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GitHub

Mapa de Fallos de GitHub

El siguiente mapa de fallos muestra las ubicaciones más recientes en todo el mundo donde los usuarios de GitHub informaron sus problemas e interrupciones. Si tiene un problema con GitHub y su área no aparece en la lista, asegúrese de enviar un reporte a continuación.

Cargando mapa, por favor espere...

El mapa de calor anterior muestra dónde se agrupan geográficamente los reportes más recientes enviados por usuarios y de redes sociales. La densidad de estos informes se representa mediante la escala de colores, como se muestra a continuación.

Usuarios de GitHub users afectados:

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GitHub es una empresa que proporciona alojamiento para el desarrollo de software y control de versiones mediante Git. Ofrece el control de versiones distribuidas y la funcionalidad de gestión del código fuente de Git, además de sus propias características.

Lugares Más Afectados

Reportes de fallos e interrupciones de los últimos 15 días se originaron desde:

Lugar Reportes
Créteil, Île-de-France 1
Trichūr, KL 1
Brasília, DF 2
Lyon, Auvergne-Rhône-Alpes 1
Tel Aviv, Tel Aviv 1
Rive-de-Gier, Auvergne-Rhône-Alpes 1
Itapema, SC 1
Cleveland, TN 1
Tlalpan, CDMX 1
Quilmes, BA 1
Bengaluru, KA 1
Yokohama, Kanagawa 1
Gustavo Adolfo Madero, CDMX 1
Nice, Provence-Alpes-Côte d'Azur 1
Montataire, Hauts-de-France 1
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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:

  • anonimo1is
    anonimo (@anonimo1is) reportó

    10 GitHub repos that will level up your AI Agent skills (SAVE THIS) 1 Lo interesante no es el ruido del momento. Es lo que cambia cuando esa senal deja de ser anecdota y empieza a convertirse en costumbre. La lectura importante: - que problema intenta resolver - quien gana ventaja si lo adopta primero - que se vuelve mas barato, mas rapido o mas dificil de ignorar Si no hay una ventaja concreta detras, no vale la pena publicarlo. Si la hay, conviene mirarlo antes de que se vuelva obvio.

  • johnnydc
    JohnnyDc 🐘🐍 (@johnnydc) reportó

    @midudev Siempre ha tenido competencia, pero la verdad es que al menos a mi me da mucha pereza moverme de proveedor. Ya uso gitea en servidor local y vps y Github para los clientes. Me da pereza buscar nuevo proveedor y a saber la confianza...

  • franpradasAI
    Fran Pradas | Ingeniero de IA (@franpradasAI) reportó

    🔴 AHORA: EMPIEZA A GANAR 1. Instala OpenClaw (🦞) en tu MacBook. 2. Consigue la suscripción de codex de $100 al mes y utiliza gpt 5.5 3. Dale acceso de GitHub, claves ssh a tus servidores y tokens de Cloudflare. 4. Conecta Vercel (front) y Railway (server) 5. Dale un correo de soporte, cuando los clientes se pongan en contacto, indícale que revise su cuenta en el servidor y haga cualquier corrección no destructiva. 6. Conecta a OpenClaw ese correo 7. Conecta OpenClaw a Telegram De esta forma, y DESDE TU MÓVIL puedes: (y desde el sofá) - Crear apps desde 0 - Publicarlas en un dominio - Gestionar el correo - Monitorizar tus apps - Arreglar los problemas - Crear features on demand - Documentar ……….ES UNA **** LOCURA, LO SÉ……….. 🟢 Tendrás un empleado altamente técnico de 250k al año que TRABAJA 24/7 por $100 dólares ahora mismo. Necesito que despiertes.

  • maarcoofdezz
    Marco (@maarcoofdezz) reportó

    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

  • domini_code
    dominicode (@domini_code) reportó

    Tengo tareas que se ejecutan solas. GitHub Actions y Claude. Bonito, ¿verdad? Pues la estaba liando. Dejaba que las specs se generaran ahí dentro, en automático. Pero el LLM no es tonto. Cuando algo no le cuadra, pregunta. “Open questions”, lo llaman. Y yo me las saltaba. El pipeline corría tan tranquilo. Con las dudas sin resolver. Imagínate la basura que salía al otro lado. Así que cambié el orden. Ahora genero las specs en local. El grilling de verdad, hasta que no queda ni una pregunta abierta. Cuando está listo para development, abro el issue. Y que corra todo solo. Vuelvo a ser feliz. El problema nunca fue la automatización. Era el orden. #SDD

  • KoiosTruth
    Koios (@KoiosTruth) reportó

    🚨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

  • larreaio
    Iñigo Larrea (@larreaio) reportó

    @davidalvarezdlt Claude programando y Codex revisando me funciona bastante bien, encuentra cosas importantes que sino se habrían colado. Usando el bot de Codex en github o el propio /review de Codex a traves de CLI.

  • ChukiStrike
    Ismael V. (@ChukiStrike) reportó

    @github ayuda

  • anonimo1is
    anonimo (@anonimo1is) reportó

    ¿Te ha pasado que le pides a una IA una función simple... Y te devuelve 500 líneas de código, 8 dependencias nuevas y una arquitectura digna de la NASA? 🚨 Un desarrollador se cansó de eso y creó Ponytail. La idea es brillante. Está inspirado en ese programador veterano que lleva más años en la empresa que Git. Le enseñas 50 líneas de código. Las mira. Y las reduce a una sola línea que hace exactamente lo mismo. Ahora tu agente de IA puede pensar igual. Antes de generar código, Ponytail le obliga a hacerse estas preguntas: → ¿Realmente necesito escribir esto? → ¿Ya existe en la librería estándar? → ¿La plataforma ya lo resuelve de forma nativa? → ¿Se puede hacer con menos código? → ¿Hay una solución más simple? Solo cuando la respuesta es "no" a todo lo anterior... Entonces genera código. Los resultados son absurdos: • 80-94% menos líneas de código • 47-77% menos consumo de tokens • Hasta 6 veces más rápido Su filosofía es simple: "The best code is the code you never wrote." Funciona con: ✓ Claude Code ✓ Cursor ✓ GitHub Copilot ✓ Aider ✓ Otros agentes compatibles También incluye comandos como: /ponytail /ponytail-review /ponytail-audit para revisar, simplificar y auditar automáticamente el código generado por la IA. Si estás cansado de que los agentes conviertan problemas simples en proyectos de 3 carpetas y 12 archivos... Necesitas ver esto. Repo en los comentarios 👇

  • maquiavelo_san
    6x6es16 (@maquiavelo_san) reportó

    @Atom_Hamburger @TheUnknownMikan @InformaCosmos Ok, entendí el punto, pero mi comentario era más en tono de burla por eso puse lo de “ayuda de la IA”. Aun así, no hay IAs especializadas en eso jajaja solo copian un repositorio de GitHub de unos indios que usan un "FER" y ya. Busca lo que es TensorFlow.

  • fermavec
    Fer Mavec (@fermavec) reportó

    Sobre pagar por uso GitHub Copilot... el hype de la IA funciona porque es barato. El valor se prueba cuando cuesta.

  • sergiomarquezp_
    Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó

    El problema tiene dos caras: la económica y la de privacidad. Con la cuota cerrada de Copilot tu código pasa por la infraestructura de GitHub. En proyectos con datos sensibles, eso es una conversación incómoda con el equipo de seguridad.

  • filicroval
    Filipe (@filicroval) reportó

    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.

  • hipersayanX
    hipersayan x (@hipersayanX) reportó

    @daviantongartil @Cypher1984 Stripe tiene un soporte muy limitado de países, no hay soporte ni funciona en LATAM. Solo funciona en LATAM atraves de GitHub por la versión express y poco más. Sino tenés que abrir una LLC con Atlas.

  • SadTreachery
    SadAgent (@SadTreachery) reportó

    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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