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 (18%)
• Errores (14%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Créteil	Sitio Caído	hace 18 días
Trichūr	Errores	hace 21 días
Brasília	Inicio de Sesión	hace 22 días
Lyon	Sitio Caído	hace 22 días
Tel Aviv	Sitio Caído	hace 25 días
Rive-de-Gier	Sitio Caído	hace 25 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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  Facundo (@nontuen) reportó hace 2 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

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  OverXeT (@Overxet) reportó hace 3 minutos

  🚨 GitHub parchó falla crítica (CVE-2026-3854) que permitía acceder a millones de repositorios privados mediante ejecución remota de código. Protege tu proyecto actualizando ahora. #GitHub #Seguridad

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 4 minutos

  El CLAUDE. md de Karpathy alcanzó el #1 en las tendencias de GitHub. Más de 220,000 estrellas. La mayoría de los desarrolladores aún no lo han leído. Son 65 líneas. Llevó la precisión en la codificación con IA del 65% al 94%. Las 4 reglas dentro: → piensa antes de codificar expón tus suposiciones. pregunta cuando no estés seguro. nunca adivines. → simplicidad primero escribe el código mínimo que resuelva el problema. sin abstracciones que nadie pidió. → cambios quirúrgicos no toques código no relacionado con la solicitud. cada línea cambiada debe rastrearse hasta lo que se pidió. → ejecución orientada a metas convierte instrucciones vagas en criterios de éxito verificables antes de escribir una sola línea. eso es todo. 65 líneas. 4 reglas. 94% de precisión. guarda esto antes de que sea demasiado tarde

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 4 minutos

  Tu agente de IA acaba de escribir 80 líneas para algo que necesitaba 5. No porque no sepa hacerlo mejor. Sino porque nadie le ha dicho que ser perezoso es una virtud. Ponytail es el plugin que cambia eso. 9.7k estrellas en GitHub. MIT. v4.4.0 publicada hace unas horas horas. Lo que hace antes de escribir cualquier línea: 1. ¿Esto necesita existir? No - descártalo (YAGNI) 2. ¿Lo hace la stdlib? Úsala 3. ¿Hay una feature nativa de la plataforma? Úsala 4. ¿Una dependencia ya instalada lo resuelve? Úsala 5. ¿Cabe en una línea? Una línea 6. Solo entonces: el mínimo que funciona Los benchmarks en producción real: 80-94% menos código generado 47-77% menos coste en tokens 3-6x más rápido que un agente sin restricciones El caso concreto: un agente normal generó 293 líneas. Con Ponytail: 47. Las 246 líneas que nadie escribió nunca han causado un incidente. ✅ Plugin nativo para Claude Code con badge [PONYTAIL] en el statusline ✅ Comandos /ponytail-review, /ponytail-help y /ponytail-debt incluidos ✅ 3 niveles de intensidad: lite, full y ultra ✅ Reglas para Cursor, Windsurf, Cline, Copilot, Aider y Kiro incluidas ✅ /ponytail-debt: cosecha los atajos diferidos en un ledger para que "después" no se convierta en "nunca" ✅ Compatible con Claude Code, Codex, OpenCode y Cursor Lo que no toca nunca aunque seas en modo ultra perezoso: Validación en límites de confianza, manejo de errores, seguridad y accesibilidad. Perezoso significa eficiente. No descuidado. el enlace 👇

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  unai apipi (@ApipiUnai43775) reportó hace 5 minutos desde Hernani, Basque Country

  Es una web en GitHub, un servidor en Render y la base de datos en Supabase Por ahora es solo experimental y mi intención es desarrollarlo y en algún momento ponerlo gratis en la play store

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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 6 minutos

  @sweexx9 @sweexx9 Vaya, otro editor que promete ser "el que mate a todos los demás". Como si necesitáramos más herramientas para editar vídeos de gatos con transiciones épicas. Pero bueno, si es gratis y en GitHub, igual hasta sirve para algo. A darle caña y a ver si no termina siendo ...

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  Salva Tejero (@salvatejero) reportó hace 10 minutos

  Gente que se ha dedicado a promocionar extensiones de orto para Visual Code echándose las manos a la cabeza con el problema de Github. TTQR.

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  Alejandro Estornell (@aaesalamanca) reportó hace 13 minutos

  @devruso @impuremonad @erscio Si leéis la publicación original, podréis comprobar que su problema únicamente es con GitHub, no con Git.

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  Deivinson Tejeda (@DeivinsonTejeda) reportó hace 13 minutos

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

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  🎄Zukaarimoto Zukirinkutoku🎄 (@cangri2k5) reportó hace 24 minutos

  Yo diría que el login con Github es casi la apuesta segura pero, como nunca se sabe cuando se va a caer, pues ahí se queda la cosa Yo ya te digo, un compi mío creo que ha entrado en la última tanda, yo en cuanto cobre la nómina de junio me meto, que tengo un experimento que necesita inferencia y tener varias GPUs en casa de 8GB no me sirve xD

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  precis0x (@precisox) reportó hace 26 minutos

  Un desarrollador automatizó absolutamente toda su vida con scripts. Después renunció. Sus compañeros descubrieron todo. El repositorio se llama Hacker Scripts. Más de 49.500 estrellas en GitHub. Basado en una historia real. La historia original apareció en un foro ruso alrededor de 2015. Un ingeniero de builds dejó la empresa. Sus compañeros revisaron su antigua máquina. Esto es lo que encontraron: Script 1: "hangover" Si eran las 8:45 de la mañana y todavía no había iniciado sesión, el script le enviaba un correo a su jefe diciendo “no me siento bien, voy a trabajar desde casa”. Elegía la excusa al azar de una lista que él mismo había preparado con antelación. Script 2: "kumar-asshole" Cuando un cliente concreto escribía un correo con palabras como “help”, “trouble” o “sorry”, el script se conectaba por SSH al servidor del cliente, revertía la base de datos al último backup estable y respondía: “no te preocupes, ten más cuidado la próxima vez”. El cliente nunca habló con una persona real. Script 3: "smack-my-bitch-up" Si pasaban de las 9 de la noche y seguía conectado, el script le mandaba un mensaje a su esposa diciendo “trabajando hasta tarde”, acompañado de una excusa elegida aleatoriamente de una lista predefinida. Script 4: "fucking-coffee" La cafetera de la oficina funcionaba con Linux y tenía un puerto TCP abierto. Cada mañana, exactamente 17 segundos después de iniciar sesión, el script abría una conexión telnet a la máquina y le daba la orden de preparar café. Un latte mediano half-caf que tardaba 24 segundos en salir. Su café siempre estaba listo justo cuando él llegaba a la cocina. Todos los días. Durante años. Su jefe lo consideraba el desarrollador más atento del equipo. Su esposa pensaba que siempre la mantenía al tanto. El cliente creía que tenía el soporte más rápido de la industria. Los cuatro estaban hablando con scripts de bash. Nadie se enteró. Durante años. Cuando sus compañeros encontraron los scripts, los subieron a GitHub. Desarrolladores de todo el mundo los reescribieron en 17 lenguajes diferentes: Ruby, Python, Go, Java, Kotlin, PHP, PowerShell, Node.js y más. Una sola leyenda. Diecisiete lenguajes. 150 commits. La licencia es WTFPL. Una licencia real de código abierto que significa “Do What The **** You Want To Public License”. No automatizó solo su trabajo. Automatizó su vida entera. Y nadie lo descubrió hasta que se fue. 49.500+ estrellas. Con licencia WTFPL. Legendario.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 27 minutos

  Pagas $42 al mes por almacenar tus archivos, tus fotos y tus contraseñas en los servidores de otras empresas. $504 al año por alquilar cosas que solías poseer. Hay un repo en GitHub con 36k estrellas que convierte cualquier mini PC o Raspberry Pi en tu propia nube personal. Sin código. Sin Docker. Sin línea de comandos. Un comando. Treinta minutos. Listo. Se llama CasaOS. Lo que puedes instalar con un clic desde su tienda: Jellyfin - tu propia Netflix con todo lo que tienes descargado Immich - Google Photos con reconocimiento facial incluido Nextcloud - Dropbox en tu servidor, con sincronización en todos tus dispositivos Vaultwarden - 1Password en local, tus contraseñas no salen de tu casa AdGuard Home - bloquea anuncios en todos los dispositivos de tu wifi Home Assistant - controla todos tus dispositivos inteligentes desde un sitio Syncthing - sincronización de archivos sin ninguna nube de por medio 100.000+ apps de Docker disponibles en la tienda. Lo que antes requería un fin de semana entero: Instalar Linux. Configurar Docker. Escribir archivos compose. Montar el almacenamiento. Arreglar errores. CasaOS lo hace todo sin que toques un archivo de configuración. Ves iconos. Los haces clic. ✅ Raspberry Pi, Intel NUC, viejas laptops y la mayoría de mini PCs ✅ Acceso desde el móvil, la TV o cualquier dispositivo fuera de casa ✅ Sin cuenta. Sin suscripción. Sin que tus datos salgan de tu red. ✅ 97 releases. v0.4.15. Apache-2.0. Netflix cobra cada mes. Google cobra cada mes. Dropbox cobra cada mes. 1Password cobra cada mes. CasaOS no. el enlace 👇

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  Alejandro Barahona (@Bara_Alex) reportó hace 28 minutos

  @skgsergio @github cada vez funciona peor la verdad Casi todas las semanas hay algo que no deja trabajar bien del todo o nada

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  SadAgent (@SadTreachery) reportó hace 29 minutos

  Desgraciadamente, esto es necesario en cierta medida para evitar que ocurra cómo en reddit que hay 50 veces la misma pregunta sin respuesta. Y en GitHub pasa lo mismo con las issues. Esto es solo un síntoma de un problema generalizado, no culpa de Stack Overflow.

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  sammwy (@sammwy) reportó hace 31 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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  Guillermo Casaus (@_guillecasaus) reportó hace 31 minutos

  Un grupo de desarrolladores han creado una copia de CapCut completamente gratis. Se llama OpenCut y permite editar vídeos sin marcas de agua, suscripciones ni funciones bloqueadas. Tiene más de 55.4k stars en GitHub, es open-source y compatible con web, escritorio y móvil. Aquí te explico cómo funciona 👇

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  Jaime Gómez-Obregón (@JaimeObregon) reportó hace 31 minutos

  @HumevsRousseau ¡Hola! Estando de acuerdo con lo que dices, deseo señalar que he podido informar del problema al equipo de desarrollo debido a que el proyecto es de código abierto y está publicado en GitHub.

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  Adrian K. (@kabezadekarpa) reportó hace 32 minutos

  Que mal humor estas apps de github que tenes que ser ingeniero para instalarlas

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  🤖 (@fluyeporlaIA) reportó hace 34 minutos

  Hay un paper del MIT CSAIL que está poniendo en duda una de las tendencias más fuertes de los últimos meses. En vez de seguir empujando context windows cada vez más grandes, proponen un enfoque diferente: almacenar los documentos fuera del modelo como variables de Python. El modelo no resume. Escribe código (regex, slicing, navegación) para recuperar solo las partes relevantes, lanza instancias paralelas cuando hace falta y sintetiza al final. Según los benchmarks que muestran, consiguen resultados muy superiores en tareas de contexto largo (incluso llegando a manejar 10M de tokens) sin perder información por compresión. El código está open source en GitHub. Esto choca bastante con la dirección actual de la industria (1M, 2M, 10M tokens de contexto). La tesis es que el contexto masivo tiene un problema de “context rot” y que la recuperación selectiva mediante código es más eficiente y preciso. Si esto escala bien, podría cambiar cómo diseñamos sistemas de agents que necesitan procesar grandes volúmenes de información sin degradación.

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  Players Podcast (@players_cast) reportó hace 34 minutos

  ¿Qué ha pasado con Xbox en estos días? ¡Te lo cuento! Microsoft está estudiando sacar a Xbox de su estructura actual, y sobre la mesa hay varios caminos posibles: desde mantenerla bajo su propiedad total pero con otra forma jurídica, hasta vender la división entera. Esto es lo que sabemos hasta ahora (y lo que todavía no): Según el medio The Information (12 de junio), Microsoft estudia varias salidas para su división de gaming: 1. Convertir Xbox en filial 100% propia (modelo LinkedIn/GitHub) 2. Montar una joint venture con socios externos 3. Vender la división completa. (Sería la más extrema). El motivo no es ningún misterio. Xbox lleva tiempo con márgenes ajustados, ingresos a la baja, costes de hardware al alza y una competencia (Sony y Nintendo) que no afloja. No es un capricho corporativo, son números que no están saliendo. Ojo con el matiz: esto NO es un plan oficial ni algo inminente. Son conversaciones exploratorias de alto nivel, sin confirmación pública. La frase que resume el momento es clara: "nada es inminente, pero nada está descartado". Lo interesante es el contraste con el discurso oficial. En febrero, Phil Spencer se retiró y Asha Sharma tomó el mando de Microsoft Gaming con un mensaje de "vuelta a Xbox": la consola como experiencia de referencia. Esta semana la apuesta sube a Halo, Elder Scrolls y Fallout, que podrían ser los próximos exclusivos de Xbox. (Xbox acapara el ecosistema, no solo la consola: PC, Cloud Gaming, otros dispositivos donde funciona el sistema, etc.) Y, casualidad o no, apenas un día después de esta filtración, la propia Sharma admitía en un comunicado interno que "esto no puede continuar" y que su infraestructura no está lista para lo que viene, reconociendo una crisis financiera y de suministro. El discurso público y lo que se cuece dentro no terminan de cuadrar. No veo un "fin de Xbox" inminente, pero sí una compañía cubriéndose las espaldas. Si los números no mejoran, este tipo de filtraciones suelen ser el primer paso para tantear reacciones antes de una decisión mayor. El movimiento es claro: Xbox y los Xboxers lo primero. Rumores de nuevo hardware para ampliar la forma de jugar. Puede tratarse de consolas Xbox ya existentes, como Series X/S, pero recortadas para mejorar precios, 'Sin lector, menos almacenamiento', etc... o máquinas OEM (creadas por terceros). Xbox Helix de momento no es importante para la marca, pero no está descartada. Igual cuando haya más estabilidad de componentes. Importante: Los exclusivos están de vuelta, pero no a la consola, sino al ecosistema Xbox. Todos tendremos opciones para llegar a los juegos de Xbox. XBOX GAME PASS 'ESE PARÁSITO QUE NO PARA DE COMER $$'. El Xbox Game Pass sufrirá cambios de nuevo. Posiblemente un plan con publicidad más agresivo para atraer nuevos suscriptores. Ya se ha dicho que no habrá publicidad mientras juegas, pero igual sí mientras eliges o cambias de juego. Día uno en Xbox Game Pass Ultimate, también podría cambiar. Algunos juegos, no todos, podrían salir del día uno para entrar al catálogo tiempo después. Caso actual Call of Duty. Solo hay que entender que juegos como Gears E-Day han tenido un coste de 400 millones de dólares, más caro que Spider-Man 2 de PlayStation (Tom Henderson). Es insostenible meter este juego en un servicio, pero esto es otro debate. ¿Cómo ves el futuro de Xbox? ¿Qué crees que es lo mejor para la marca? Te leo. Si te mola este tipo de post, dímelo o like y seguiré haciéndolos. Gracias.

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  Filipe (@filicroval) reportó hace 37 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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  Freddy Montes (@fmontes) reportó hace 37 minutos

  En tres semanas, las tres empresas que definen cómo escribimos código movieron sus herramientas fuera del editor. Google: mató Gemini CLI, convirtió Antigravity de IDE en sistema agéntico. Cursor: rediseñó y su editor ya no parece un editor. GitHub: sacó la Copilot app. Una app de desarrollo que corre fuera de VS Code. El dueño del IDE más usado del mundo construyendo algo que no es un IDE. Mirá la forma, no los nombres. El editor era un lugar donde vos escribías código. Lo que lo reemplaza es un lugar donde vos dirigís y los agentes escriben, en paralelo. La herramienta misma te está cambiando el rol: de autor a orquestador. Y GitHub lo dijo sin filtro: están armando "Agent HQ", un panel para orquestar agentes de Anthropic, OpenAI y Google bajo una misma suscripción. El futuro que venden no es un mejor editor. Es vos dirigiendo agentes. Acá está el problema. Si tu forma de trabajar está pegada a una herramienta, cada rediseño te resetea. Aprendiste Cursor, lo cambian. Te acostumbraste a Gemini CLI, lo matan. La salida no es elegir mejor herramienta. Es tener un sistema propio que ninguna herramienta te pueda mover: tu proceso, tu contexto, tu criterio de qué delegás y qué no. Eso es lo que armamos en el workshop. En dos días, 22 y 23 de mayo, con @domini_code [link abajo]

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  Martin Miranda (@tinchicus) reportó hace 46 minutos

  @FelNaRj @LiberenAlNico x esto, me arme un servidor donde tengo la musica y pelis q me gustan y estoy desarrollando una pagina para acceder a ellos sin necesidad de depender de alguien q me pueda quitar el acceso cuando quiera PD: Estoy puliendolo pa compartir esto en GitHub muy pronto....

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  Zamyr (@miratueh) reportó hace 46 minutos

  @Hiteshdotcom @github Que cobren una suscripción de 5$ o 10$ al mes o al año por tener tu ****** allí alojada. Ya con eso de quitan el problema

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  Amarillo (@anyelamarillo) reportó hace 47 minutos

  El CLAUDE. md de Karpathy alcanzó el #1 en las tendencias de GitHub. Más de 220,000 estrellas. La mayoría de los desarrolladores aún no lo han leído. Son 65 líneas. Llevó la precisión en la codificación con IA del 65% al 94%. Las 4 reglas dentro: → piensa antes de codificar expón tus suposiciones. pregunta cuando no estés seguro. nunca adivines. → simplicidad primero escribe el código mínimo que resuelva el problema. sin abstracciones que nadie pidió. → cambios quirúrgicos no toques código no relacionado con la solicitud. cada línea cambiada debe rastrearse hasta lo que se pidió. → ejecución orientada a metas convierte instrucciones vagas en criterios de éxito verificables antes de escribir una sola línea. eso es todo. 65 líneas. 4 reglas. 94% de precisión. guarda esto antes de que sea demasiado tarde.

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  Culiacan.AI (@CuliacanAI) reportó hace 51 minutos

  GitHub Copilot abandona la tarifa fija y cobra por token a partir de junio 2026. No es un ajuste de precio — es el momento en que la industria del software admite que el modelo SaaS tradicional no funciona para IA. La lógica es simple: los costos de inferencia son variables, así que el pricing debe serlo también. Pero las implicaciones son profundas. Cada empresa que use Copilot ahora tiene que pensar en eficiencia de prompts como piensa en eficiencia de código. El desarrollador que escribe contextos precisos pagará menos que el que hace preguntas vagas. La habilidad de comunicarse con IA se convierte literalmente en un centro de costo. Para CTOs en Latam esto es accionable hoy: si tu equipo usa Copilot, necesitas visibilidad sobre consumo por desarrollador antes de que llegue la factura de julio. Mientras tanto, OpenAI y PwC formalizan una alianza para automatizar flujos financieros con agentes de IA. El dato interesante no es la tecnología — es que PwC pone su marca y reputación regulatoria detrás de agentes autónomos tocando contabilidad y reportes. Cuando una Big Four dice que confía en agentes de IA para funciones de CFO, el mensaje al mercado enterprise es claro. Y Big Tech valida la apuesta: resultados trimestrales superan expectativas y responden subiendo capex en infraestructura de IA. No están celebrando — están duplicando. La pregunta para founders: si el pricing por token se vuelve estándar en toda herramienta con IA, ¿tu modelo de negocio absorbe esa variabilidad o la transfiere al cliente? #CuliacanAI #AIpricing

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  Bitácora de un Ingeniero de Software (@bitacoraingsoft) reportó hace 52 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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  DDobleDe (@SoyDDobleDe) reportó hace 53 minutos

  @paulatr3ides @eXtas1stv Cada vez que Microsoft tambalea, empezar a hacer ese tipo de estupideces. Le estaba pidiendo a todas sus divisiones (Xbox, GitHub, LinkedIn, Office, Windows etc) que de algún modo hicieran un montón de dinero a lo estúpido para recuperarse de un mal año fiscal.

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  precis0x (@precisox) reportó hace 57 minutos

  Te ha pasado que le pides a tu agente de IA que resuelva un problema sencillo y te devuelve 500 líneas de código cuando con 5 bastaba y sobraba? Un desarrollador se frustró tanto con esto que decidió crear una solución. La llamó Ponytail. Se inspira en ese senior que todo equipo tiene: coleta larga, gafas ovaladas, lleva más tiempo en la empresa que el propio Git. Le muestras 50 líneas de código y él, sin decir una sola palabra, las reduce a una que hace exactamente lo mismo o mejor. Ahora tu agente de IA funciona igual. Antes de escribir ni una sola línea, Ponytail obliga al modelo a seguir una lógica clara: Realmente hace falta este código? Ya existe en la librería estándar? Hay una funcionalidad nativa de la plataforma? Se puede hacer en una sola línea? Solo si ninguna de las opciones anteriores funciona, entonces escribe el código mínimo necesario. Resultados medidos: - 80-94% menos código - 47-77% más barato en consumo de tokens - 3-6x más rápido Porque, como bien dice el lema: “The best code is the code you never wrote.” Ponytail es un plugin open source (licencia MIT) que puedes integrar fácilmente en Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Aider y otras herramientas de agentes. Incluye un sistema de comandos útiles como `/ponytail`, `/ponytail-review` y `/ponytail-audit`, además de benchmarks reproducibles. Quieres dejar de recibir código inflado y dependencias innecesarias?? Repo en los comentarios, guarda esto esta increible👇

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  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 60 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.