Estado de GitHub: problemas de acceso e interrupciones

Problemas en las últimas 24 horas

El siguiente gráfico muestra la cantidad de informes que hemos recibido sobre GitHub por hora del día durante las últimas 24 horas. Una interrupción se determina cuando la cantidad de informes es mayor que la línea de referencia, representada por la línea roja.

Problemas Más Reportados

Los siguientes son los problemas más recientes informados por los usuarios de GitHub a través de nuestro sitio web.

• Sitio Caído (69%)
• Inicio de Sesión (19%)
• Errores (13%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Paris	Sitio Caído	hace 2 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 3 días
Saint-Paul	Sitio Caído	hace 3 días
Mexico City	Inicio de Sesión	hace 4 días
León de los Aldama	Sitio Caído	hace 4 días
Créteil	Sitio Caído	hace 27 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:

• 
  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 1 minuto

  Github se acaba de f0llar al vibe coding Acaba de publicar spec-kit y en pocos días tiene 95k estrellas y 8.3k forks Esto no es un proyecto cualquiera. Es GitHub diciéndote cómo se programa con IA de verdad. El problema con los agentes de IA no es el modelo Es que le mandas una idea en texto y él interpreta lo que quiere Spec-kit resuelve eso con 6 comandos que convierten tu idea en una especificación estructurada antes de escribir una sola línea de código ✅ /speckit.constitution → las reglas del proyecto: calidad, testing, arquitectura ✅ /speckit.specify → describes QUÉ construir, no el stack ✅ /speckit.clarify → el agente pregunta lo que no entiende antes de empezar ✅ /speckit.plan → ahora sí eliges la tecnología ✅ /speckit.tasks → lista de tareas ordenada por dependencias ✅ /speckit.implement → el agente construye El entregable ya no es código generado a lo loco Es una especificación viva que tu IA lee, valida y ejecuta paso a paso Funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y más de 25 agentes La diferencia real es esta Antes: "hazme una app de tareas" y rezas para que el agente no se pierda a mitad Ahora: especificación primero, código después El agente sabe exactamente qué construir, en qué orden y por qué 95k estrellas. 8.3k forks. Publicado por el propio GitHub. Licencia MIT. el repo aquí 👇

• 
  IVAN | IA (@ivnways) reportó hace 5 minutos

  GitHub Copilot te está cobrando ahora mismo. Y lo peor: la mayoría de devs no sabe cuánto ni por qué... Cada petición tiene un precio. Cada contexto que se dispara, también. Y cuando llega la factura, ya es tarde. 5 hábitos para dejar de sangrar dinero: - Modelo potente solo cuando la tarea lo merece - Modelos pequeños para tareas simples - Controla el contexto antes de que se dispare - Fragmenta trabajos complejos en etapas - Monitoriza el consumo antes de que duela. La IA bien usada es un arma de precisión. La IA mal usada es un agujero en tu bolsillo.

• 
  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 7 minutos

  ChatGPT cuesta 20 dólares al mes. Claude otros 20. Alguien publicó el reemplazo completo en GitHub. Corre 100% en tu máquina. Memoria local. Sin nube. Sin que nadie lea lo que le dices. Se llama OpenHuman y es lo más cercano a tener una IA propia que he visto. ✅ Agente personal con memoria persistente entre sesiones ✅ Privado por diseño: tus datos no salen de tu ordenador ✅ Compatible con Claude, GPT, modelos locales y Ollama ✅ Automatiza tareas, navega la web, ejecuta código y gestiona archivos ✅ Funciona en Mac, Windows y Linux ✅ GNU License, 100% open source Tus conversaciones. Tus datos. Tu máquina. lo tienes abajo 👇

• 
  Dago (@Dagovj) reportó hace 7 minutos

  @Marcela_etc @BryantBrownA Puedes pedirle a una IA (ojalá Codex que tiene un tier gratis), lo instalas, inicias sesión, y le envías este prompt: "Me instalas PDFCraft (un repo de GitHub similar a iLovePDF) y que funcione aún cuando reinicie el PC. Que se pueda usar en mi navegador".

• 
  Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) reportó hace 10 minutos

  🚨 Microsoft detecta grave vulnerabilidad en Claude Code 🚨 Una falla en el agente de programación de Anthropic permitía filtrar credenciales sensibles. Investigadores descubrieron manipulaciones en GitHub a través de ataques de prompt injection. La amenaza se deriva de contenido malicioso en issues y pull requests. Microsoft advierte que esta situación resalta los nuevos riesgos en entornos CI/CD. La corrección se implementó el 5 de mayo tras un reporte responsable. El caso subraya la creciente vulnerabilidad de los agentes de IA.

• 
  sammwy (@sammwy) reportó hace 10 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.

• 
  Sombra Radio (@SombraRadionews) reportó hace 10 minutos

  El problema: el test copió problemas de GitHub directamente, sin limpiar. Muchos de estos retos exigen herramientas web obsoletas que ya no existen o intentan arreglar código que ya está bien. La IA "suspende" no por falta de habilidad, sino por fallos de diseño.

• 
  Facundo (@nontuen) reportó hace 13 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

• 
  Jin dominicano 2.0 (@pokemaicratero) reportó hace 13 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

• 
  La IA Actualidad by Daniel (@dorlando1997) reportó hace 14 minutos

  4/ Osloq: conectas GitHub, eliges un issue y lo reproduce en sandbox aislado. Logs, screenshots y el código exacto del fallo. Gratis: 5 investigaciones/mes. JS, TS, Python y Go.

• 
  fred (@heyfredds) reportó hace 15 minutos

  LOS PDFs ESCANEADOS, LAS FÓRMULAS Y LAS TABLAS ROTAS YA NO SON UN PROBLEMA PARA TU IA. 63.000 estrellas en GitHub. Y casi nadie fuera de China lo conoce todavía. Se llama MinerU. Coge el PDF más caótico que tengas y lo convierte en datos limpios que la IA entiende de verdad. → Las fórmulas matemáticas salen en LaTeX, no en símbolos rotos → Las tablas se reconstruyen en HTML, sin descuadrarse → Lee documentos escaneados, manuscritos y a varias columnas → OCR en 109 idiomas, y corre en tu máquina sin conexión Donde otros conversores devuelven texto ilegible, este te da estructura. Es la diferencia entre fotocopiar un documento torcido y volver a escribirlo limpio. Gratis y open source. Repo abajo.

• 
  🤖 (@fluyeporlaIA) reportó hace 18 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.

• 
  🦖 virby 🦕 (@VirShepard) reportó hace 19 minutos

  como que github está caído?????

• 
  Regalos Digitales (@RegalosDigitals) reportó hace 21 minutos

  UN CHINO HA CREADO OFICIALMENTE UNA MÁQUINA DE IMPRIMIR DINERO. Hay una herramienta por Drive y que en GitHub ha recibido 13.000 estrellas. Se llama moneyprinterturbo Un desarrollador chino la hizo. Aca abajo te lo dejo para descargar totalmente gratis, mira en el siguiente post de esta publicacion. Es completamente de código abierto. Produce videos completos automáticamente para TikTok, reels y YouTube Shorts. Cómo funciona. Maneja todo en un solo flujo de trabajo. Generación de guion, locución, subtítulos, recursos visuales, edición, todo en minutos. Sale un video listo para publicar. Tú no tocas nada. Ahora, por qué se ha vuelto tan popular. Porque normalmente este proceso funciona así. Una herramienta separada para el guion, otra para la locución, otra para subtítulos, otra para visuales, otra para edición. Cada una pide dinero por separado, tiempo por separado, aprendizaje por separado. Moneyprinterturbo lo unió todo bajo un mismo techo. Gratuita, ilimitada y se convirtió en el proyecto de código abierto más popular de su categoría. Las tiendas de TikTok y canales de YouTube Shorts ganan de 6 a 10 mil dólares al mes. Estos usan este proceso. La diferencia es esta: Ellos pagan por las herramientas. Tú no pagas. La instalación toma 5 minutos. Guarda esto para no perderlo que abajo en el siguiente post te dejo el Drive o el GitHub. Subo cursos gratis todos los malditos dias comenta un emoji para mas que pronto esta cuenta se volvera privada solo para la gente que me sigue.🔥

• 
  Nix0n (@UnTalNixon_exe) reportó hace 28 minutos

  GOOGLE TE QUITÓ TUS DATOS DE LA NOCHE A LA MAÑANA Julio 2025. Sin aviso. Sin período de gracia. Miles de sitios perdieron entre 90-95% de sus datos de analytics de Europa y Reino Unido de un día para otro. Mientras tanto, un indie hacker que se autodenominaba “demasiado tonto para programar” ya había construido la solución. Se llama RYBBIT. 12.4k estrellas en GitHub. AGPL-3.0. Cookieless. GDPR compliant desde el día uno. Lo que ofrece: - Un solo script y listo (sin cookies, sin banner de consentimiento) - Replays de sesiones (ves exactamente qué hizo el usuario) - Embudo de conversión, journeys, eventos personalizados - Dashboard en tiempo real + globo 3D - Self-hosted en un VPS de $5 o cloud en Alemania por $13/mes (100k pageviews) Comparación real: - Google Analytics 360 → mínimo $150,000 al año - Mixpanel / Amplitude → decenas de miles de dólares - **Rybbit self-hosted** → $0 para siempre El fundador lo construyó porque estaba harto de las herramientas que todos odian. En 35 días ya estaba generando revenue y lleva más de 1.700 commits solo. Google puede apagar el switch cuando quiera. Tú puedes tener tus datos en tu servidor y que nadie te los quite. Guarda esto si estás cansado de depender de Google para tus métricas. REPOO 👇👇

• 
  precis0x (@precisox) reportó hace 29 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👇

• 
  ¿Milo? Agudelo (@CamiloAgudeloJ) reportó hace 32 minutos

  ¿Me tiré una sustentación por contradecir a uno de los jurados? Sí. ​¿Me voy a mantener porque estoy 100% seguro de que lo que estaba diciendo es cierto y funciona de esa manera? También. ​¿Cómo fokin se te ocurre decirme que no puedo subir un .env.example a Github porque es un riesgo de seguridad? Sí, un .example, no un .local o un .env de producción (claramente sin ninguna key, únicamente los placeholders). ​Yo en serio me decepciono cada día más de los docentes retrógradas y que por no ser capaces de simplemente admitir que se equivocaron van en contra de los estudiantes. Si se mantienen firmes con un concepto tan absurdo como ese, ¿qué podemos esperar? ​Esta es la documentación que lo respalda (En caso de que quede alguna duda de qué es lo correcto): Express corre sobre Node.js, que ya soporta los .env de forma nativa. Incluir un .env.example en el repositorio es literalmente el estándar de la industria para documentar el entorno de desarrollo sin exponer secretos. 📎👇🧵

• 
  Sans (@BendyGame101) reportó hace 33 minutos

  @sansgzz Con práctica se puede wn Solía intentarlo en mi computadora vieja, a través de ayuda en la Página Github

• 
  Ronnie Moncayo (@RonnieMoncayo) reportó hace 35 minutos

  El problema es lo que viene después... Tienes el HTML generado por la IA y quieres compartirlo con alguien. Hoy casi siempre esto se traduce a: - Pasar el archivo por Slack y rezar para que lo abran en el navegador - Crear un repo de cero - Hacer deploy a Vercel / GitHub Pages - O rogarle a alguien técnico que lo publique Todo eso para una demo que quizá viva 2 días.

• 
  Mich (@artmichel_eth) reportó hace 40 minutos

  💸 ¿Eres un Token Maxing? Es decir, ¿Sientes que estás consumiendo demasiados tokens y tu cuenta de Claude/chatGPT la estás gastando muy rápido? Desde hace un tiempo he estado usando una herramienta que ha reducido bastante mi consumo de créditos en todos los LLM. Y es que a veces el problema no es solo “leer un archivo” con IA, sino cuánto cuesta procesarlo. Una forma práctica de resolverlo es convertir esos archivos primero a texto plano estructurado, por ejemplo a .md (Markdown). Justamente para eso existe MarkItDown, una utilidad de Python creada por Microsoft para convertir distintos tipos de archivos a Markdown pensando en flujos con LLMs, indexación y análisis de texto. Y lo mejor de todo, es que usarlo es completamente gratis. En lugar de aventarle directamente al modelo un Excel o un PDF “pesado”, primero lo conviertes a Markdown y ya después trabajas con un formato mucho más limpio y manejable para la IA. Eso te ayuda a ordenar mejor la información y a preparar mejor los documentos antes de pasarlos por un LLM. Y para hacerlo todavía más práctico, he desarrollado un script en Python que automatiza todo, toma múltiples archivos desde una carpeta, los convierte a .md y los deja listos en otra carpeta. Todo corre con un solo clic al abrir un archivo .bat. Te comparto mis script y las instrucciones para instalar MarkItDown en tu computadora. Toda la parte técnica completa la dejé en mi GitHub. 📎 Link en cometarios

• 
  Sarah con S de Sophonauta (@astromotomami) reportó hace 40 minutos

  @JuanmaofArcos_ Ah, y ponte a hacer proyectos y súbelos a GitHub. Pero no proyectos sacados de tutoriales de YouTube. Proyectos que resuelvan un problema y puedas explicar con interés.

• 
  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 41 minutos

  AirDrop solo funciona entre dispositivos Apple. No es un fallo técnico. Es la razón por la que mucha gente no se cambia de iPhone. Alguien publicó en GitHub la alternativa que funciona entre todos. Se llama LocalSend. 83.2k estrellas. Apache 2.0. Mandas un archivo desde tu Android al Mac de tu colega. Desde tu iPhone al PC con Windows. Desde Linux a iOS. Sin cable. Sin cuenta. Sin internet. ✅ Windows, Mac, Linux, Android e iOS - todos hablan entre sí ✅ Cero servidores intermedios - los dispositivos se comunican directamente por tu red local ✅ Cifrado HTTPS con certificados TLS generados al vuelo en cada dispositivo ✅ Cero telemetría, cero cuentas, cero tracking - no hay nada que recopilar porque nada sale de tu red ✅ Comparte archivos y mensajes de texto entre dispositivos ✅ App de escritorio se puede iniciar oculta en la bandeja del sistema ✅ Protocolo abierto y documentado - cualquiera puede construir clientes compatibles ✅ 229 contribuidores. 24 releases. v1.17.0. Apache 2.0. La pregunta que deberías hacerte: ¿Por qué Apple no ha hecho esto en 15 años de AirDrop? Porque que tu iPhone no hable bien con un Android es, para ellos, una función. No un bug. el enlace 👇

• 
  Omega Santana 🇲🇽 D2 Resurrection Day!! (@OmegaSantana) reportó hace 43 minutos

  @XBOXGameDev @github @godotengine ¿Y esto en qué me ayuda para conseguir un Remake de Destiny 1?

• 
  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 49 minutos

  BYOK conecta tu propia API key de Anthropic, OpenAI, Gemini u OpenRouter al chat de VS Code. El uso lo factura tu proveedor directamente, no descuenta de la cuota de Copilot, y desde 1.122 funciona sin iniciar sesión en GitHub.

• 
  kento iv (@0xKento_) reportó hace 50 minutos

  los que vibecodean sin revisar terminan regalandose. no por usar ia. sino por confiarle demasiado y no tener seguimiento del desarrollo. si estas desarrollando con ia, cuida esto: — nunca pegues api keys reales en el chat — no subas .env a github — agrega .env al .gitignore — usa variables de entorno, no credenciales hardcodeadas — revisa permisos antes de conectar apis — no le des acceso total a herramientas que no entendes — rota claves si alguna vez las expusiste — usa secrets en vercel, netlify, github actions o tu backend — revisa que dependencias te instala — no ejecutes scripts random sin leerlos — pedile a la ia que revise posibles vulnerabilidades — hace commits chicos para detectar que cambio la ia puede hacerte avanzar 10x mas rapido. pero tambien puede hacerte cometer errores 10x mas rapido. el problema no es vibecodear. el problema es pushear codigo que no entendes, con contenido que no sabes que tiene. usa ia para acelerar y desarrollar. pero revisa como dev. no confies al 100% en un proceso que no controlaste.

• 
  Jose L. del Palacio (@jl_palacio) reportó hace 53 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.

• 
  Ophuscado (@Ophuscado) reportó hace 53 minutos

  La gente está preocupada porque los repositorios 'privados' que subieron a GitHub dejaron de serlo. Su problema fue asumir, por los motivos que fueran, que la nube podría garantizar la confidencialidad de sus datos.

• 
  Bitácora de un Ingeniero de Software (@bitacoraingsoft) reportó hace 58 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.

• 
  IVAN | IA (@ivnways) reportó hace 59 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.

• 
  TokenFlow (@FlowToken21424) reportó hace 59 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.