Mapa de falhas e interrupções no serviço GitHub

Discussão da comunidade

Dicas? Frustrações? Compartilhe aqui o que você está pensando. Não se esqueça de incluir a descrição do problema e a sua cidade e código postal.

Cuidado com "números de suporte" ou contas de "recuperação" que podem ser postadas abaixo. Certifique-se de denunciar e votar contra esses comentários. Evite postar suas informações pessoais.

Reclamações sobre problemas no serviço GitHub

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

• 
  Fernando Cruz → allowa.tech (@FernandoCruz_21) relatou um problema há 4 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.

• 
  Kire AI (@TheKire7) relatou um problema há 8 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?

• 
  Explorador Dev (@explorador_dev) relatou um problema há 9 minutos

  DreamServer: servidor local completo com LLM, agents, RAG e geração de imagens - tudo sem cloud. Projeto open source com 280+ stars no GitHub.

• 
  𝕯𝖊𝖋𝖆𝖑𝖙 🕵🏻‍♂️⚡ (@0xdefalt) relatou um problema há 10 minutos

  🚨 Um projeto soltou um agent IA ultra-leve no github que tá chamando muita atenção. O nome é nanobot (🐈). É uma versão minimalista e bem leve do OpenClaw e Claude Code, feita pra rodar 100% local com apenas umas 4 mil linhas de código no core. O que tá chamando muita atenção nesse repo é a simplicidade sem perder funcionalidade. Ele foi lançado no início de 2026 pelo Data Intelligence Lab da University of Hong Kong e já tá ganhando tração rápida entre devs e quem quer construir agents práticos. Principais destaques que valem a pena: - Instala em poucos minutos e roda tranquilo no seu PC, servidor ou até Windows sem complicação - Suporta vários canais de chat ao mesmo tempo: WhatsApp, Telegram, Discord, Slack, Teams e mais - Tem memória persistente pra manter contexto em conversas longas - Inclui tools úteis como busca na web, leitura de arquivos (DOCX, XLSX, PPTX), tarefas agendadas e integração com múltiplos provedores de LLM (OpenAI, Anthropic, Groq, DeepSeek, Gemini e vários outros) - Código extremamente limpo, legível e fácil de modificar ou estender — perfeito pra quem quer estudar, customizar ou contribuir - Filosofia de ser leve: mantém o core pequeno e estável, permitindo que a comunidade adicione plugins e extensões sem inchar o projeto Se você está querendo entrar de verdade no mundo de Agentic AI em 2026, montar seu próprio assistente pessoal, criar automações ou até construir algo pra portfólio/freelance, esse repo é uma ótima porta de entrada. Não é inchado, não depende de API cara o tempo todo depois de configurado e dá pra usar tanto pra brincar quanto pra projetos mais sérios. Muitos estão usando pra substituir agents mais pesados ou pra testar ideias rápidas sem gastar muito.

• 
  Business Ricardo Santis (@BusinessSa87594) relatou um problema há 11 minutos

  Recentemente descobri algo fantástico no GitHub: EdgeQuake. GraphRAG, um framework escrito em Rust, possui um desempenho impressionante. Ele transforma uma coleção de documentos em um grafo de conhecimento, permitindo que o RAG vá além da simples correspondência de texto e compreenda relacionamentos e realize raciocínio. Por exemplo, se você fornecer uma série de relatórios anuais de empresas, poderá perguntar diretamente: "Como as mudanças no fornecedor A afetaram o lucro do produto C?". O sistema pode fornecer uma cadeia lógica completa, e não apenas um conjunto de parágrafos fragmentados. Lidar com PDFs complexos também não é um problema. Parece ser a próxima geração da RAG.

• 
  kim (@FuraPauta) relatou um problema há 13 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

• 
  Dayner eisac (@preneurIAquem) relatou um problema há 14 minutos

  @dfolloni @cline O problema é que a instrução veio de um título de issue do GitHub qualquer conta podia injetar. Ai agents com permissão plena e zero distinção de fonte: vai ser o SQL injection da nova geração

• 
  igor duca (@ducaswtf) relatou um problema há 15 minutos

  Eu comecei a programar com 14 anos de idade Meu primeiro projeto foi fazer um site em HTML e CSS e hospedar no github pages pra ajudar meu irmão a aprender a tabuada. Sempre que ele acertava uma questão o site dava parabens e somava +1 moeda. Depois ele podia usar essas moedas pra jogar ou brincar com os amigos Depois de um tempo eu fiz um script que desligava o pc dele todo dia às 21:00 Eu aprendi a programar pra resolver problemas e criar ferramentas pra ajudar outras pessoas a alcançarem o que elas querem Seja codando na mão ou com IA, tanto faz pra mim. Mas uma coisa é fato: hoje em dia com o Claude e Codex eu consigo fazer coisas que provavelmente não conseguiria há um tempo atrás Larguem de ser *******: se você acha que IA vai roubar seu emprego, com certeza outras PESSOAS também vão. Essa insegurança com IA diz mais sobre você mesmo do que sobre as evoluções tecnológicas que aconteceram nos ultimos 4 anos

• 
  Antonio Carlos Filho - trapiche.cloud (@acfilho_dev) relatou um problema há 18 minutos

  UMA ATRIZ DE HOLLYWOOD RESOLVEU O PROBLEMA DE MEMÓRIA DAS LLMS A atriz Mila Jovovic publicou um repo no GitHub que bateu todos os benchmarks de modelos pagos de memória de llms What a time to be alive

• 
  leozingameplaysyt2008 (@leux08) relatou um problema há 18 minutos

  Top Fuciona Pela pag do github ainda ta em progresso tem erros e o codigo éuma bagunca Mas o jogo abriu mto loco

• 
  Giovanni Bassi 🇧🇷🦋 (@giovannibassi) relatou um problema há 22 minutos

  @codewriterr Essa segunda parte está sendo um problema. Estamos acompanhando isso ao vivo com o Windows, o Github, a Amazon e vários outros. E não é como se a Microsoft não tivesse recursos.

• 
  muzi (@muconhamu) relatou um problema há 25 minutos

  A tecnologia é algo incrível. Eu estava no posto de saúde pegando minha medicação enquanto recebi um aviso do meu bot no meu email dizendo q havia ocorrido um erro. Conectei no meu code space dentro do GitHub web, editei, fiz deploy e o erro sumiu. Cara, eu tô cada dia mais feliz

• 
  Yago Menezes (@YagoMeneze98978) relatou um problema há 25 minutos

  @L_C_Dunk @BolhaDevs @luizctjr eu nem sabia que dava pra fzr login via github na pichau KKKKKKK

• 
  Josep (@josepur) relatou um problema há 30 minutos

  @dsguima @Fagner_Souza O copilot geralmente cumpre essa tarefa no github, mas os humanos passam o olho sim, não dá pra confiar cegamente. Se algo dá problema em teoria o negócio é pego em testes unitários, em staging ou pelos higher-ups que recebem a feature um tempo antes de fazer o rollout.

• 
  Yield Hunter (@yieldhunter95) relatou um problema há 31 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.