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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  albuquerque (@byalbuquerquesz) relatou um problema há 48 segundos

  Esse tipo de atitude é um mal exemplo terrível, pois desencoraja muita gente talentosa de melhorar a segurança da Internet e consequentemente pagar as contas com o trabalho bem-sucedido. É uma atitude deplorável vindo da empresa dona do Github

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  Jeannie/acc. (@FRGMTDJeannie) relatou um problema há 6 minutos

  @assis86x @github Infelizmente o ******* tá tendo problemas com tokens do claude.

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  kim (@FuraPauta) relatou um problema há 9 minutos

  Há duas semanas eu estava estudando o MiroFish. Não por curiosidade diletante. Eu queria entender por que um estudante de 20 anos, em dez dias, usando iA como ferramenta de construção, conseguiu criar algo que chegou ao primeiro lugar do GitHub global e recebeu investimento de 30 milhões de yuan em menos de 24 horas. A resposta curta é: porque ele entendeu que prever o futuro não é calcular uma equação. É simular um mundo e observar o que emerge. O MiroFish cria milhares de agentes digitais com personalidade, memória e lógica comportamental própria, joga todos dentro de um ambiente social simulado, e assiste. As coalizões se formam sozinhas. As opiniões se deslocam. Os padrões aparecem sem que ninguém os tenha programado. Eu olhei para isso e pensei: conheço essa arquitetura. Não o código. Não o stack tecnológico. A lógica. A premissa de que componentes isolados não preveem nada, mas componentes bem orquestrados produzem capacidade que nenhum deles teria sozinho. A ideia de que um grafo estruturado de conhecimento funciona como âncora de realidade. A convicção de que agentes com personalidade e memória se comportam de forma diferente de funções sem estado. A prática de compor frameworks existentes em vez de inventar do zero. A VIA opera *** os mesmos princípios. Em escala diferente, com propósito diferente, para um público diferente. Onde o MiroFish simula multidões, a VIA avalia uma pessoa. Onde o MiroFish modela opinião pública, a VIA modela como um executivo vai se comportar quando a pressão chegar no board. Onde o MiroFish gera cenários narrativos sobre sistemas sociais, a VIA gera cenários calibrados sobre um indivíduo em um contexto organizacional específico. Escrevi um tratado comparando as duas arquiteturas. Não para dizer que uma é melhor que a outra. Essa seria a resposta fácil, e a resposta fácil quase nunca é a resposta certa. Escrevi porque a convergência estrutural entre os dois sistemas revela algo sobre a direção da iA que me parece mais importante que qualquer comparação competitiva: estamos entrando em uma era em que modelar comportamento humano *** pressão deixou de ser exercício teórico e virou ferramenta operacional. O tratado é honesto sobre as limitações dos dois lados. O MiroFish não publicou benchmarks de acurácia. A VIA também não, embora esteja construindo o protocolo de acompanhamento longitudinal que vai permitir isso. O MiroFish tem um problema documentado de viés de manada nos agentes LLM. A VIA usa instrumentos (MBTI, Eneagrama) cuja confiabilidade psicométrica é contestada na literatura acadêmica, e mitiga isso com calibração Rasch e validação cruzada, mas os disclaimers existem por uma razão. A parte que mais me interessa no texto, se sou franco, é a que poucos vão ler com a atenção que merece: a seção sobre complementaridade. A possibilidade de alimentar um MiroFish com perfis comportamentais construídos pela VIA e rodar simulações de dinâmica de board com agentes configurados a partir de avaliações reais. Nash formal mais simulação emergente mais validação epistêmica. Três vértices de um triângulo onde cada um compensa as fraquezas dos outros. Isso ainda não existe. Mas a convergência arquitetônica sugere que vai existir. Publico o texto com uma declaração de interesse no topo: sou sócio da VIA, e o leitor tem direito de saber disso antes de avaliar qualquer conclusão. A análise reflete a visão da empresa. O rigor reflete a convicção de que transparência sobre limites é mais persuasiva do que fingir que eles não existem. O ensaio se chama "Mundos simulados, pessoas reais". Se você trabalha com governança, avaliação executiva, iA aplicada a decisão, ou simplesmente quer entender o que acontece quando simulação de multidões e avaliação individual de líderes operam *** a mesma lógica arquitetônica, vale a leitura. ousadia criativa. precisão estratégica. – por kim

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  Favinha (@tiredflavia) relatou um problema há 11 minutos

  Não sei se é da minha área, mas tem uns comentários no stackoverflow ou no github que beiram a grosseria gratuita, e são plataformas pra compartilhar/trocar conhecimento, ter discussões pra solucionar problemas

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  高安　カルロス (@Kazeshini_) relatou um problema há 15 minutos

  Falha zero-day no VS Code permite roubo de tokens GitHub OAuth com apenas um clique: o ataque induz a vítima a abrir um link que explora o sistema de troca de mensagens da webview isolada do editor, a fim de instalar uma extensão maliciosa capaz de capturar a credencial enviada do github[.]com para o github[.]dev. A vulnerabilidade ainda não foi corrigida, não recebeu CVE e pode ser mitigada ao limpar cookies e dados locais do github[.]dev no navegador, fazendo o alerta de login da extensão “GitHub Repositories” aparecer ao clicar em links de exploração. As informações são do site BleepingComputer.

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  Fernando Cruz → allowa.tech (@FernandoCruz_21) relatou um problema há 16 minutos

  É preciso ter muito cuidado com essa informação que está circulando. Eu quando vi já liguei o alerta. A mulher está com X sem atualizar por anos, do nada uma conta do Github no nome dela, prometendo solução do problema de memória. Não tem nenhuma confirmação que o github seja dela de fato. A chance disso ser scammers ao meu ver é gigante. Se forem testar usem um ambiente isolado.

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  Code All News (@codeallnews) relatou um problema há 19 minutos

  @sierracatalina Concordo demais. O maior ganho que vi em 2026 foi agents + SLM local transformando terminal/GitHub/docs feios em interfaces bonitas e funcionais. Ex: uso um agent que pega erro no console, explica em português claro + sugere fix com visual. Próximo passo é agents que reescrevem toda a doc de um repo pra ficar aesthetic. O que você colocaria em prioridade pra 'tornar bonito' depois de GitHub? @codeallnews

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  Kire AI (@TheKire7) relatou um problema há 19 minutos

  Se você não está buildando, o problema não é o orçamento. Dá para rodar uma infraestrutura nível enterprise gastando menos que uma pizza: - Claude = coding. ($20/mo) - Supabase = backend. (Free) - Vercel = deploying. (Free) - Namecheap = domain. ($12/yr) - Stripe = payments. (2.9%/transaction) - GitHub = version control. (Free) - Resend = emails. (Free) - Clerk = auth. (Free) - Cloudflare = DNS. (Free) - PostHog = analytics. (Free) - Sentry = error tracking. (Free) - Upstash = Redis. (Free) - Pinecone = vector DB. (Free) Agora me diga, o que vai fazer em relação a isso?

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  JVGS (@joaoguerber1) relatou um problema há 23 minutos

  @samuelrizzondev Por acaso o reviewer que sempre sugere mudanças é o GitHub copilot? Se for tivemos o mesmo problema, passamos a fazer review manual e ia somente apoio. Não dá pra confiar no review do copilot

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  Gustavo Alessandri (@webgus) relatou um problema há 24 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.

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  dennysmvn (@dennysmvn) relatou um problema há 27 minutos

  API do Github apresentando problemas no Brasil...

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  bebeto 🤖 (@bbtoBR) relatou um problema há 27 minutos

  🧠 RAG redescobre o conhecimento do zero em cada pergunta. LLM Wiki compila uma vez e fica mais inteligente pra sempre. Andrej Karpathy publicou isso há 2 dias. 5.000 stars no GitHub em 48 horas. A diferença na prática: RAG: você pergunta, a IA vasculha documentos, monta fragmentos, responde e esquece tudo. LLM Wiki: você adiciona uma fonte, a IA lê, atualiza páginas de entidade, sinaliza contradições, fortalece a síntese. O conhecimento acumula. Cada fonte torna o sistema mais preciso. Permanentemente. Pensa assim: Obsidian é a IDE. O LLM é o programador. A wiki é o codebase. Você nunca escreve a wiki. Você fornece as fontes. O agente faz o resto. Já estou pensando em como aplicar isso na gestão de conhecimento dos contratos. Documentação que acumula e se mantém atualizada automaticamente é exatamente o problema que ainda resolvo na mão. Você ainda usa RAG ou já testou alguma abordagem de knowledge base persistente?

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  Takashi (@gtkatakura) relatou um problema há 28 minutos

  Hoje sumiu um PR no projeto que trabalho. Deletado. Do nada. Investigando aqui, foi um problema aparente no GitHub. Abrimos um ticket com eles para investigar. Bizarro. Momento de considerar um backup, no mínimo, em outras opções.

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  Olavo Stauros (@olavostauros) relatou um problema há 29 minutos

  @cristianoid @astrodotbuild @github rapaz. acho que o que vc precisa não é se tornar dev. mas aprender a resolver problemas usando ferramentas como git, linux, sistemas operacionais. essas ferramentas usam linguagens computacionais. você pode resolver problemas de UX do jeito que eu fiz.

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  SpiderM (@SpiderMorpheus) relatou um problema há 30 minutos

  GitHub hackeado hahaha blablabla mas se liga, isso aqui é uma resposta publica a um incidente de verdade. Enquanto a mentalidade parão das empresas brasileiras NÃO FOR ASSIM Sec vai ser sempre piada. A gente nunca sabe nada nem ***** nenhuma dos ataques que acontecem aqui. Isso é um problema, porque dificulta o compartilhamento de informações. E eu sei que não é só culpa da empresa, é parcialmente culpa de como a LGPD foi escrita, mas a gente precisa mudar o mindset pra ontem. A gente precisa parar de ser criança no cenário de cibersegurança, não porque nossos pesquisadores e especialistas são ruins (não são), mas porque as empresas ainda são bebezinhos mimados em comparação com o cenário ******.