayo de 2026 - Hoy: 1.0217 el 18 de agosto - Promedio del período: 1.5320 De mayo a agosto se evaporó el 50.5% del precio. En 82 días volvió al mismo lugar de diciembre. El promedio quedó 33% arriba de donde estamos. Esto no es un recorte. Es un descreme y fuerte LA CUENTA, QUE ES SIMPLE Ingresos = precio × cantidad Si el precio se parte al medio, la cantidad tiene que duplicarse SOLO para empatar. Si la empresa quiere seguir creciendo 40%, el uso tiene que multiplicarse casi por tres. No hay recorte de costos interno que te salve esa matemática En 1865 un economista inglés, Jevons, vio que las máquinas de vapor más eficientes no redujeron el carbón de Inglaterra: lo multiplicaron, porque de repente pagaba usar vapor en todos lados El token a 1 dólar el millón es ese carbón más barato. Si lo dejan como lujo de un chatbot, el gráfico es un problema de márgenes (lo que les queda de ganancia después de pagar costos). Si lo enchufan en cada tarea de cada persona, el gráfico es un problema de capacidad: no va a haber suficiente cómputo (tiempo de chips trabajando). Acá aparece el agente: un programa que no solo te responde, sino que hace el trabajo y lo facilita - Un chat te gasta 1 - Un agente que planifica, entra a herramientas y se corrige solo te gasta 10, 50, 100 veces más Ese es el uso que puede cubrir el recorte de precio y mantener las ganancias. El problema es quién puede usarlo hoy EL PROBLEMA: SI SOLO LO USAN LOS QUE PROGRAMAN, EL VOLUMEN NO CIERRA Claude Code, Hermes y OpenClaw son brutales. También son un producto de programador - Claude Code (la herramienta de Anthropic para escribir código) vive en la terminal: esa pantalla negra de comandos. Hay que instalar, configurar, entender comandos y quedarse mirando el proceso - Hermes y OpenClaw van más lejos: se bajan de GitHub (donde los programadores suben programas), se arman con claves, a veces hay que ponerlos en un servidor Son herramientas poderosas. No son herramientas de gente común Y eso, para la cuenta de arriba, es un techo. El programador es un mercado chico. El mercado grande es otro: - El contador - El vendedor - El de marketing - El que tiene un negocio y no sabe qué es una terminal - Etc infinito Si el agente que más tokens gasta solo lo sabe prender el que programa, el volumen no va a alcanzar para cubrir una caída del 50% en el precio. Por más bueno que sea el modelo Por eso hacer la IA fácil no es un eslogan. Es la única forma de que la demanda crezca lo suficiente como para que a OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft o xAI no se les vayan las ganancias con este gráfico. Tienen que hacer que usar un agente se sienta como mandarle un mensaje a un compañero de laburo, no como configurar un programa DÓNDE APARECE GROK Y GROK BOT - SIMPLICIDAD Grok arranca de un lugar distinto: es un chat. Lo abrís, le hablás, te responde. No hay terminal. El ecosistema está pensado para que lo use cualquiera que ya usa X o el celular. Y el costo del token, de los grandes, es de los más competitivos. Eso importa cuando el negocio dejó de ser cobrar caro la unidad y pasó a ser que la use más gente, más seguido, en más tareas Grok Bot, que salió el 11 de agosto y todavía está en beta (versión de prueba, todavía no está terminado), lleva eso un paso más. No es un chat que te tira un texto. Es un compañero que tiene su propia computadora en la nube, entra a las apps como entrarías vos y sigue laburando aunque cierres la notebook - Correo - Planillas - Sitios - Herramientas - Marketing, operaciones, ventas, investigación Le das trabajo de verdad, no una instrucción suelta. Lo usás como le hablarías a una persona del equipo Eso es más familiar que Hermes o OpenClaw, que hoy son para programadores. Y es más ancho que Claude Code, que brilla si sabés programar y se complica si no Hay que ser honesto con lo que todavía no está: - Es beta - Hay que tener el plan más alto - Le falta recorrido - No está 100% pulido Pero el enfoque se nota. No están construyendo otra herramienta para el que ya sabe. Están construyendo para el que hasta ahora quedó afuera Y no es solo xAI. Toda la industria, de a poquito, está empujando para el mismo lado: - Microsoft mete Copilot en el Word y el Excel que la gente ya tiene abiertos - Google mete Gemini en Gmail - OpenAI cobra la suscripción de ChatGPT, no solo el token El movimiento es el mismo: sacar la inteligencia de la pantalla negra y ponerla donde está el resto de las personas. El que lo haga más simple, más barato y más agente, es el que tiene chance de multiplicar el uso lo suficiente como para que este gráfico no les rompa la rentabilidad LA TRAMPA Si la hacen fácil COMPITIENDO SOLO EN EL PRECIO DEL MISMO TOKEN, se comoditizan. Un commodity es un bien donde no te importa de quién lo comprás y gana el más barato. En ese juego el margen se muere igual Si la hacen fácil de verdad, para que alguien que no programa pueda usar un agente como usa WhatsApp, el precio del token puede irse a 0.50 y la facturación igual subir. Porque entra un montón de gente que hoy no gasta ni un token en agentes. Esa es la encrucijada El TOKEN se está volviendo un commodity. La IA, todavía no Lo que ya es commodity: - El chat - El resumen - El modelo liviano a menos de 1 dólar el millón Eso ya es "electricidad" Lo que todavía no es commodity: - El razonamiento de punta - El agente pegado a tu laburo - La confianza - Que sea fácil Fácil es la ventaja nueva. El que lo haga fácil se queda con el volumen. El que lo deje difícil se queda con un club de programadores y un gráfico que le come la ganancia. CÓMO LO LEO El gráfico no prueba que el boom se acabó. Prueba que se acabó el privilegio de cobrar caro la unidad. El mercado de acciones lo traduce como riesgo para los 700 mil millones de dólares puestos en chips, energía y data centers (los galpones llenos de computadoras): si el precio se derrumba y el volumen no lo cubre, esa plata no encuentra factura Es el mismo debate que ya planteé con las neoclouds (las empresas que alquilan chips de IA): si el cómputo se vuelve commodity, el que solo alquila chips compite por precio. Este índice es la otra cara de esa pregunta. La de la demanda Yo lo leo así, MIENTRAS se cumplan tres cosas: - Que lo que facturan OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google y xAI NO se caiga con el índice. Si facturan más con el token a 1.02 que con el token a 2.06, la demanda está cubriendo el recorte y el gráfico es ruido de unidad, no de negocio - Que el uso deje de estar encerrado en programadores. Si dentro de unos meses Claude Code, Codex, Hermes y OpenClaw siguen siendo casi todo el consumo pesado, el techo está. Si productos como Grok Bot, Copilot y ChatGPT empiezan a gastar tokens de gente que no programa, la cosa se está abriendo - Que la cantidad de tokens siga subiendo, no se estanque. Una semana plana, con este precio, ya no es digestión. Es que la demanda no está cubriendo el recorte Si se rompe alguna: - Si se rompe la primera, el recorte de precios fue una guerra que perdieron - Si se rompe la segunda, el agente se quedó en un nicho y no hay volumen que salve el margen - Si se rompe la tercera, este gráfico era techo de verdad EL DATO QUE VOY A SEGUIR Uno solo: este índice contra la factura, no contra sí mismo. Y, en paralelo, si los productos fáciles empiezan a aparecer en el laburo de gente que no es técnica: - Grok - Grok Bot - Copilot - ChatGPT La semana que viene reporta NVIDIA. El número de chips ya está descontado. Lo que mueve es la guía, o sea lo que prometan para los próximos trimestres. Si la guía acompaña con el token a la mitad, el volumen está cubriendo. Si la guía afloja, este índice era la alarma y el mercado la tuvo 82 días en la cara En resumen: la IA no se comoditizó. Se comoditizó la unidad con la que cobran. Para que no se les vaya la rentabilidad, las empresas tienen que hacer lo único que escala: que cualquiera pueda usar un agente, no solo el que programa - Claude Code, Hermes y OpenClaw son el techo de hoy - Grok y Grok Bot, todavía verdes, están apuntando al piso de mañana: simple, barato, familiar - El que defienda el precio del token, pierde - El que le entregue un compañero de laburo a la gente que hoy ni abre una terminal, puede ganar más con el índice en 1 que con el índice en 2 Esto no es el fin de la IA. Es el momento en que deja de ser un club y empieza a ser un insumo. Por eso, para todo el ecosistema, esta foto es positiva. Siempre y cuando el uso se abra. Si no se abre, ahí sí el miedo tenía razón. Espero que te haya gustado, si es así agradecería tu apoyo al post Abrazo a todos

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  Jouse Márquez (@jousemarquez) reportó hace 57 minutos

  Sigue caído GitHub…

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  Daniel Yánez Bravo (@dyyys0ft) reportó hace 57 minutos

  Acabo de vibe codear una página de un baby shower Le metí vanila Js, GitHub actions, Firebase La IA es maravillosa, esto me hubiera tomado algunas semanas pero con IA 3 días, Claro no es un entorno de producción agresivo, esto decir, no hay mayor problema en caso de error

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  Pere Casas (@pcasaspere) reportó hace 58 minutos

  GitHub ha sufrido una degradación significativa hoy (error rates elevados en API, Actions, Git Operations y downloads). Esto no es un problema de “desarrolladores”. Es un riesgo de cadena de suministro de software. Si tu CI/CD, el registro de packages o el código depende de un único proveedor, tienes un single point of failure que debería estar en tu inventario y matriz de riesgos. Acciones mínimas: • Inventariar dependencias críticas de GitHub • Definir plan de contingencia (mirrors, self-hosted runners, alternativas parciales) • Incluir vendor concentration risk en la evaluación de riesgo cibernético ¿Cuántos empresas tienen en consideració este riesgo?

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  Jorge (@tebayoso) reportó hace 59 minutos

  En unos días voy a hacer open source todo lo que me quedó de Euler Tools en el GitHub de la startup. Hay contratos, productos, plataforma, etc. Voy a anonimizar a los colaboradores que tenían dos trabajos y no querran quedar pegados. ¿Qué es Euler Tools? Euler Tools era demasiadas cosas. Mi sueño era convertir la blockchain en una commodity, de tal manera que cualquiera pudiera usarla. El foco era B2B: quería que los bancos y los gobiernos la adoptaran a escala masiva. ¿El problema? - No había un marco legal —no existía MiCA— que permitiera que alguien tocara un token con seguridad. - Fundador técnico: me convertí en una solución en busca de un problema. - Mala gestión: doble contabilidad entre cripto y bancos, demasiados empleados, falta de escrúpulos al contratar y lentitud al despedir. ¿Las cosas buenas? Aprendí un montón, conocí gente súper grosa y entendí cómo armar startups.

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  yuulia ✟ (@yuliaisc) reportó hace 60 minutos

  OpenAI está regalando $1.200 GRATIS para usar Codex Solo necesitas: > Tener un repositorio público en GitHub > Rellenar un formulario Y te regalan 6 meses de ChatGPT Pro + Codex Casi nadie está hablando de esto, porque no quieren que se entere todo el mundo Todavía estás a tiempo de hacerlo, aunque no sepas programar o estés empezando Así funciona: 1. Instala Cursor, Codex, Claude Code o lo que uses 2. Monta un proyecto, de lo que sea 3. Súbelo a GitHub 4. Pide a tus amigos que le den Stars (Deja el link de tu repositorio en los comentarios, entre todos te daremos Star) Este programa acepta hasta proyectos a medias, así que no hace falta que el proyecto sea perfecto