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 (71%)
• Inicio de Sesión (16%)
• Errores (13%)

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 12 días
Trichūr	Errores	hace 16 días
Brasília	Inicio de Sesión	hace 16 días
Lyon	Sitio Caído	hace 16 días
Tel Aviv	Sitio Caído	hace 20 días
Rive-de-Gier	Sitio Caído	hace 20 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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  iocardo riorio (slop/acc) (@iocardo_riorio) reportó hace 2 minutos

  me rindo, quiero conectar github y codex abre una sesión de chrome nueva (?) ni en pedo me logueo, abrilo en el chrome en el que estoy logueado slopocalypse

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  𝑻𝒆𝒂𝒎 𝑱𝑿𝑳𝑳 (@JXLL_Commander) reportó hace 3 minutos

  @5869547ola @ADanielHill Pues fíjate que yo mismo dije que tenía el código base en Github, nunca se oculto 🤔, dije que era Github y un servidor aparte y si sabes tanto dónde está el costo puedes notar que no está solo en HTML, tiene más lenguajes amigo, te quieres hacer el inteligente diciendo algo que yo mismo dije ayer XD

• 
  Sergio Márquez • IA (@sergiomarquezp_) reportó hace 5 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.

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  Adicto a la IA | Noticias, tools & prompts (@ElAdictoalaIA) reportó hace 6 minutos

  Dosis de IA número 9💊 Todos los canales de "datos curiosos" que ves en TikTok están hechos con esto. No hay persona detrás Dicen que es magia, pero es simplemente una repo de Github Le das un tema, él escribe el guion, narra, edita, pone subtítulos. En 5 minutos tienes contenido listo para monetizar. Lo probé. Es una jodida locura, funciona demasiado bien. ¿El problema que nadie va a decirte? Los que están monetizando con esto no van a soltar la gallina de los huevos de oro. Por eso estás viendo miles de canales idénticos que suben 3 videos al día sin parar. La barrera de entrada se fue a cero. Ya no necesitas habilidad técnica. Solo constancia para iterar. Pero hay una trampa: el mercado se satura rápido. Si tu único valor es "subir contenido", ya perdiste. Los algoritmos premian engagement real, no volumen vacío. Comenta "REPO" y te la paso por privado

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  Ernesto 🇨🇱🇦🇶 (@gnapse) reportó hace 6 minutos

  @galislab La rama en sí no la tiene. El PR en GitHub es el que tiene la info. Pero branch ≠ pull request. Los commits sí tienen la info, pero es un paso adicional para buscarla. Anyway, no es que sea de gran ayuda, pero no veo por qué alguien perdería mi respeto por eso.

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  Bandicootmonito (@Bandicotmonito) reportó hace 12 minutos

  @megadjx13 @Markus00095 Si amigo ya funciona y es muy fácil de instalar, solo baja el zip de mwifiex del repo de Github ps5 Linux, extraerlo, abrir terminal donde tienes los archivos extraídos y solamente usar el comando sudo ./install.sh, es recomendable tener el kernel en 7.0.8 antes de esto.

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  José Conti (@josecontic) reportó hace 13 minutos

  Dentro de poco liberaré un plugin primero en GitHub y luego lo subiré a WordPressORG Lo hago así para que quien quiera lo pruebe antes a ver si hay algún error o fallo, y así llegará bien al repositorio.

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  Ophuscado (@Ophuscado) reportó hace 17 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.

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  precis0x (@precisox) reportó hace 18 minutos

  Subes fotos de tu familia a Google Drive? Tus declaraciones de impuestos a Dropbox? El escaneo de tu pasaporte a iCloud? Crees que son privados pero no lo son. Por defecto, Google, Dropbox e iCloud tienen permiso (según sus términos de servicio) para escanear tus archivos y entregarlos si reciben una solicitud legal válida. Un pequeño equipo en Alemania lleva más de 10 años construyendo la solución real a este problema. Se llama Cryptomator. Instálalo, elige la carpeta de tu nube y crea un “vault”. Todo lo que metas dentro se cifra en tu dispositivo con AES-256 antes de subir. La nube solo ve un montón de datos encriptados. Solo tú tienes la contraseña. - Funciona con Google Drive, Dropbox, OneDrive, pCloud, MEGA, Nextcloud y más. - Cifra el contenido, los nombres de los archivos y la estructura de carpetas. - Sin cuentas, sin telemetría. - Disponible en Windows, macOS y Linux. Las aplicaciones de escritorio son gratis para siempre. La versión móvil es de pago único (sin suscripciones). Es software abierto (GPL-3.0), con más de 15.000 estrellas en GitHub y desarrollo activo. No compras almacenamiento en la nube. Estás alquilando una casa de cristal. Cryptomator te pone las cortinas. Enlace en comentarios 👇

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 19 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 👇

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  Gaseous Snake (@Gaseous_Snakee) reportó hace 19 minutos

  Adivinad quien acaba de perder ~6 horas de trabajo en un proyecto que supuestamente es en grupo pero yo estoy haciendo el 100% del trabajo porque mis compañeros son inútiles y no se indignan a aprender como funciona github y no les da la **** gana hacer pull antes de ponerse a -

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  Lovebesfil (@Luis96019632) reportó hace 21 minutos

  @leoncsm @JordiNeil como cualquier otro programa tiene su 8k de problema los ingeniero de microsoft y google recibe miles de pr de problema de inseguridad y problema en su producto en github mientra mas famoso sea mas pr tendra en github entonce que hermes sea mas seguro eso nunca va a pasar

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  Salva Tejero (@salvatejero) reportó hace 23 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 Barahona (@Bara_Alex) reportó hace 24 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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  Os (@OsBobba) reportó hace 26 minutos

  CloakBrowser es un Chromium sigiloso que supera los sistemas de detección de bots y funciona como reemplazo de Playwright. Código abierto, más de 4.000 estrellas en GitHub. El scraping y la automatización web no serán lo mismo. #Automatizacion #WebScraping #OpenSource

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  JavaLogs🌠 (@JavaLogs) reportó hace 29 minutos

  Dado a los recientes temas de GitHub me he puesto a pensar en tener mi propio servidor de repositorios privados.

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  Piensa en Cripto (@PiensaEnCripto) reportó hace 30 minutos

  El problema no es solo perder Gmail. Es que esa cuenta también era la llave para entrar en todo: Notion. Stripe. Slack. Figma. Vercel. GitHub. Tu SaaS sigue online, pero tú ya no puedes tocarlo.

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  José Luis Orihuela Conde (@OrihuelaConde) reportó hace 31 minutos

  @midudev Lo estuve probando y prefiero el clásico GitHub Copilot Chat. Este nuevo “Agents Window” solo sirve para gastar tokens por corregir un simple if mal hecho.

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  InferenciaPura (@InferenciaPura) reportó hace 31 minutos

  @github 10 desarrolladores en la empresa parados porque configurando para que no se cobren sobrecostes, a pesar de haber pagado 228$ por un servicio que ahora no puedo usar. Tengo 30k créditos sin usar, PAGADOS, y ahora por mucho que reconfiguro los budgets, nada funciona.

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  karla (@karlarboledas) reportó hace 32 minutos

  GitHub acaba de solucionar el mayor problema del vibe coding. Acaban de lanzar Spec Kit y en días ya tiene +95K estrellas. ¿La idea? En vez de tirar prompts vagos y rezar para que el agente no rompa tu proyecto… Spec Kit obliga a la IA a crear una especificación estructurada ANTES de tocar código. La IA primero entiende lo que quieres construir, pregunta lo que falta, organiza el proyecto y después empieza a programar. Eso significa menos tiempo arreglando errores absurdos, menos código inconsistente y resultados mucho más predecibles cuando trabajas con agentes. El flujo es simple: /constitution → reglas y estándares /specify → qué quieres construir /clarify → dudas antes de empezar /plan → arquitectura y stack /tasks → tareas ordenadas /implement → ejecución Compatible con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y +25 agentes. 95K estrellas. 8K forks. Open source. Publicado por GitHub. Repositorio 👇

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  Marco (@maarcoofdezz) reportó hace 33 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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  Ilyas🥀 (@iilyass08) reportó hace 37 minutos

  @ChaseLdsm @PauPjp @alexxistyping Hola Chase, estoy intentando descargar el olm en android y ns como funciona el github ni me sale nada de apk para poder descargarlo. Si tienes tiempo y me ayudas lo agradeceria.

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  Arturo (@_artcc_) reportó hace 38 minutos

  FreeLingo es open source y puedes apoyar el proyecto de varias formas. Revisa el repositorio de GitHub y despliega en tu servidor: con IA local es completamente gratis, o usa tu propia API key de OpenAI y paga solo tu consumo.

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  Culiacan.AI (@CuliacanAI) reportó hace 39 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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  ZK Radio (@zkradioz) reportó hace 40 minutos

  Zodl v3.5.1 ya está disponible en la App Store para iOS, Play Store y en GitHub para Android. Una vez completada la actualización de la red de Zcash, se requiere un software de monedero actualizado para gastar fondos de Orchard bajo las nuevas reglas de consenso. Tras la actualización, @zodl_app funcionará según lo previsto para enviar y recibir ZEC a través de Orchard. A medida que la infraestructura vuelva a estar operativa, es posible que experimentes retrasos ocasionales. Si es así, ejecuta una prueba de servidor y selecciona el servidor con mejor rendimiento en: Configuración avanzada → Elegir un servidor. Ten en cuenta que las transacciones de Orchard intentadas durante el periodo de actualización de la red no se minaron. Si no estás seguro del estado de una transacción, verifica el TXID en la cadena de bloques o ponte en contacto con @zodl_support. #zcash #zec $zec #update

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  MarcoDevOps (@MarcoDevOp) reportó hace 46 minutos

  @marianorenteria No es falta de opciones a GitHub, es costo de salida. Cuando tu SDLC depende del proveedor, cambiar deja de ser decisión y se vuelve problema.

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  precis0x (@precisox) reportó hace 49 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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  Abel (@ElCarvoOficial) reportó hace 52 minutos

  @kafunga2026 Si eres tan corto de neuronas que no entiendes cómo funcionan los debates públicos (no tengo idea de a qué claria te refieres, pero vista la sarta de estupideces no me asombra nada) ni tampoco cómo funciona GitHub, eso es problema tuyo.

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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 56 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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  Bitácora de un Ingeniero de Software (@bitacoraingsoft) reportó hace 60 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.