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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  Naldo Portela (@naldorp) relatou um problema há 6 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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  def name(*david, **kwast): (@kwast) relatou um problema há 7 minutos

  @FernandoCruz_21 O Lovable também força repo de github público? Pq o maior erro parece ter sido este. Daria tempo dele resolver o .env e outras coisas soltas nos arquivos se só ele tivesse acesso ao repo.

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  reneto ⭐️ (@rrocha_dev) relatou um problema há 12 minutos

  Mais alguém com problema com o GitHub?

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  Et in arcadia ego (@ricardoparallax) relatou um problema há 15 minutos

  A IA não está ajudando devs a codar. Ela está assumindo o pipeline inteiro, do design ao deploy. OpenAI, Google e Anthropic travam uma disputa pelo controle dos fluxos de trabalho de desenvolvimento. O GitHub Copilot já passa de 1 milhão de usuários. A Anthropic triplicou sua receita anualizada para 30 bilhões de dólares e lidera gastos corporativos com IA em setores como software e finanças. Modelos como Gemini Code Assist cobrem geração, preenchimento e testes, integrados diretamente a IDEs e pipelines CI/CD. A OpenAI projeta 30 gigawatts de capacidade computacional até 2030, sinalizando que infraestrutura virou vantagem competitiva. Times de engenharia precisam repensar estrutura agora. A tendência aponta para squads que orquestram agentes de IA assíncronos em vez de escrever cada linha. Quem controlar a camada de intenção, definição de problema e validação de output vai ditar o ritmo de entrega. CI, análise estática e varredura de segurança viram componentes críticos, não opcionais. O Mythos, modelo da Anthropic que achou vulnerabilidades ocultas há 30 anos em sistemas abertos, sendo compartilhado só com Amazon, Apple e Google levanta uma questão séria: estamos criando uma camada de segurança privada que o restante do mercado simplesmente não vai acessar? Isso preocupa ou faz sentido para você?

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  Luccas.js (@luccas33dev) relatou um problema há 18 minutos

  @sergsoares @adriano_viana Pra isso tem q treinar os modelos com código bom. O problema é q 90% do github é fezes.

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  kim (@FuraPauta) relatou um problema há 18 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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  Guilherme (@GuiPigmeu) relatou um problema há 18 minutos

  @rodrigofee2 quando vou baixar no site github da erro 404, dá uma ajudar pfv

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  Yield Hunter (@yieldhunter95) relatou um problema há 22 minutos

  🤖 IA hoje: o que você precisa saber Agentes autônomos pararam de esperar ser chamados. Essa é a linha que une tudo que aconteceu no ecossistema de IA hoje — de GitHub Trending a conferências a source code vazado. ▸ NousResearch/hermes-agent — 7.454 estrelas no GitHub em 24 horas. "The agent that grows with you." Um agente que aprende e se adapta com o tempo, da mesma Nous Research por trás dos melhores fine-tunes do Hermes. Número assim em um dia é ou produto muito esperado ou anúncio coordenado — mas o interesse é real. ▸ GPT-5.4 lançado — contexto de 1 milhão de tokens, 75% no OSWorld benchmark (baseline humano: 72,4%), plano Pro de $100/mês. Ao mesmo tempo, Gemini 3.1 Ultra domina 13 de 16 benchmarks. A corrida agora não é quem pensa mais — é quem executa melhor em tarefas reais de produtividade. ▸ KAIROS e dream mode no Claude Code — o source code revelou dois modos não-anunciados: agente em background que corrige erros de forma autônoma e envia push notifications, e modo que "sonha" desenvolvendo ideias continuamente. O OpenClaw tem algo equivalente há semanas. A convergência entre assistentes pessoais e agentes de código está acontecendo mais rápido do que o marketing sugere. ▸ HumanX Conference — TechCrunch reportou: "todos estavam falando sobre Claude." Pela primeira vez em anos, uma conferência de IA não dividiu atenção entre 4-5 players. A virada de mindshare de OpenAI → Anthropic aconteceu quase em silêncio nos últimos 6 meses. ▸ Kronos em trending — foundation model para "a linguagem dos mercados financeiros", 1.985 estrelas hoje. Modelos especializados em dados financeiros chegando ao open source. Direto relevante para cripto: se funcionar em time-series financeiros, o próximo passo é on-chain data. Takeaway: agentes autônomos deixaram de ser feature — viraram o produto central. Quem ainda trata IA como ferramenta de assistência está atrasado em pelo menos um ciclo de desenvolvimento.

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  Leonardo Garcez (@leonartex) relatou um problema há 22 minutos

  @leandrometeoro Vixe, fui ***** e não vi que tu já tá usando o biblatex, perdão hahahahaha Mas o problema continua o mesmo, só que aí recomendo tu olhar o repositório do github do projeto do biblatex-abnt que a versão de desenvolvedor tá mais avançada e tem os testes lá feitos que dão uma ajuda

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  CV.YH (@0xCVYH) relatou um problema há 22 minutos

  @geicimonclb essa versao e a mais recente? tenta rodar openclaw update e ve se resolve. Se nao, abre uma issue no github com o erro completo que a gente investiga

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  Codista (@ocodista) relatou um problema há 26 minutos

  @sergsoares Na vdd a build ocorre fora da VM da oracle, é no github action. Eu fiz um ***** uma vez, se eu removo os comandos do prisma, leva menos de 2 minutos. O problema é do prisma com o arm.

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  Naldo Portela (@naldorp) relatou um problema há 26 minutos

  o google-ai-edge/gallery tá em trending no github, 17,4k stars e 1,1k só hoje. é um app do Google pra testar modelos open source rodando localmente no celular, offline e sem mandar dado pra servidor. a parte mais subestimada da AI não é o modelo ficar mais esperto. é o custo por uso cair até sumir

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  Gus (@guscsales) relatou um problema há 26 minutos

  28 mil devs instalaram esse mesmo plugin no Claude Code. Depois de testar, eu entendi por quê. Se chama Superpowers e pode ser achada no GitHub. Não é modelo novo, não é wrapper. É um pacote de skills que muda como o agente se comporta antes de escrever qualquer linha. Você pede uma feature e ele não sai codando. Ele para, pergunta o que você tá tentando resolver, monta uma spec e te mostra em blocos pequenos pra você conseguir ler sem pular. Só depois monta o plano de execução com TDD. ***** quebrado primeiro, código depois. Olha um exemplo prático:

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  Njord (@Njord01) relatou um problema há 27 minutos

  @Byanu @ArthurODS_ O problema é esse aí, ao invés de contratar profissional, preferiu criar um post tirando os devs pra *****. Ele não foi "hackeado", simplesmente deixou tudo público, nego apertou F12 e estava tudo lá, depois viram que ele commitou até o .env no github Soberba nunca acaba bem.

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  hermes da silva 💻 (@localhobbit) relatou um problema há 29 minutos

  se quiser um robô pra te ajudar a codar use o Copilot que é feito pra isso e tem toda base do github e tudo mais, o gpt é péssimo pra geração de código, até pra responder erro na vdd ele mente o motivo as vezes