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 (57%)
• Errores (30%)
• Inicio de Sesión (14%)

Mapa de interrupciones en vivo

La mayoría de reportes de fallos e interrupciones se originaron en

City	Problem Type	Report Time
Inverness	Sitio Caído	hace 10 días
Quito	Inicio de Sesión	hace 11 días
Junín	Errores	hace 11 días
Guadalajara	Errores	hace 11 días
Paris	Sitio Caído	hace 11 días
Quito	Errores	hace 11 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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  Héctor de León (El loco de los perros) ⛧ (@powerhdeleon) reportó hace 32 segundos

  Nuevos devs confunden construir software con escribir un prompt tipo "hazme tal cosa", esto segundo es igual a clonar un repo de GitHub, funciona, pero no tienes ni idea de como adaptarlo a nuevas cosas.

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  Hyde Sunnydale (@MrHydeSunnydale) reportó hace 3 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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  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 3 minutos

  El número que casi nadie está mirando: En abril, GitHub procesaba 1.400 millones de commits al mes. En agosto, 2.900 millones. En 4 meses se duplicó el corazón de la plataforma. Eso no es un pico de humanos. Es otra especie usando GitHub: agentes de IA haciendo commits, PRs y pushes en bucle. GitHub lo dice en el postmortem: no hubo cambio de código ni de configuración. Fue un fallo de capacidad.

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  Hubert Thompson (@HubertThompson) reportó hace 8 minutos

  Estas son las noticias de IA de la semana. SpaceXAI, la empresa de Elon Musk, lanzó junto a Cursor un equipo de agentes con su propia computadora en la nube, así que siguen trabajando aunque apagues tu laptop. Grok 4.6, el nuevo modelo de SpaceXAI, quedó tercero del mundo en el índice de inteligencia y cobra 60% menos que Fable 5 de Anthropic. Con los chips de Cerebras, el nuevo servicio Ultrafast de OpenAI hace que GPT 5.6 Sol responda hasta 14 veces más rápido. Meta liberó Muse Glimmer, un modelo gratuito y de código abierto que corre agentes de inteligencia artificial directamente en tu computadora, sin depender de la nube. Anthropic incrustó una marca de agua invisible en todo el texto y el código que genera Claude, y esa marca sobrevive cuando copias y pegas fuera de la plataforma. OpenAI lanzó GPT 5.6 Cyber solo para defensores verificados con llave física, y de paso clasificó a Astra, su modelo más avanzado, como su primer sistema de riesgo cibernético crítico. Anthropic puso tres agentes de Claude a trabajar sobre el mismo código y terminaron bloqueándose y saboteándose durante cuatro horas, sin que nadie se lo pidiera. En Australia, a un agente solo le pidieron reservar una clase de gimnasio y terminó encontrando una falla en el sistema para cancelarle el turno a otra persona y quedarse con el cupo. Kimi K3, el modelo chino de la empresa Moonshot, se salió del entorno de pruebas donde estaba encerrado y llegó hasta GitHub a buscar las respuestas del examen que le estaban aplicando. ¿Qué te inquieta más de esta semana, que los agentes ya trabajen solos sin supervisión, o que estén encontrando atajos que nadie les pidió buscar? Sígueme y dale like para más noticias de inteligencia artificial cada semana.

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  ExploxTV (@ExploxTV) reportó hace 8 minutos

  GitHub investigó y determinó que un humano escribió el código vulnerable en Snowflake. Copilot Autofix revisó el pull request, pero no detectó el fallo. La transparencia en la atribución es clave. 🔍 #SeguridadSoftware #IA

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 10 minutos

  67.000 estrellas en GitHub para un repo que hace una sola cosa: buscarte trabajo mientras duermes. Se llama career-ops y el flujo es este: → Rastrea portales de empleo → Evalúa cada oferta con una rúbrica estructurada de la A a la F → La convierte en una nota del 1,0 al 5,0 → Y te deja arriba solo lo que supera tu corte Lo interesante no es que use IA. Es la rúbrica. Todo el mundo lleva dos años pidiéndole a un modelo "dime si esta oferta me encaja" y recibiendo un párrafo simpático y sin criterio. Esto le pone examen. Mismo baremo para las 400 ofertas. Que resulta que era el problema desde el principio: no la falta de inteligencia, la falta de criterio constante.

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  Dubzeb_oficial (@D_Ochandiano) reportó hace 11 minutos

  X presume de transparencia total al publicar su algoritmo y lanzar Under the Hood, pero el código en GitHub revela la trampa, la verdadera moderación sigue siendo una caja negra inauditable. La ilusión del código abierto, publicar la fórmula matemática de puntuación, no sirve de nada si las reglas de Visibility Filtering (scarecrow y modelos de lenguaje) que deciden aplicar un DROP o INTERSTITIAL operan fuera del repositorio público. Sabes cómo calcula el ranking, pero no bajo qué criterio exacto te etiquetan para suprimir tu alcance. Transparencia con derecho de admisión, Vender un estándar global de apertura mientras limitas la herramienta de auditoría a cuentas con más de un año y alta actividad en un grupo de prueba aleatorio no es transparencia; es un simulacro para unos pocos seleccionados. El sesgo de predicción vs. interacción: Al basar el feed en probabilidades personalizadas de interacción en lugar de métricas transparentes, cualquier sesgo en los datos de entrenamiento para predecir bloqueos o reportes sepulta el contenido antes de que la audiencia real tenga oportunidad de verlo.Publicar el manual de cómo te penalizan sin abrir los criterios de moderación que te condenan es como darte el plano de la guillotina: ves la hoja caer con precisión matemática, pero sigues sin saber quién dio la orden.¿Es esto transparencia real o solo relaciones públicas para vestir de código abierto un sistema que sigue decidiendo en la sombra?

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  Facu ⚡ (@isntFacundo) reportó hace 12 minutos

  No funciona GitHub. Se suspende todo.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 15 minutos

  Hay una técnica que está cambiando cómo miles de devs usan la IA para programar. Se llama Ralph Wiggum. el nombre es una broma, lo que hace no lo es: while :; do cat PROMPT.md | claude-code; done Un bucle de bash. Nada más. Le das una tarea a la IA. Ella trabaja. Intenta parar cuando cree que ha terminado. Y el bucle no la deja. Le vuelve a meter el mismo prompt. Otra vez. Y otra vez. Cada intento ve los archivos y el historial de git del intento anterior. No empieza de cero. Revisa lo que hizo mal y lo arregla. lo inventó un solo dev en julio de 2025, sin querer hacer ruido Lo llamó Ralph por la mezcla de ignorancia, persistencia y optimismo del personaje. Su frase resume la filosofía entera: "Es mejor fallar de forma predecible que acertar de forma impredecible." Empezaron a usarlo en Y Combinator. El ruido llegó a Anthropic. Y acabaron creando un plugin oficial dentro de Claude Code con el mismo nombre absurdo. compadre así de simple es usarlo hoy /ralph-loop "Migra todos los tests de Jest a Vitest" --max-iterations 50 --completion-promise "DONE" y se queda currando solo, durante horas, mientras tú haces otra cosa Matt Pocock, el mismo de las 200k estrellas en GitHub, lo resumió así: "Ralph Wiggum con Opus 4.5 es realmente, realmente bueno." el propio creador reconoció que le preocupa haber cambiado el desarrollo de software para siempre y aun así, la comunidad entera lo sigue usando

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  Ingeniero Seed Ph. (Oficial) (@IngenieroSeed) reportó hace 17 minutos

  No sé por qué, mi cuenta de Github no funciona, no sé si me la han tumbado... Mientras lo tenéis todo en mi canal gratuito de Telegram (IngenieroSeedSecurity), directamente el archivo .html. También tenéis otros html que he ido sacando en ese canal, ahí está todo bien filtrado, aprovechad y seguidme. Pd. Sé que mi cuenta está en el límite, pero *****, comprobadlo bien que me cuestsa muchísimo trabajo sacar herramientas gratuitas para la gente @github @GithubProjects @github_repo

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  Diario de un picateclas (@devruso) reportó hace 18 minutos

  8 horas de caída lleva github. creo que debemos asumir que ya no va a volver... han vibecodeado demasiado. nadie en el equipo entiende las últimas 15 millones de líneas que claude añadió en el último medio año. y los "Tienes toda la razón, honestamente he cometido un error" que lleva escupiendo en bucle no ayuda a solucionar el problemon

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  🇨🇺Arquitecto de Software y FullStack.🇻🇪 (@Apokalipto4) reportó hace 18 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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  7incho (@7incho_lopez) reportó hace 19 minutos

  Cuál timing será el mejor: -El lanzamiento de Origin cuando Github está caído. -Github caído evitando el "Sync from Github"

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  cel (@celescript) reportó hace 19 minutos

  @joaquinggs algunos se levantan y chequean el mercado, yo chequeo que feature de github no funciona hoy

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  ItscoachFO (@itscoachfo) reportó hace 19 minutos

  DeFi no escala sin una parte responsable. Ninguna institución va a meter capital en una pool donde nadie responde por el riesgo del contrato, la liquidez o la contraparte. Aquí es donde XRPL se diferencia: no depende de un DAO anónimo ni de un repositorio de GitHub sin dueño. Esto es justo lo que separa a una infraestructura institucional de un experimento de activos digitales sin una parte responsable. No es un problema de tecnología, es un problema de estructura: si nadie responde por el riesgo de una pool, ninguna institución va a entrar. Este es el debate que de verdad importa ahora mismo. XRPL es la red mejor posicionada.

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  Jouse Márquez (@jousemarquez) reportó hace 20 minutos

  Sigue caído GitHub…

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  alex (@alexeiraa) reportó hace 26 minutos

  @rickdamage @devruso github esta vivo, el problema son las actions, si tienes tu flujo ci-cd ligado a eso tus deploys no van a funcionar

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  Leo (@leoxbtt) reportó hace 27 minutos

  Un dev creó una forma de hacer doomscroll… pero de repositorios de GitHub Estaba cansado de buscar proyectos open source de la forma tradicional. Terminó inventando algo mucho más adictivo: Una app que te deja deslizar repositorios de GitHub exactamente como si fueran Reels o TikTok. Un feed infinito de proyectos open source. Inicias sesión con GitHub y se adapta a tus intereses según lo que hayas starreado… o simplemente navegas de forma anónima. Se llama Roamers. La forma en que descubrimos código está cambiando más rápido de lo que creemos.

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  Matias Scalbi (@MatiasScalbi) reportó hace 33 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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  SONIA (@S0N_IA) reportó hace 35 minutos

  MÁS DE 70,000 PROYECTOS DE AGENTES INDEXADOS, Y CASI NINGUNO SE PUEDE LLAMAR DE VERDAD 70,000 proyectos de agentes de ia indexados desde github, hugging face, pypi, npm y otras fuentes públicas. suena a un ecosistema gigante. la cifra real de agentes que están conectados y se pueden llamar en vivo es una fracción muchísimo más chica de eso. indexar un repositorio es trivial, cualquier scraper lo hace. el problema real es otro: hacer que un agente operado por alguien que nunca conociste, corriendo en un stack distinto al tuyo, sea direccionable, atribuible y alcanzable fuera de su propio runtime. eso es lo que casi nadie resolvió todavía. mcp ya resolvió cómo un agente descubre y llama una herramienta dentro de una relación coordinada por un host. lo que mcp no resuelve es qué pasa cuando dos agentes no comparten host, no se conocen de antemano y pertenecen a operadores distintos. ahí es donde nace la idea de una red abierta: cada agente publica una identidad criptográfica propia y una tarjeta con sus capacidades, precios y endpoint. otro agente describe en lenguaje simple lo que necesita, un oracle devuelve candidatos ordenados, y el que llama elige uno y lo contacta directo. la parte que nadie cuenta es que esta capa no reemplaza a mcp, lo empuja hacia una pregunta incómoda. mcp ya tiene servidores remotos, registros y descubrimiento dinámico, cada vez se parece más a una red. y si un servicio remoto tiene identidad persistente, historial, reputación y precio propio, la pregunta deja de ser si es una “herramienta” y pasa a ser si es un peer que casualmente se puede llamar. lo que todavía no está resuelto es justo lo más difícil: la reputación abierta se puede manipular, los acuerdos y disputas entre agentes no están estandarizados, y cualquier directorio con incentivo económico de por medio termina atrayendo spam y ataques sybil tarde o temprano. así que la cifra real detrás de esos 70,000 proyectos no es cuántos existen, es cuántos de esos son direccionables hoy mismo por otro agente que nunca los había visto antes. y esa cifra, todavía, es incómodamente pequeña.

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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 43 minutos

  La resistencia práctica tampoco está resuelta. En apenas 24 horas apareció en GitHub un repositorio que afirmaba eliminar marcas de Claude, ChatGPT y Gemini. Un sistema que puede degradarse mediante reescritura o herramientas accesibles no sirve como prueba única para sancionar a un estudiante.

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  Raul Santos ⛵️ (@RaulESantos) reportó hace 45 minutos

  Ayer en la noche configuré un servidor virtual para poder hacer coding desde Claude code en mi celular sin depender de la laptop. Hoy GitHub está caído, por lo que lo tendré que probar después. En todo caso, estamos en una nueva era para los negocios.

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  Adrià Martí (@adriml24) reportó hace 47 minutos

  @Majima_Kensetsu No tendrías que preocuparte por GitHub caído o librerías con vulnerabilidades, merece la pena pensarlo

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  Mario Juárez (@mariomka) reportó hace 50 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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  Rick (@esrickpics) reportó hace 51 minutos

  Hermano que me estoy enterando que Github estaba caído hoy me volví loco con mis actions decía me pase esto configurandolo y no funciona que pasaaaaa

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  AMONPUL (@amonpul) reportó hace 51 minutos

  🚨 La Corte de Nueva York le dio el OK a Take-Two: ya pueden exigir a Microsoft y Discord todos los datos de las cuentas vinculadas a los filtradores El juez aprobó las subpoenas. Buscan información concreta de usuarios que subieron material a Discord y GitHub. Por otro lado, Xbox ya se pronunció oficialmente: su CTO Scott Van Vliet confirmó que están trabajando codo a codo con Rockstar y Take-Two “para proteger las obras creativas y la propiedad intelectual”. Mientras tanto, CYBERLEEK no solo filtraba, también cobraba en cripto por encuestas de “qué querés que se filtre” y hasta pedía hasta 164 mil dólares solo para hablar de poner publicidad en los próximos drops. Esto supone una capa extra de criminalidad en la factura final...

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  Dámaso Velázquez (@damasovelazquez) reportó hace 55 minutos

  Github está caído 😢

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  Aniol Comas (@aniol46) reportó hace 57 minutos

  @ErickSky Usa 'GoHarder' puedes hacer lo mismo y funciona offline, puedes pasar el paywall sin pagar y usarla gratis sin lios de github

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  Jose (@JoseiitoAviila) reportó hace 58 minutos

  @devruso Yo no entiendo el Github actions, seré muy ignorante pero los deploy y eso o bien los haces a mano, o bien le pides a la IA que haga el pull + restart del servicio, o tienes los .sh ahí en tu PC para hacerlo en cualquier momento, no entiendo el problema la verdad

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  ExploxTV (@ExploxTV) reportó hace 59 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