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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  Leo (@leoxbtt) reportó hace 3 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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  karla ❀ (@karlarboledas) reportó hace 7 minutos

  CLAUDE ESCRIBIENDO 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. guárdalo y sígueme para más → @karlarboledas Enlace al repositorio abajo👇

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  BTS Daily Chile⁷ (@BTSDailyChile) reportó hace 9 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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  Luis (@medioluiss) reportó hace 11 minutos

  Darle acceso a codex a la extension de github no es peligroso? Ahi no puedo limitar lo que hace en el propio github como se puedo hacer con la de computer use o lo estoy usando/entendiendo mal?

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  𝑽𝒂𝒍𝒆𝒓𝑰𝑨 (@ValeriA_Tech) reportó hace 14 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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  Tangerine Coding (@tangerinecoding) reportó hace 17 minutos

  Me pregunto si compensa tener el repositorio mirrored en otra plataforma, o si me apuráis incluso en un server local, para cuando GitHub esté caído.

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  Fumando IA (@DiarioNegroZain) reportó hace 19 minutos

  @BettaTech No entiendo la gente tanta hostia con GitHub. Te compras un NAS synology, le instalas el servidor git, abres el puerto en el router y ya no dependes de nadie

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  Hugo Latra (@hugolatra) reportó hace 21 minutos

  @thomasiuz @flasheante Hoy pines un problema en Github, la IA lo lee y lo resuelve, marca como resuelto y sube el nuevo código. Eso ya está pasando.

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  John5 Cripto (@johnN5c) reportó hace 22 minutos

  @itscoachfo La base desde la que partes ya es incorrecta. Afirmas que para que DeFi instituciona exista, tiene que haber "alguien que responda" por todas las pérdidas de una pool. Esto no es DeFi, es claramente tratar de trasladar el modelo financiero tradicional a una blockchain. Por otro lado, no es cierto que una institución necesite que alguien le garantice que un smart contract no tendrá pérdidas. Lo que necesita es poder: medir, limitar y gestionar el riesgo a través de auditorías, límites de exposición, orá***** fiables, profundidad de liquidez, metodología de custodia, controles de acceso, seguros, estructuras jurídicas, etc. Además estás mezclando riesgos que no tienen nada que ver en sí. El riesgo de hackeo que pueda tener un smart contract no tiene nada que ver con el riesgo de liquidez, además de que un AMM ni siquiera tiene un "riesgo de contraparte" en el sentido tradicional de un préstamo bilateral. Que un protocolo sea gobernado por una DAO tampoco significa de facto que sea "un repositorio GitHub sin dueño", ni que poner detrás de la blockchain a una empresa haga desaparecer ese riesgo. De hecho, si tu tesis es que una institución solo entrará cuando exista una entidad que responda económicamente por cualquier fallo en una pool, entonces prácticamente estás negando el concepto mismo de DeFi. Por otro lado, DeFi es mucho más que "una pool", los que llevamos años estudiando DeFi lo sabemos. También me gustaría saber en qué punto XRPL es mejor que ninguna otra red o está mejor posicionada, en mi experiencia, ya que a diferencia del 99% de usuarios de Ripple, yo sí he usado XRPL, no es una mejor red que otras, apenas tiene TVL, solo tuvo un momento dulce por memecoins y sus protocolos actuales son de dudosa legitimidad. No veo en qué esté mejor posicionada con respecto a BSC, ETH, Robinhood, Base, Arbitrum, Solana que ya tienen stocks corriendo. De hecho hasta la stablecoin de Ripple está deployada en Ethereum. Me gustaría que demostraras en qué está XRPL mejor posicionada, ya que por analogía, otras DeFi más avanzadas como Hedera no han demostrado mayor seguridad que cualquier otra blockchain tradicional y cuando ha habido pérdidas en protocolos pequeños se han lavado las manos, actuando solo en casos de protocolos ancla, y esto es justamente el mismo modus operandi que han seguido hasta ahora todas las blockchains tradicionales que han sufrido hackeos o problemas de seguridad en protocolos o componentes. En el caso de Hedera, el último hackeo vino del orá**** que eligieron para usar en toda la blockchain... por tanto, el debate no se centra tanto que alguien ponga el dinero si me lo roban, sino en qué mecanismos vamos a usar para acotar un problema, entonces, me gustaría que me aclararas en qué mejora XRPL eso con respecto a ninguna otra blockchain, porque si no lo haces consideraré que todo demás es simplemente marketing.

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  Javier Calzolari (@javiercalzolari) reportó hace 22 minutos

  Me encantó este anuncio después de no se cuantas horas de GitHub caído

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  Diario de un picateclas (@devruso) reportó hace 23 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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  GptZone (@gptzone_net) reportó hace 24 minutos

  Perplexity acaba de atacar uno de los costes menos visibles de los agentes: pagar la nube por cada paso, incluso cuando tu propio ordenador podría resolverlo. Portable Computer lleva su entorno de IA a NVIDIA DGX Spark y ejecuta las tareas localmente por defecto. Los archivos se procesan en el equipo, los datos sensibles no salen a servidores externos y el trabajo local no consume créditos ni tokens de la suscripción. El mecanismo económico importa más que la etiqueta de «IA local». Un agente no hace una única consulta. Puede leer documentos, buscar información, consultar Gmail, Google Drive, Slack o GitHub, ejecutar herramientas y encadenar decenas de acciones antes de entregar un resultado. Si cada paso pasa por la nube, el coste crece con la autonomía del sistema. Perplexity propone una arquitectura híbrida: el hardware local absorbe el volumen rutinario y la nube queda reservada para los cuellos de botella. Cuando el modelo detecta que una tarea supera su capacidad de razonamiento o alcance, detiene el proceso y pide permiso antes de enviar solo ese paso a un modelo remoto. Después reincorpora la respuesta al flujo local. Esto convierte el gasto variable por tokens en una combinación distinta: inversión inicial en hardware, consumo eléctrico y uso remoto puntual. No garantiza que salga más barato en todos los casos. Sí permite que un equipo intensivo deje de pagar el mismo margen de nube por clasificar un documento sencillo que por resolver una tarea compleja. También reduce una fricción que ha frenado la IA local: montarla exigía configurar inferencia, agentes, aislamiento y herramientas por separado. Portable Computer empaqueta modelos, motor de inferencia, conectores, lectura de PDF, dictado por voz y acceso a la terminal. Los comandos se ejecutan dentro de un sandbox restrictivo para limitar daños si el modelo falla. La propuesta inicial llega con Qwen 3.8 27B y Qwen 3.6 35B ajustados por Perplexity para tareas de agentes. Está previsto añadir NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning y permitir servidores propios para necesidades especializadas. Hay límites relevantes. DGX Spark es el primer hardware certificado; el acceso inicial requiere Linux y una suscripción Pro, Max, Enterprise Pro o Enterprise Max. El soporte para tarjetas NVIDIA RTX en Linux llegará más adelante y la versión nativa para Windows está prevista para septiembre. Por eso todavía no es una alternativa universal a la nube. Es una prueba de una arquitectura que puede encajar especialmente bien en empresas con datos sensibles, cargas repetitivas y suficiente uso para amortizar el hardware. La métrica decisiva no será cuántos tokens procesa el modelo ni qué puesto ocupa en un benchmark. Será el coste por tarea terminada, incluyendo hardware, energía, mantenimiento, intervenciones humanas y escalados remotos. Si ese número mejora, NVIDIA no solo estará vendiendo una máquina compacta y Perplexity no solo estará distribuyendo software. Estarán trasladando parte de la economía de los agentes desde el centro de datos hasta el escritorio.

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  David Fernández (@naroh) reportó hace 27 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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  Disiento con usted (@yodisiento) reportó hace 28 minutos

  @powerhdeleon La forma de trabajar es esencial. Armar siempre planes es clave, incluso para las tareas que presumimos sencillas, para saber si entendió y que quiere hacer, antes de tocar nada. Dialogar lo suficiente hasta cerrar el alcance, antes de tocar nada, es tiempo ganado y renegar menos. Se trata de revisar cada cosa del plan que no se entienda, saber qué quiere hacer y el porqué. Ahí salta mucha sobre-ingeniería que podemos y debemos evitar. Antes de tocar nada. Atomizar las planes, escalonar los cambios, es decir, achicar los problemas para resolver, es una forma adicional de tener resultados controlables. Antes de tocar nada. Luego, una vez aplicados los cambios, revisarlos. En mi caso, con una interfaz amigable como GitHub Desktop. Es esencial para ver que no haya tocado cosas del Core que no autorizamos. Ojo con esto, a veces hace cosas que no dijo que haría, que no están en el plan, y el/la hijoepú las mete, total, después te pide disculpas. Y si algo parece mal, seguí tus entrañas. Es mejor hacer Undo All y hacer todo de nuevo que un Commit que sea un iceberg. Preguntále a Di Caprio si no. Todo esto en un entorno de Desarrollo, porsupu. Si hacés esto en Producción sos vos el ********** malnacido y ojalá te hagan el tratamiento capilar de Luis XVI y María Antonieta. Lo que puedo afirmar con mucha convicción es que, para casos que muchas veces no es tan grande el cambio pero sí es muy grande el análisis, el Auto se queda corto y me hace perder mucho tiempo de análisis y armado del alcance. Y como además observa y rastrea lo justo y necesario, no planifica y entonces cuando mete la mano arregla una y rompe dos. Y tenés que rehacer. Para ese tipo de casos uso los mejores, sin necesidad de exagerar consumo, porque 5.6 Sol Medium me ha dado excelentísimos resultados. Analiza tan bien y no deja cosas en el camino, que no pierdo nada de tiempo adicional. Hasta me sorprende. Es como hablar con alguien que entiende el desafío y me entiende a mí. La diferencia con Auto es demasiado grande y el costo también, pero se paga solo, porque tu paz y tu salud no tienen precio.

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  Time Lord (@godi) reportó hace 30 minutos

  Los devs que entraron en el ecosistema cuando GitHub ya era "estándar" avanzaron creyendo que Git era lo mismo que GitHub. Puedes tener tu propio Git server. GitHub es la plataforma creada alrededor de Git que ayuda a mantener y agregarle CI/CD con las Actions, entre otras cosas