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 (70%)
• Inicio de Sesión (18%)
• Errores (12%)

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 3 días
Trichūr	Errores	hace 7 días
Brasília	Inicio de Sesión	hace 7 días
Lyon	Sitio Caído	hace 7 días
Tel Aviv	Sitio Caído	hace 11 días
Rive-de-Gier	Sitio Caído	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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 14 segundos

  Cada vez que tu agente de IA lee un log, un JSON o un chunk de RAG te cobra tokens por cada carácter. Un stack trace de 100 líneas. Una respuesta JSON de una API. Un directorio de archivos. El modelo no necesita todo eso verbatim. Pero tú pagas como si sí. Un ingeniero senior de Netflix pasó meses construyendo la capa que comprime todo eso antes de que llegue al modelo. Se llama Headroom. 23k estrellas en GitHub en menos de 6 meses. Apache 2.0. 60-95% menos tokens. Las mismas respuestas. No es marketing. Está validado en GSM8K, TruthfulQA y SQuAD. El benchmark más flipante: 94.9% de compresión con 98.2% de recall en páginas HTML. Lo que hace entre tu agente y el LLM: CacheAligner estabiliza el prefijo para mejorar los hits de KV cache. ContentRouter detecta el tipo de contenido y lo manda al compresor correcto. SmartCrusher aplasta JSON y datos estructurados. CodeCompressor comprime código via AST sin perder semántica. Kompress-base comprime texto natural via un modelo en HuggingFace. Y lo más importante: La compresión es reversible. Si el modelo necesita el original completo lo pide con headroom_retrieve y lo recupera. No se tira nada. Nunca. ✅ Funciona como librería Python, proxy HTTP o servidor MCP ✅ Compatible con Claude Code, Cursor, Codex, LangChain y cualquier agente ✅ Memoria compartida entre agentes con deduplicación automática ✅ Aprende de los fallos y escribe correcciones a CLAUDE.md y AGENTS.md ✅ Corre 100% local - tus datos no salen de tu máquina ✅ 154 releases. v0.24.0 hace 3 días. Activo hace 1 hora. Si usas Claude Code a diario y no tienes esto instalado estás pagando el doble de lo que necesitas. el enlace 👇

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  Nicolás Schürmann (@_nasch_) reportó hace 2 minutos

  Tengo un flujo de trabajo con agentes desde mi teléfono y mi modelo local LLM corriendo en un servidor que me tiene vuelto loco. Le doy órdenes en la calle y luego de un rato reviso en github. Me encanta.

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  Juan Barbat (@juan_barbat) reportó hace 2 minutos

  @barckcode De hecho yo me fui de github y pasamos todo a forgejo privado por lo que ocurrió. Funciona bien ... muy bien de hecho.

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  BlackthornE (@blackthornecl) reportó hace 8 minutos

  Este proyecto acaba de explotar en GitHub (7.9K stars) y casi nadie lo vio venir 🔥 Resulta que cuando usas un coding agent para escribir React, el código parece funcional... pero esconde antipatrones, problemas de rendimiento y errores sutiles. react-doctor lo detecta automáticamente. Puntuación de 0 a 100 con diagnóstico accionable en segundos. Soporta Next.js, Vite y React Native. Detecta problemas en: 1. Estado y efectos (useEffect mal uso, setState en cascada) 2. Rendimiento (renders innecesarios, falta de memo) 3. Accesibilidad y seguridad 4. Código muerto Se integra con GitHub Actions y publica resultados directamente en PRs. Perfecto para equipos que usan AI coding tools y necesitan mantener calidad sin revisar cada línea manualmente. Instalación: npx -y react-doctor@latest . ¿Te llegó útil? Cuéntame 👇 Guarda este hilo y sígueme para más 🔖✨

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  Toni Soriano (@cloudstudio_es) reportó hace 12 minutos

  Microsoft está retirando las licencias internas de Claude Code para empujar a sus desarrolladores a GitHub Copilot CLI. El motivo oficial es consolidación estratégica. El real: cierre de año fiscal y ahorro de costes. Y es que Claude Code era demasiado popular entre los propios devs de Microsoft. El problema es que Copilot CLI todavía va por detrás en prestaciones. Ahora toca al equipo de GitHub ponerse las pilas. Me parece una señal clara de que la guerra de herramientas de IA también se libra dentro de las empresas.

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  Jaime Gómez-Obregón (@JaimeObregon) reportó hace 12 minutos

  @HumevsRousseau ¡Hola! Estando de acuerdo con lo que dices, deseo señalar que he podido informar del problema al equipo de desarrollo debido a que el proyecto es de código abierto y está publicado en GitHub.

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  Diana Pinto (@soydianapinto) reportó hace 12 minutos

  👩‍💻 Soy Diana Pinto. Creer que subir absolutamente todos los archivos de tu proyecto a GitHub es inofensivo solo te dejará con un repositorio lento, pesado y vulnerable a graves fugas de seguridad.

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  🔥Kryon Harts🔥 (@KryonHarts) reportó hace 16 minutos

  @JessLinuxera Yo he aprovechado que tenía un buen portatil para trabajar y jugar para meterme un LMStudio, cargarle el modelo qwen3.6-35b-a3b, le he subido a tope el contexto y el GPU offload. Y con Continue en VSCode lo uso más o menos como otros chats como Github Copilot o Claude Code. Va más lento, pero el resultado es bueno para ahorrarse tokens, lo uso para búsquedas, resúmenes y tareas que no tocan código... de momento. Si tienes buena máquina puede ser una opción de ahorro bastante buena, pero como dicen los compañeros igual no compensa comprar maquina en vez de pagar tokens. Iré comentando los resultados que estoy comenzando a usarlo.

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  CryptoWhale™ (@SCryptowhale) reportó hace 17 minutos

  Un tipo apodado nbatman en Reddit edificó accidentalmente el sitio web más práctico del internet. Se llama FMHY (Free Media Heck Yeah). Este es el portal que Google borró de los resultados de búsqueda por infracciones DMCA, que Reddit censuró en las sombras por promocionar piratería, que la Motion Picture Association etiquetó como amenaza principal de piratería, y que la RIAA presionó a los proveedores de hosting para que lo abandonaran. Continúa en línea. Se actualiza cada mes. Así funciona. FMHY es el catálogo. La wiki misma no hospeda nada. Únicamente te especifica dónde reside realmente cada cosa gratuita en internet, estructurada en 14 secciones con evaluaciones de seguridad en cada enlace particular. → Películas y series en 4K de más de 50 plataformas de streaming → Música con calidad de Spotify y Apple Music → Adobe Creative Cloud, Microsoft Office, AutoCAD, JetBrains → Cada curso pago en cada plataforma mayor de aprendizaje → 100 millones de libros y artí***** a través de Anna's Archive → Opciones gratuitas a cada utilidad de IA paga → Una extensión de navegador SafeGuard que marca sitios inseguros en tiempo real Arrancó como un único documento de Google gestionado por un moderador de Reddit en 2018. Google lo liquidó con un retiro por DMCA en 2023. La comunidad reconstruyó la wiki en su propio dominio, la replicó en GitHub e IPFS, y actualmente la ejecuta en 12 dominios de respaldo contemporáneamente. No hay empresa. No hay CEO. No hay servidor central. Seis voluntarios anónimos sostienen todo el proyecto en su tiempo personal. Las donaciones vía Ko-fi costean el hosting. Nadie embolsa ganancias. Hollywood no logra cerrar esto. Spotify no logra cerrar esto. Adobe no logra cerrar esto. Toda la economía de suscripciones se mantiene porque no sabes que esta wiki existe.

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  precis0x (@precisox) reportó hace 18 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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  Regalos Digitales (@RegalosDigitals) reportó hace 18 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.🔥

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  SadAgent (@SadTreachery) reportó hace 19 minutos

  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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  Lovebesfil (@Luis96019632) reportó hace 19 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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  ariel mathov (@arielmathov) reportó hace 20 minutos

  Día 304 de #buildinpublic cada vez me gusta más esta feature de 021 "ask the code / repo" (le falta un nombre mejor, alguna idea?). Integrando 021 a github, todos los usuarios pueden preguntar si algo está hecho, cómo funciona X feature, qué se puede hacer. Funciona también para nuestros agents como tool para ganar más contexto. Ahora también, luego de definir una iniciativa y pasársela a ingeniería, se puede volver y comparar: lo definido en el PRD / tarea vs. lo que realmente está en el código. Menos tiempo perdido en preguntas sin sentido = tiempo ganado para validar más y shippear más. Lo que viene: usarlo desde Slack!!

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  Microsoft Developer Latinoamérica (@msdevlatam) reportó hace 30 minutos

  1/ GitHub Copilot app, ahora en preview para usuarios de Copilot Pro, Pro+, Business y Enterprise. Desde un solo panel: sesiones activas, issues, PRs y automatizaciones en paralelo. Cada sesión corre en su propio git worktree, sin configuración manual ni conflictos de branches. Los agentes escriben el código. Tú decides qué llega a producción.

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  Facundo (@nontuen) reportó hace 33 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

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  Nico (@nicos_ai) reportó hace 34 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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  PA13L0 (@Fluyeporlaweb) reportó hace 34 minutos

  Si estás harto de que Grok aparezca en tu timeline de X sin pedirlo alguien publicó la solución en GitHub Se llama Un-Grok Es una extensión de Chrome que elimina todos los tweets que mencionan @GROK de tu feed automáticamente La instalas y desaparece ✅ Elimina tweets con menciones a Grok del timeline ✅ Funciona en tiempo real mientras navegas ✅ Sin configuración, sin cuentas, sin datos ✅ Open source, puedes auditar el código línea por línea ✅ Disponible en Chrome Web Store X lleva meses metiéndote Grok en el feed aunque no lo hayas pedido Esta extensión lo quita de un plumazo lo tienes abajo 👇

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  DDobleDe (@SoyDDobleDe) reportó hace 36 minutos

  @paulatr3ides @eXtas1stv Cada vez que Microsoft tambalea, empezar a hacer ese tipo de estupideces. Le estaba pidiendo a todas sus divisiones (Xbox, GitHub, LinkedIn, Office, Windows etc) que de algún modo hicieran un montón de dinero a lo estúpido para recuperarse de un mal año fiscal.

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  Esteban Grandal (@egrandal) reportó hace 37 minutos

  @midudev Ya no sirve para nada. Es absurdo. Este mes exploro OpenCode y probablemente me de de baja en GitHub. Una pena, porque era el mejor, pero lo entiendo. El ritmo de crecimiento de uso y recursos (cómputo) que ha experimentado también ha sido absurdo.

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  Sarah con S de Sophonauta (@astromotomami) reportó hace 38 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.

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  Cristian Córdova 🐧 (@barckcode) reportó hace 38 minutos

  Que queréis que os diga. Yo no estoy descontento con GitHub más allá de que las PRs son lentas y aveces van mal. Aun así probar alternativas nunca está demás. Nunca se sabe.

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  K0lateral (@K0lateral) reportó hace 39 minutos

  @sweexx9 @sweexx9 Vaya, otro editor que promete ser "el que mate a todos los demás". Como si necesitáramos más herramientas para editar vídeos de gatos con transiciones épicas. Pero bueno, si es gratis y en GitHub, igual hasta sirve para algo. A darle caña y a ver si no termina siendo ...

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  anonimo (@anonimo1is) reportó hace 41 minutos

  Un desarrollador automatizó prácticamente toda su vida con scripts de Bash. Lo más increíble es que nadie se dio cuenta hasta que renunció. REPO ABAJO 👇 Cuando sus compañeros revisaron su antigua computadora, encontraron varios archivos con nombres bastante extraños. El primero se llamaba “hangover”. Si llegaban las 8:45 de la mañana y todavía no había iniciado sesión, el script enviaba automáticamente un correo a su jefe diciendo que no se sentía bien y que trabajaría desde casa. La excusa se elegía al azar de una lista que había preparado previamente. El segundo script se llamaba “kumar-asshole”. Cuando un cliente específico enviaba un correo con palabras como “help”, “trouble” o “sorry”, el sistema se conectaba por SSH al servidor del cliente, restauraba la base de datos desde el último backup estable y respondía automáticamente: “No te preocupes. Ten más cuidado la próxima vez”. El cliente pensaba que estaba hablando con una persona real. El tercer script se llamaba “smack-my-bitch-up”. Si después de las 9 de la noche el desarrollador seguía conectado, el programa enviaba un mensaje automático a su esposa diciendo que estaba trabajando hasta tarde, acompañado de una excusa aleatoria. Pero el script más increíble era el de la cafetera. La máquina de café de la oficina funcionaba con Linux y tenía un puerto TCP abierto. Exactamente 17 segundos después de iniciar sesión, su computadora se conectaba a la cafetera mediante Telnet y ordenaba preparar un latte mediano half-caf. La bebida tardaba 24 segundos en estar lista. Cuando él llegaba a la cocina, su café ya lo estaba esperando. Esto ocurrió todos los días durante años. Su jefe pensaba que era el empleado más responsable. Su esposa creía que siempre la mantenía informada. Y el cliente pensaba que tenía el servicio técnico más rápido del mundo. Pero todos estaban interactuando con scripts. Cuando sus compañeros encontraron el código, lo publicaron en GitHub bajo el nombre “Hacker Scripts”. El repositorio superó las 49 mil estrellas y fue reescrito por desarrolladores en lenguajes como Python, Ruby, Go, Java, Kotlin, PHP, PowerShell y Node.js. Incluso utiliza la licencia WTFPL, que básicamente significa: “Haz lo que quieras con este código”. Este desarrollador no solo automatizó su trabajo. Automatizó su vida completa. Y nadie lo descubrió hasta que se fue.

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  Ernesto 🇨🇱🇦🇶 (@gnapse) reportó hace 42 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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  Fer Mavec (@fermavec) reportó hace 43 minutos

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

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  Filipe (@filicroval) reportó hace 45 minutos

  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.

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  Cristian Aboitiz | Abogado penalista | CABA y GBA (@abogadoaboitiz) reportó hace 51 minutos

  Un escrito de consumo puede parecer perfecto y estar jurídicamente mal. 3 errores comunes: - Seguir usando el tope fijo del art. 52 bis LDC. - Aplicar la prescripción del art. 50 LDC para la acción resarcitoria. - No detectar qué fuero corresponde según jurisdicción y monto. El problema es usar una IA que no conoce derecho argentino. Actualicé Claude for legal Argentina 🇦🇷 con un módulo de derecho del consumidor. - Ley de Defensa del Consumidor. - CCCN. - DNU 70/2023. - Ley 27.701. - Jurisprudencia verificada. Subís los hechos. El sistema analiza la relación de consumo, detecta la vía posible, marca vacíos probatorios y te avisa qué falta antes de redactar. Si no encuentra respaldo, no inventa: Marca: [VACÍO PROBATORIO] [VERIFICAR VIGENCIA] [INSERTAR FALLO VERIFICADO] Incluí modelos de: - Daño punitivo. - Amparos contra aumentos de prepaga. - Garantía legal. - Cartas documento. - Reclamos administrativos. 👇 GitHub en comentarios

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  precis0x (@precisox) reportó hace 53 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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  karla (@karlarboledas) reportó hace 53 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 👇