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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  Issa - Build in HOME (@issanode) relatou um problema há 7 minutos

  A única coisa que não funciona no momento no Github é o Copilot

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  Jeferson Duarte 🇧🇷🇮🇱🇺🇦 (@dofuturo) relatou um problema há 8 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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  Vinicius Alves Sousa (@Vinicius_ASousa) relatou um problema há 8 minutos

  CTOs, uma curiosidade: Quando um novo desenvolvedor entra na empresa, quanto tempo sua equipe leva para provisionar todos os acessos necessários? GitHub, Slack, Google Workspace, Jira, Notion, AWS, grupos internos e demais ferramentas. Isso é algo que já está automatizado ou ainda acontece de forma manual? Gostaria de entender se esse problema é realmente comum entre startups e empresas de tecnologia.

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  𝐌𝐨𝐨𝐧𝐯𝐫𝐜𝐡 | 👑 🌙 (@arthuriarley_) relatou um problema há 16 minutos

  @Jotinhaaa519 @Vinicaos_ @PythonPr meu github parece um semáforo quebrado de tanto verde

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  ProjetoLabo (@ProjetoLabo) relatou um problema há 17 minutos

  O OkoBot sequestra o Ledger Live e o Trezor Suite que a vítima já tem instalados. Quando a carteira de hardware é conectada, o malware exibe uma janela falsa de recuperação pedindo a frase de recuperação dentro do próprio aplicativo legítimo. A pessoa digita os dados porque confia no programa que instalou. Kaspersky identificou centenas de vítimas em 25 países, com Brasil no topo. O framework tem mais de 20 módulos, incluindo keylogger e roubo de frases de recuperação. A infecção chega por GitHub com falsos instaladores e por ClickFix, onde o usuário copia código malicioso achando que está resolvendo um erro. O alvo principal são desenvolvedores, quem mexe com ferramentas de trabalho e tem carteira de criptomoedas ao mesmo tempo. #cybersecurity

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  Anderson Lima (@andersonlimadev) relatou um problema há 21 minutos

  A maioria dos templates de IA falha. Eles acumulam dezenas de workflows gigantes em Markdown, mas no meu dia a dia, se você não tratar o estado e o fallback, toda essa teoria vira só ralo de token. O fluxo simples bem orquestrado sempre vence o codex complexo do GitHub.

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  someone (@zaneves01) relatou um problema há 21 minutos

  O actions do GitHub é muito lento sou muito mais o velho careca do jenkins.

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  Thiago Bastos (@ThiagoFBastos) relatou um problema há 23 minutos

  O desafio de programação de hoje é um problema do Beecrowd 🎉 O problema é o "Apenas Mais Alguns Triângulos!" Como você resolveria? Me diga nos comentários a sua solução! Tenho duas dicas: 1. Trate isso como o problema de encontrar o número de pares que dão uma certa soma 2. Tente modelar isso como um problema de polinômios A solução e o código disponível no GitHub serão liberados em pouco tempo #programacao #competitiveprogramming #dsa

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  Lucas ⬛️🟨⬜️ (@leiteluke) relatou um problema há 24 minutos

  @clarionrox @oraulsena O problema do voto impresso é só um: Se ocorre o pleito, alguém pede recontagem, é detectado divergência no papel vs o digital. Em qual mídia a gente acredita? Eu particularmente acreditaria na digital, a física é mais fácil de fraudar via engravidamento. O problema todo não é do método, é a falta de transparência no processo. Todo mundo na área da segurança da informação sabe que não se faz segurança por obscuridade. Os codigo-fonte da urna ja era pra estar no Github a muito tempo.

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  Rafael (@sysdownbr) relatou um problema há 24 minutos

  Muitos problemas com github hoje, será que caiu de novo?

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  Product Guru’s (@product_gurus) relatou um problema há 27 minutos

  nossa, o gpt tá com uns erros *******. não consegue lê o github e nem atualizar repos.

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  ForaDoPadrao (@ao_padrao) relatou um problema há 29 minutos

  @renatolaurino Você deveria ser mais visto, parece (porque eu vi pouco ainda) que é bem interessante o que você posta, vi um comentário seu falando.... Enfim estou de olho em você, muito bom! em breve vou te perturbar na DM para tirar algumas duvidas... " 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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  Leão (@RodrigoLeao) relatou um problema há 29 minutos

  Lá em 2004, eu gostava muito de frequentar os fóruns de Linux. Participei de muitas comunidades. No cenário atual eu sinto falta dessa "centralização". Você busca soluções pra problemas e cai em sites soltos, github, canais... Os fóruns de linux morreram?

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  Nett0 (@nett0eth) relatou um problema há 30 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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  lopescoms (@lopescoms_) relatou um problema há 32 minutos

  Ideia de SaaS: Um SaaS de matchs amorosos por linguagem de programação, contribuição em projetos em comum, etc. O match vai ser uma espécie de PR que você manda para a/o pretendente. Login com github. Usariam?