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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  Luiz (@luidhi) relatou um problema há 4 minutos

  @cegadede Vc está vendo só a camada de front-end. O backend roda Java, Cobol e outras tecnologias que nunca viram Github e se rodar npm no Unix da erro de comando.

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  Naldo Portela (@naldorp) relatou um problema há 8 minutos

  esse projeto no github usa sinal de wifi normal pra detectar posição humana, batimentos cardíacos e presença em tempo real. zero câmera. o roteador que vc já tem em casa consegue fazer isso com a lib certa. invisível, sem opt-out. privacidade vai ser o problema de tech da próxima década

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  FsSOz001 (@Fagner_Souza) relatou um problema há 9 minutos

  BMI virou meme na medicina porque mede o que é fácil, não o que importa. Tech tem o mesmo problema: uptime 99.9% enquanto p99 de latência mata a UX. Code coverage 90% com testes que não testam nada. Stars no GitHub sem um único usuário real. Métrica fácil de coletar raramente é métrica útil.

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  O Observador (@o_observadorpt) relatou um problema há 10 minutos

  @getobigdick @snowlukke @cacauwithmilk Tu pode focar só um em sim, mas n deixa de ver um pouco sobre outro, vc é iniciante, n tem problema explorar outras Stack. E os projetos q falo é tentar fzr algo mais complexo doq uma calculadora, tlg? Tem gnt q acha q é só enfiar o Github de projetos aleatórios, e n é bem assim

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  ale (@Alezybs) relatou um problema há 10 minutos

  Muito bom criar issues no github, sinto como se tivesse um plano de ação pra ja resolver um problema que eu mesmo criei

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  rafinhas (@siqueira_rafa10) relatou um problema há 12 minutos

  Alguém com dificuldade de dar push no github com o token ? O meu não vai de jeito nenhum

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  Gabriel Santos | IA (@DehumanoaDeus) relatou um problema há 13 minutos

  10- Deploy em 60 segundos Normalmente você precisa de : • servidor • pipeline • monitoramento • autenticação • gestão de custos Com GitHub Actions → nada disso Comando : 
claude /install github action 👉 tudo é gerado automaticamente E ainda é grátis (muitas vezes melhor que ferramentas de 200$/mês)

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  FsSOz001 (@Fagner_Souza) relatou um problema há 13 minutos

  @leandronsp Pair programming com agente é exatamente o caminho. Testei abordagem similar com OpenClaw: driver mode gera código iterativo, navigator revisa PRs via GitHub skill. A separação de papéis reduz erro em 40% (vi nos meus logs). Curiosidade: você usa Linear pra trackear? Integração GitHub + Linear + agent fecha o ciclo completo de issue até deploy.

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  Amazin (@sportyscary) relatou um problema há 16 minutos

  @hakimbeybr @lucao_gb @barraes Era um repositório publico no github, não um servidor

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  Silas Durans (@silasdurans) relatou um problema há 18 minutos

  O .env no GitHub é o mesmo problema com outro nome: segredo que deveria estar no servidor foi parar onde qualquer um lê. Bundle JS com API key hardcoded = .env commitado. Senha no frontend = credencial exposta no repositório. O vetor muda. A causa raiz é a mesma.

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  Dann Tech (@yt_DannTech) relatou um problema há 23 minutos

  🚨Alguém desenvolveu uma ferramenta que lê todas as suas mensagens de chat e cria um clone de IA seu. Fala como você, responde como você, pensa como você. Tem 16.400 estrelas no GitHub. O nome dela é WeClone. Exporte seu histórico de conversas. Alimente a ferramenta com ele. Ela faz o fine-tuning de um modelo de IA nos seus mensagens. Leva em conta suas gírias, seu senso de humor, seu tom de voz, sua personalidade. Depois, conecta a um chatbot e se torna você. Não é um chatbot comum com o seu nome escrito. É uma IA treinada em milhares de conversas reais suas. Aprende como você responde a perguntas, piadas, discussões e papos casuais. Aqui está como funciona: → Exporte seus registros de chat do WeChat, Telegram ou qualquer app de mensagens → WeClone processa e limpa os dados automaticamente → Faz o fine-tuning de um LLM de acordo com seu estilo e padrões de conversa → Captura seu vocabulário único, tom, humor e personalidade → Conecta o modelo treinado a uma interface de chatbot → Seu gêmeo digital está vivo. As pessoas podem "conversar com você" mesmo quando você não está lá. Aqui está a parte mais louca: Seus amigos enviam mensagens para o clone de IA sua. Eles não percebem que não é você. Usa suas expressões reais. Reflete seus padrões de tempo de resposta. Sabe como você reage a tópicos específicos porque aprendeu exatamente isso das suas conversas reais. Não é um truque de mágica. É proteção de identidade digital. Seus netos poderão conversar com a versão de IA sua muito depois que você se for. Sua personalidade. Suas histórias. Seu humor. Preservados. Espera-se que a indústria de gêmeos de IA valha bilhões de dólares. Empresas cobram milhares por perfis de personalidade digital personalizados. Isso é grátis. Hospedado no seu próprio servidor. Seus dados ficam no seu computador. 16.4K estrelas no GitHub. 1.3K forks. 422 commits. Licença AGPL-3.0. %100 Código Aberto.

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  Jeferson Duarte 🇧🇷🇮🇱🇺🇦 (@dofuturo) relatou um problema há 24 minutos

  @gustavo_pch A verdade é uma só, IA generativa - a tecnologia das LLMs - tem uma limitação clara: ela só consegue operar sobre o que existe em sua base de treinamento. Na tecnologia atual, LLMs jamais saberão se o que ela escreve é certo ou errado se não tiver quantidades absurdas de dados sobre o problema. Não à toa, ela performa muito mal em linguagens menos famosas. Todos esses projetos one shot de IA tem 30 mil repositórios no Github que seria literalmente só clonar. Só pesquisar lá "finanças pessoais", está tudo massivamente na base de treinamento. Agora se pergunte, por que o Bing, Duck Duck Go, Yahoo Search ainda não conseguem bater o Google em searching index? Porque a IA nunca viu e nem irá ver qual a mágica do Google por debaixo do capo, e logo, ela não consegue replicar. Isso na verdade é muito básico, não entendo a dificuldade das pessoas.

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  Yield Hunter (@yieldhunter95) relatou um problema há 25 minutos

  hacksider/Deep-Live-Cam: 1.789 estrelas hoje no GitHub. Face swap em tempo real na webcam com uma única foto de referência. Você troca de rosto ao vivo em qualquer videoconferência. Qualquer rosto. Qualquer pessoa. A pergunta que esse projeto inevitavelmente levanta: em quanto tempo isso se torna um problema sério para verificações KYC, reuniões corporativas e autenticação por vídeo? A tecnologia está 3 anos à frente da regulação. Como sempre.

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  Emerson Macedo (@emerleite) relatou um problema há 25 minutos

  Podendo agora usar o claude code no app e na web, conectado diretamente ao github, vejo vantagem em ter um iPad novamente, pra quando estiver na rua em momentos "aguardando atendimento" ou qualquer outro cenário onde você simplesmente está IDLE

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  Gustavo Alessandri (@webgus) relatou um problema há 26 minutos

  Se encontrar um erro, tiver uma ideia ou quiser propor uma melhoria, é só abrir uma issue ou fazer um fork no Codeberg ou no GitHub. Contribuições são bem-vindas. Essa é exatamente a ideia.