Mapa de Fallos de GitHub

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Reportes de Fallos de GitHub

Los últimos problemas e interrupciones reportados en social media:

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  Iceebook (@iceebook_) reportó hace 2 minutos

  Un agente de IA basado en el modelo Kimi K3 tenía que resolver un reto de ciberseguridad en un entorno cerrado y, en vez de resolverlo, buscó la trampa. Vio que la prueba había dejado accesible GitHub, se descargó el repositorio oficial y leyó ahí la respuesta. No hackeó nada ni explotó ningún fallo, solo aprovechó una puerta que los propios evaluadores dejaron abierta. El caso importa porque enseña un problema de cómo se diseñan estas pruebas, ya que si le das a un agente acceso a un terminal, también puede fisgar conexiones y permisos que no tocaban.

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  𝑽𝒂𝒍𝒆𝒓𝑰𝑨 (@ValeriA_Tech) reportó hace 7 minutos

  Simplemente pregúntale a la IA. Mi frase más escrita desde que incorporamos Lindy a nuestro flujo de trabajo diario. Cada pregunta cuesta capital social. Haz una pregunta tonta en público y quedas mal. Molesta dos veces a un desarrollador y te ganas un enemigo. Una pregunta a Lindy no cuesta nada y te da datos de GitHub en segundos. Ahora la gente pregunta muchísimo más porque el coste social se ha reducido a cero. @getlindy @Altimor

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  Mario Juárez (@mariomka) reportó hace 8 minutos

  Dejé de pagar Freeletics. Me hice una app a medida. No he tocado ni revisado ni una línea de código. 80 commits en varios días, en pequeños huecos entre otras cosas. Es una PWA, local-first. Sin backend, sin cuentas, sin servidor. Todo se ejecuta y se guarda en el navegador y se despliega gratis en GitHub Pages. Pero lo interesante es el flujo. Estoy en el gym, veo algo que no me gusta, algo que podría mejorarse, un botón donde no toca o quiero una funcionalidad nueva. Abro @orca_build desde el móvil, prompteo, commit y push. GitHub Actions pasa lint, tests unitarios y e2e, buildea y despliega. Antes de terminar la serie lo tengo actualizado en el móvil. Y las rutinas tampoco las escribo yo. Son ficheros JSON y los genera Claude con una skill personalizada que tiene referencias de entrenamiento basado en la última evidencia, mi perfil, y un script que valida el formato. La skill la tengo privada que va con mis preferencias y mis datos. El stack es React 19, Vite, Tailwind y Dexie. Yo vengo de Vue y no había tocado React, pero, da exactamente igual. En este proyecto no he revisado ni una línea de código, pero hay una buena red de seguridad: TypeScript estricto, Biome, 307 tests unitarios, e2e con Playwright y hooks de git que no me dejan pushear si algo falla. Y para cualquier feature un poco grande tiro de Forge, mi propio plugin para Claude/Codex que planifica, construye, valida, revisa y refactoriza. La verdad es que funciona de lujo.

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  7incho (@7incho_lopez) reportó hace 8 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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  yuulia ✟ (@yuliaisc) reportó hace 8 minutos

  ESTE REPO HACE QUE CLAUDE ESCRIBA HASTA UN 94% MENOS DE CÓDIGO Fable 5 es el mejor modelo de código del mundo. También el más caro. Cada línea que escribe de más, la pagas tú. Ponytail lo arregla con una idea absurdamente simple: convierte a tu agente en el senior vago del equipo. Ese que mira tus 50 líneas y las reemplaza por una. Antes de escribir nada, el agente se pregunta: → Esto necesita existir? → Ya está en el codebase? → Lo hace la librería estándar? → Lo hace el navegador de forma nativa? → Cabe en una línea? Solo si todo falla, escribe el mínimo que funciona. Resultado: • hasta 94% menos código • un 20% menos de factura • un 27% más rápido Sin recortar seguridad ni validaciones. Se instala en 2 comandos: /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail /plugin install ponytail@ponytail 83.000 estrellas en GitHub. Gratis y open source. El mejor código es el que nunca escribiste. Enlace al repositorio abajo👇

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  Jokker (@0xJokker) reportó hace 9 minutos

  Un exingeniero de Netflix acaba de liberar uno de los repositorios mas interesantes para reducir el coste de los agentes de IA Ya supera las 67k estrellas en GitHub Es open source y 100% gratis Se llama Headroom Y comprime todo lo que tu agente lee antes de enviarlo al modelo → Salidas de herramientas → Logs interminables → Fragmentos de RAG → Archivos y codigo → Historial de conversaciones El resultado: Hasta un 95% menos de tokens en JSON y datos estructurados 15-20 % menos en agentes de codigo Y lo mejor → Corre de forma local → Tus datos permanecen en tu maquina → Conserva los archivos originales → El agente puede recuperarlos cuando necesite mas detalles Funciona con Claude, Cursor, Codex... y cualquier stack (library, proxy o MCP) Paga por lo que el modelo realmente necesita. No por el ruido Si usas agentes y sigues pagando por basura que el modelo nunca usa Te recomiendo que lo guardes 👇

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  Héctor de León (El loco de los perros) ⛧ (@powerhdeleon) reportó hace 11 minutos

  Nuevamente los devs se están centrando más en aprender herramientas, ahora de IA, que en aprender sobre negocio. Y ahí está el problema de por qué mucha aplicación terminará solo en GitHub.

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  HMAQuant (@_HMPhysics_) reportó hace 11 minutos

  Tu CV dice 'apasionado de los mercados'. El del candidato de al lado trae un backtest reproducible en GitHub, con costes, walk-forward y un README honesto sobre lo que NO funciona. ¿A quién entrevistarías tú?

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  Alquimia 🧪 (@alquimia_hub) reportó hace 17 minutos

  Cursor lanzó Origin. Su propio GitHub. Justo el día que GitHub se encuentra caído 🔥

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  David Fernández (@naroh) reportó hace 18 minutos

  Hoy me voy a entretener estableciendo un flujo automatizado para solucionar las issues que se reportan en tracker (Bugsink, compatible con Sentry) que utilizamos. La primera etapa fue forkearlo y añadir MCP. Ahora, el plan es: Establecer mi servidor remoto (una torre que tengo en el salón) como servidor remoto de Orca, donde estarán corriendo tanto Claude Code como OpenCode con OpenCode Go. En este servidor también corre Hermes. Me conecto a él por Tailscale. Hermes orquestará cada X minutos una búsqueda de issues reportadas y hará triaje. Para las que crea que son merecedoras de atención generará una issue en el repositorio de Github, diagnosticando el problema con un modelo SOTA, y delegará a OpenCode corriendo en Orca implementar la solución. Orca/OpenCode realizarán la implementación utilizando los workspaces remotos de Coder en los que trabajamos. En principio la idea es que esto corra desatendido, pero si quiero podría conectarme a Orca desde mi móvil o desde otro dispositivo para chequear qué hace. Cuando acabe, enviará un PR con la solución para revisión humana.

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  BTS Daily Chile⁷ (@BTSDailyChile) reportó hace 19 minutos

  Espero que nadie de quienes están dando lecciones sobre lo que está bien y lo que está mal tenga cuentas o utilice alguna de las siguientes aplicaciones: Adobe Acrobat Adobe Lightroom Adobe Photoshop Amazon Aplicaciones y funciones de Apple Aplicaciones y funciones de Samsung Galaxy Booking Canva CapCut Discord Duolingo eBay Facebook Figma GitHub Gmail Google Google Chrome Google Docs Google Drive Google Fotos Google Maps Google Sheets Grammarly Instagram LinkedIn Messenger Microsoft Edge Microsoft Excel Microsoft PowerPoint Microsoft Word Netflix Notion OneDrive Pinterest Reddit Remini Shazam Siri Snapchat Spotify Threads TikTok Twitch Uber Waze WhatsApp X YouTube Zoom Y un largo etcétera... Porque, de lo contrario, se verían igual de ridícul@s 👇

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  No context Hazz ⛩ (@HazzimIO) reportó hace 22 minutos

  Se están viendo lentos los de GitLab, deberían estar haciendo leña del GitHub caído.

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  Manu | 🥥 (@ManuAF6) reportó hace 25 minutos

  Ayer dediqué unas horas a probar Origin para dar feedback al equipo antes del lanzamiento Algunas de sus características destacadas incluyen: - Almacenamiento de código en un servidor Git en tiempo real - Permite a los agentes abrir borradores de cambios - Revisión de instantáneas (versiones), no de ramas activas - Fusión cuando esté listo - Replicación de un repositorio de GitHub Revisa una imagen estática, no una rama activa

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  Pedro Sorrentino (@PedroSorrentin0) reportó hace 26 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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  Alma De Fénix | A.K.A COOLPABLE (@AlmaDeFenix_) reportó hace 28 minutos

  @yoshinokentarou Pero pone en Github que es version SteamDeck ! Funciona como version normal sin pasar por Steam ?