Mapa de falhas e interrupções no serviço GitHub

Discussão da comunidade

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Reclamações sobre problemas no serviço GitHub

Reclamações sobre falhas, interrupções e problemas mais recentes nas redes sociais:

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  Forseti (@jvabbdac) relatou um problema há 1 minuto

  Quem tem problemas com cases (enclosure) NVME, sugiro que atualizem a fw. O meu deu até tela azul no windows e travaou o PC. A atualização trouxe ganhos significativos de desempenho. Link: GitHub - bensuperpc/rtl9210: All RTL9210(A/B) firmwares, tools, dump ect... · GitHub

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  Mauricio Fernandes (@xerkok) relatou um problema há 4 minutos

  O que foi necessário pra construir: → Modificação profunda do código C++ → Genesis block exclusivo → Cross-compilation Windows via GitHub Actions → Configuração de servidor VPS 24/7 → Site oficial + identidade visual completa Meses de trabalho. Valeu cada segundo. 💪

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  The DOOM Guy (@thedoomguy_ai) relatou um problema há 9 minutos

  Pra quem quer construir sem gastar: GitHub guarda o código, Vercel publica online, Supabase cuida de login e Resend manda 3.000 emails/mês. Combo vibecoding completo com $0.

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  Biel ➔ puxeassunto.com (@bielgga) relatou um problema há 10 minutos

  Nunca imaginei que a pirataria com os IPTVs fossem o motivo do meu login no github falhar pqp kkkkkkkkk. Isso é por causa do DMCA

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  Nett0 (@nett0eth) relatou um problema há 15 minutos

  o playbook completo de context engineering, do primeiro prompt até produção, em um visual só: 📁 Context Engineering │ ├ 📁 A tese │ ├ 📁 prompt é a frase │ ├ 📁 contexto é o resto │ ├ 📁 tokens de alto sinal │ ├ 📁 cada token pesa │ ├ 📁 não existe token neutro │ └ 📁 context is the new code │ ├ 📁 Por que falha │ ├ 📁 chatbot erra resposta │ ├ 📁 agente erra o estado │ ├ 📁 a janela enche │ ├ 📁 o começo some │ ├ 📁 tool briga com histórico │ └ 📁 prompt novo não resolve │ ├ 📁 Memória │ ├ 📁 CLAUDE.md │ ├ 📁 /init │ ├ 📁 memória curta │ ├ 📁 memória entre sessões │ ├ 📁 convenções do projeto │ └ 📁 decisões já tomadas │ ├ 📁 Ferramentas │ ├ 📁 claude mcp list │ ├ 📁 poucas e bem descritas │ ├ 📁 Context7 pra doc │ ├ 📁 Playwright pro browser │ ├ 📁 GitHub pra issue e PR │ ├ 📁 Sentry pro erro **** │ └ 📁 claude mcp remove │ ├ 📁 Compactação │ ├ 📁 /compact │ ├ 📁 /compact com instrução │ ├ 📁 limpar tool result │ ├ 📁 tarefa longa │ └ 📁 compactar antes de travar │ ├ 📁 Subagentes │ ├ 📁 .claude/agents │ ├ 📁 janela limpa por fase │ ├ 📁 name e description │ ├ 📁 tools e model │ ├ 📁 roteamento automático │ └ 📁 /agents │ ├ 📁 Skills │ ├ 📁 SKILL.md │ ├ 📁 /plugin marketplace add │ ├ 📁 /plugin install │ ├ 📁 anthropics/skills │ ├ 📁 script e template junto │ └ 📁 contexto pré-empacotado │ └ 📁 CDLC ├ 📁 gerar ├ 📁 avaliar ├ 📁 distribuir └ 📁 observar

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  Naldo Portela (@naldorp) relatou um problema há 17 minutos

  o chatwoot tá em trending no github com quase 30 mil stars. é uma central open source de atendimento que junta site, email, WhatsApp, Instagram, Facebook e Telegram no mesmo inbox, alternativa a Intercom e Zendesk. qdo até essa camada começa a virar software aberto, a margem sai do ticket e vai pro workflow

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  Sérgio Francisco (@srgfrancisco) relatou um problema há 18 minutos

  @bruno_vilalba @ayubio @erasmolbj Não é isso não. É problema de rede. Eu não fiz troubleshooting, mas estava trabalhando em uma sessão do Claude que relatou problemas de rede ao se conectar à API do GitHub. Acho que começou a acontecer por volta de 18h

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  Ítalo (@itaolozo) relatou um problema há 21 minutos

  @praxisbel o problema tá mais em postar pra o twitter todo ver pq o aplicativo é no github e é um código aberto

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  Filipe S. (@FilipeSsi) relatou um problema há 23 minutos

  @0xNatlas__ Eu uso o Codex, GitHub Copilot e ChatGPT, mas para corrigir bugs e encontrar falhas. Depois que eu implemento algo muito grande, peço para ele encontrar bugs, pontos de falha ou escrever testes. Mas tem gente que usa ate para criar pasta ou escrever uma classe. Aí nao dá.

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  Renato Laurino (@renatolaurino) relatou um problema há 23 minutos

  @zillinft Cara, não sigo nenhum canal. Quem faz conteúdo tá atrás de monetização então é clickbait e gancho pra você comprar consultoria. Claude será o teu melhor professor. Tudo que você tem de dúvida, pergunte, ninguém melhor que ele pra te ajudar. Faz um ***** com esse meta prompt aqui que fiz para um amigo que também tá iniciando no vibecode e tá com uma ideia de produto, só copia e cola no Claude: Você é meu parceiro sênior de produto e engenharia de software. Estou começando a desenvolver com auxílio de IA e quero fazer do jeito certo: antes de escrever qualquer linha de código, você vai me conduzir por todo o trabalho de preparação e produzir dois artefatos finais — um PRD completo e um BACKLOG por sprints — seguindo o processo e as regras abaixo. Regras de conduta (valem a conversa inteira) Interativo, nunca despejo. Trabalhe fase por fase. Faça no máximo 3–5 perguntas por mensagem, espere minhas respostas, confirme o entendimento em uma frase e só então avance. Não gere o PRD antes de completar as Fases 0 a 3. Honestidade acima de agrado. Se a ideia for fraca, já existir pronta no mercado ou tiver um problema legal/estrutural, diga com clareza e proponha o ajuste. Matar uma ideia ruim numa conversa custa nada; matar depois de 3 meses de código custa caro. Não seja torcida organizada. Calibre pro meu nível. Sou iniciante: explique em 1–2 frases POR QUE cada artefato ou decisão importa antes de pedi-la, sem jargão gratuito. Pergunte meu nível técnico na Fase 0 e adapte a profundidade. Pesquise antes de afirmar. Se tiver acesso à busca na web, use-a na Fase 1 para mapear concorrentes e estado da arte, e sempre que surgir questão regulatória do setor. Nunca invente fatos de mercado; se não puder verificar, diga que é hipótese. Escopo se defende. A cada momento em que eu pedir algo novo no meio do processo, pergunte: "isso é MVP ou radar?" e registre no lugar certo em vez de inchar o escopo. Idioma: conversa e artefatos em português do Brasil; nomes de código, tabelas e variáveis em inglês. O processo em fases FASE 0 — Descoberta (entrevista) Entenda, nesta ordem: (a) o produto e a dor exata que resolve; (b) quem sente essa dor e como resolve hoje; (c) o que já existe no mercado na minha percepção; (d) o modelo de negócio imaginado; (e) quem vai construir (solo? equipe?) e quais tecnologias eu já domino — isso vai decidir a stack depois; (f) infraestrutura e orçamento disponíveis (servidor, custos mensais aceitáveis, APIs pagas); (g) expectativa de prazo e de dedicação semanal. Ajude-me a separar desde já critério duro (sem isso o produto não existe) de desejo (bom ter). FASE 1 — Validação da tese Com a descoberta feita: pesquise o mercado (Brasil e exterior) e apresente o cenário competitivo honesto — o que existe, o que falta e onde está (ou não está) o diferencial real. Depois, identifique restrições legais e regulatórias do setor (profissões regulamentadas, LGPD, normas específicas, regras de plataforma/lojas de app) e converta cada uma em INVARIANTE de produto: uma regra numerada (INV-1, INV-2...) que todo recurso futuro deve respeitar e que possa ser verificada por ***** — nunca texto de rodapé. Invariante bem escrita vira argumento de venda e blindagem jurídica ao mesmo tempo. Se a tese precisar mudar (posicionamento, público, modelo de receita), proponha a mudança AGORA — é a última chance barata. FASE 2 — Definição do produto Produza e valide comigo, nesta ordem: Hipóteses do MVP (H1..Hn): cada uma com critério de validação mensurável e janela de tempo ("≥ X% fazem Y em Z dias"). O MVP existe para testar hipóteses, não para "lançar features". Objetivos e NÃO-objetivos explícitos. O que fica de fora é tão importante quanto o que entra; inclua o que fica fora para sempre (não só do MVP). Personas (2–3), incluindo obrigatoriamente quem OPERA o sistema no dia a dia (admin), não só quem usa. Métrica North Star + árvore de KPIs com metas numéricas por camada (aquisição, ativação, qualidade, conversão, retenção, custo). Contra-métricas (guardrails): o que NÃO pode piorar enquanto os KPIs sobem (ex.: fadiga de notificação, custo por usuário, reclamações). FASE 3 — Decisões técnicas Proponha a arquitetura como mini-ADRs — tabela com Decisão | Alternativas consideradas | Justificativa — seguindo estas regras de ouro: No MVP, velocidade de iteração É desempenho. Enviese a stack para o que eu já domino e para tecnologia madura e "chata". Framework da moda só com motivo concreto. Um banco só enquanto possível (Postgres resolve relacional, JSON, geoespacial e vetorial). Complexidade de infra se paga depois, não antes. Se o produto usa IA: IA nas bordas, núcleo determinístico. O caminho crítico (regras de negócio, cálculos, decisões, scores) deve ser reproduzível e testável SEM chamada de modelo. IA entra para entender linguagem e extrair estrutura de dados não estruturados — sempre com orçamento de custo imposto no código (teto por operação e por dia), cache por hash e versão de modelo registrada. Defina também: modelo de dados essencial (tabelas, chaves, índices, o que é jsonb vs. coluna); requisitos não-funcionais com números (performance-alvo, disponibilidade, segurança, LGPD com base legal e direito de exclusão, backups testados, observabilidade); integrações externas com o modo de falha de cada uma (o que acontece quando ela cai); e estratégia de testes por camada, com Definition of Done global. Ao final da fase, valide comigo um diagrama de contexto (mermaid) e o fluxo de dados principal. FASE 4 — PRD (primeiro artefato) Só depois das Fases 0–3 aprovadas, gere o PRD completo em um único arquivo .md, versionado (v1.0 + tabela de changelog no fim), com estas seções: Controle do documento (versão, data, autor, status, o que está fora deste doc) Contexto e problema (a dor, por que as soluções atuais falham, a oportunidade validada na Fase 1) Visão do produto (uma frase forte + fluxo macro numerado) e invariantes (INV-1..n da Fase 1) Objetivos e não-objetivos (hipóteses H1..Hn com validação; lista explícita do que fica fora) Personas Métricas de sucesso (North Star, árvore de KPIs com metas, contra-métricas) Escopo funcional em épicos (E1, E2...), cada requisito com ID (E1.1...) e prioridade P0/P1/P2 (P0 = sem isso o MVP não existe; P1 = entra se não atrasar; P2 = radar imediato) — e critérios de aceite testáveis por épico ("dado X, quando Y, então Z", com números) Requisitos não-funcionais (tabela) Arquitetura e stack (ADRs + diagrama mermaid + fluxo do pipeline de dados) Modelo de dados (tabela por entidade: campos-chave e notas) Especificações de IA — se houver (o que é IA vs. determinístico como regra de ouro escrita; prompts/schemas versionados; benchmark de qualidade com meta numérica; custos-teto) Integrações externas (tabela: uso + modo de falha) Instrumentação (lista de eventos mínimos + funil canônico) Estratégia de qualidade e testes (por camada, com o Definition of Done global) Plano de entrega (sprints com entrega e gate de saída verificável por sprint) Riscos e mitigações (tabela: probabilidade × impacto × mitigação) Radar pós-MVP em fases priorizadas + linha final "explicitamente fora do radar" Questões em aberto (o que só eu posso responder — me cobre resposta antes da Sprint 0) Glossário Changelog Regra permanente: o PRD é a fonte de verdade do o quê e por quê. Mudou escopo → nova versão + linha no changelog. FASE 5 — BACKLOG (segundo artefato) Gere o backlog em arquivo .md separado (nunca dentro do PRD — PRD é estável, backlog é vivo): Tarefas com ID estável S{sprint}-{nn}, cada uma com: descrição, Ref ao ID do requisito no PRD (rastreabilidade é lei: tarefa sem requisito não entra), tamanho e dependências. Tamanhos honestos: S ≤ ½ dia, M ≈ 1 dia, L ≈ 2 dias (já considerando ajuda de IA). Some a carga de cada sprint e escreva a verdade ("esta sprint tem 13 dias nominais") em vez de fingir que cabe em 5. Por sprint: objetivo + gate de saída (copiado do PRD) no topo da tabela. Marque os itens (P1) — são o primeiro escopo a cair quando apertar. Regras de gestão no rodapé: o gate decide o fim da sprint, não o calendário; IDs imutáveis (tarefa cancelada fica riscada, não some); descoberta nova vira tarefa nova, não incha tarefa existente; replanejar só ao fim da sprint; ao criar o repositório, migrar 1 tarefa = 1 issue no GitHub e congelar o arquivo como snapshot. Uso com IA (Claude Code ou similar): 1 tarefa = 1 unidade de trabalho = ~1 pull request. O prompt de cada tarefa leva: objetivo da sprint + a linha da tarefa + os trechos do PRD referenciados + o Definition of Done. Nunca a sprint inteira num prompt só. A Sprint 0 é sempre fundação: repositório, ambiente (Docker), CI com testes e lint, migrations do modelo de dados, autenticação, observabilidade e deploy de staging automatizado — nada de feature antes disso existir. Encerramento Ao entregar os dois artefatos, feche com: (a) as questões em aberto que só eu respondo, (b) a oferta de escrever o prompt da primeira tarefa da Sprint 0 no formato acima, e (c) o lembrete de que o PRD ganha versão a cada mudança de escopo. COMECE AGORA Apresente em um parágrafo curto como o processo vai funcionar (as fases e os dois artefatos finais). Em seguida, abra a FASE 0 com as primeiras perguntas — começando pela mais importante: "Me conta: o que é o seu produto/software, e que dor específica ele resolve?

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  Leopoldo Partilha (@mirokami_intern) relatou um problema há 24 minutos

  @scarletrosedev engraçado como isso vale pra quase todo onboarding: cada campo extra no cadastro é uma facada na conversão. se colocar login da apple ou do github ali mais pra frente, é bem provável que veja outro salto parecido na retenção

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  locolow (@LocoloLocolowx) relatou um problema há 24 minutos

  @notch @LokajLubor A para notch você antes procuraria no github ou stack overflow nada foi feito pelo total por apenas um homen grandes corporações causam sim problemas más elas proporciam 90% do mundo moderno, e tanbém não fale como se não tivesse vendido o projeto da sua vida para uma.

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  Gabs Ferreira (@o_gabsferreira) relatou um problema há 25 minutos

  Imagina se cada arquivo da sua empresa não fosse um documento, e sim um app inteiro. Com backend, banco de dados e API próprios, escrito na hora pro seu problema. Um exemplo concreto: em vez de exportar uma planilha de issues do GitHub toda segunda, você pede um painel que puxa os issues abertos do seu time direto da API, guarda o histórico num banco próprio, deixa qualquer pessoa do time editar prioridade em tempo real, e roda sozinho toda segunda de manhã. Um app com estado, rodando, que você compartilha como compartilharia um documento. É essa a proposta do Cloudflare OS, aberto ontem. E antes que a palavra confunda: não é Windows, não é Linux, não substitui nada na sua máquina. Roda no navegador, em cima de Workers. É um "OS" no sentido de ser a camada que gerencia agentes de IA dentro da empresa: processo, memória, armazenamento, permissão e custo. O hardware que ele abstrai são os sistemas internos da companhia. Cada app tem cliente, servidor, API e estado durável. O server carrega *** demanda como Dynamic Worker e é instanciado como Durable Object Facet, o que dá ao app um SQLite próprio. Como Dynamic Workers usam isolates V8, cada app tem runtime isolado sem container dedicado parado consumindo recurso. A comunicação usa Cap'n Web, o RPC baseado em object-capability deles, e o agente chama os mesmos métodos que o cliente. Ou seja: a ferramenta que você construiu pra você vira ferramenta que o agente usa quando você não está. O agente nasce sem acesso a nada: ele pede um recurso específico, você concede, e o código gerado recebe aquilo como binding tipado. A credencial nunca chega no agente nem no código. Entre o OS e cada API externa ficam os Gatekeepers, Workers que funcionam como chamada de sistema mediada: liberam um único repositório do GitHub, permitem ler issues mas não código-fonte, mascaram campos e exigem aprovação antes de um merge. E a política acompanha o que o agente já viu. A plataforma registra cada recurso observado, e isso fica grudado no agente e no que ele produziu. Se ele leu uma tabela sensível e gerou um dashboard, quem tentar abrir passa por verificação contra os recursos originais. O mesmo log bloqueia saídas: leu dado sensível, não escreve em certos destinos nem faz requisição externa. Achei a ideia bem interessante e pretendo testar nos próximos dias. (link nos comentários)

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  alê, o sana chapéu (@AlexBatutinha) relatou um problema há 26 minutos

  @Luhdle @themcsapato69 O problema nao é o caminho que voce faz, é o aplicativo que baixam do github sem procedencia alguma, de alguem que não conhecem e dão permissão pra entrar em contas google que fica suas principais informaçoes e se duvidar ate bancárias

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  Nett0 (@nett0eth) relatou um problema há 27 minutos

  Buscar informação na internet pra alimentar um agente de IA dava um trabalho enorme até pouco tempo atrás. encontrei um repositório no GitHub que virou padrão nesse mundo, é o projeto, Firecrawl, já passou de 147 mil estrelas (a métrica de popularidade do GitHub). o que ele faz: entra em qualquer site (isso se chama scraping) e puxa o conteúdo sozinho, entregando tudo já limpo em markdown ou json, formatos que a IA lê direto, sem você precisar tratar html bagunçado. o diferencial é que ele dá conta até de página pesada em javascript, aquelas que só carregam o conteúdo depois que você interage, tipo boa parte dos sites modernos, e que costumam travar ferramenta de scraping mais simples. o uso é ridiculamente simples, roda esse comando e pronto: npx -y firecrawl-cli@latest init –all –browser ele detecta o Claude Code ou Codex… sozinho e já instala a skill certa, sem você mexer em nenhum arquivo de configuração. depois disso seu agente sai puxando dado da web sozinho, sem você: > escrever código pra tratar html bagunçado > configurar proxy, o servidor intermediário que evita bloqueio de acesso > lidar com página em js travando a extração > pagar por API cobrada por página salva antes de esquecer, e testa no seu agente.