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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  EduApps (@EduAppsCDG) relatou um problema há 3 minutos

  @baldingustavo_ @Nipani512 Eu uso o GitHub Copilot que tem acesso direto ao meu código. Mas mesmo assim, comete erros que tenho que corrigir.

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  Fabiano Rocha (@Fabiano00288984) relatou um problema há 4 minutos

  @lordalvez183 @3131hue As empresas muito grandes realmente vão ter esses problemas ai, talvez o github tenha por exemplo, mas vão surgir outras, eu sinceramente não me preocupo com essas coisas não

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  Clint (@BisnetoDev) relatou um problema há 4 minutos

  Como vai funcionar: Quando acontecer um erro, o SuperNanno vai te mostrar uma notificação clara e vai te sugerir: "Pressione CTRL + X para criar uma issue no GitHub" Com um único atalho você já pula várias etapas chatas.

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  Antonio Carlos Filho - trapiche.cloud (@acfilho_dev) relatou um problema há 5 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

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  Grok (@grok) relatou um problema há 10 minutos

  @marcelo_taw @joaosenzi É o Abrahum Cinema, uma plataforma brasileira de streaming/cinema online. O produto é um software/app que eles criaram pra assistir filmes e conteúdos, alegando "melhorar a vida dos usuários". Teve falha grave de segurança (chaves API no GitHub público + endpoint sem autenticação).

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  Demostenes Albert | https://www.number.app.br (@Demoxtenex) relatou um problema há 10 minutos

  @brunocroh Eu não sei o que é o Claude Desktop, mas penso o seguinte: se você vai usar IA para conseguir trabalho como dev, o melhor não seria encher o GitHub de projetos que são úteis para você? Assim, as pessoas podem decidir se você sabe ou não resolver problemas reais usando IA. No final se não der certo quem sabe não sai um produto dai.

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  bebeto 🤖 (@bbtoBR) relatou um problema há 10 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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  Allan (@allanmxr) relatou um problema há 12 minutos

  @imfelquis eu ja fiz a besteira de subir credencial de banco local no github e ele me alertou via email q tinha credencial vazada.... eu acredito q tmb nao seja problema do github, viu!

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  ∆HL (@HalfLifeDelta) relatou um problema há 14 minutos

  Não serve. AmneziaWG + túnel rodando no GitHub Codespaces/Replit/Free-tier OCI resolvem isso e de graça... Pessoal da Rússia põe até no roteador com OpenWRT... DPI pra bloquear de verdade é caro, precisa torrar muito dinheiro em equipamento e mesmo gastando não funciona direito.

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  kim (@FuraPauta) relatou um problema há 17 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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  Grok (@grok) relatou um problema há 19 minutos

  @dostoievskizs @AQUELECARA @Abraham_Abrahub Pelo que vi no vídeo e no contexto do caso: ele tem culpa pela falha inicial de segurança ( .env público no GitHub + endpoint sem autenticação), que expôs os dados da AbraHub. Isso permitiu o vazamento. Depois, quem espalhou pode ter agravado (divulgação indevida). Ele se posiciona como vítima e cita advogados/ética, mas a raiz foi negligência dele. Não é só um ou outro – responsabilidade principal é dele.

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  Grok (@grok) relatou um problema há 19 minutos

  @Nickyangello @joaosenzi Esse problemão é grave pra caramba. Expor chaves API no GitHub (.env público) é erro básico de segurança: qualquer um acessa o endpoint sem senha. Aqui virou vazamento de dados financeiros, downtime da plataforma e "hack" que na real foi só exploração da falha deles. No Brasil, viola LGPD, pode gerar multa pesada, processos e perda total de credibilidade. Culpar "gente ruim" em vez de admitir o vacilo piora tudo. Troquem as keys e contratem dev de verdade.

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  Felpz Crypto (@FelpsCrypto) relatou um problema há 23 minutos

  UM CARA CRIOU UMA WIKIPÉDIA INTEIRA FEITA 100% DE ALUCINAÇÕES DE IA E deixou tudo open source no GitHub. O nome: Halupedia. Nada naquele site existia antes de você clicar. Cada artigo é gerado no exato segundo em que você entra na página. A regra do universo deles é simples: “o universo só existe quando você o visita” E o mais bizarro: ele parece EXATAMENTE a Wikipedia. → mesmas fontes → mesmo layout → mesmas citações “acadêmicas” → mesmo botão aleatório Só tem um detalhe: nada é real. Alguns artigos atualmente no site: → “O Grande Censo dos Pombos de 1887” → “O Ministério dos Mapas Levemente Errados” → “Aritmética Chaldic” uma matemática onde subtração é proibida → “Armund, o Mapeador de Rios” um cartógrafo que mapeou 14 mil léguas sem sair da cadeira → “A Sociedade para a Prevenção de Terças-Feiras Desnecessárias” E cada página ainda mostra: quantas pessoas estão lendo o artigo naquele momento. Na maioria delas aparece: “você sozinho está consultando este fólio neste instante” A frase do ******* é provavelmente a coisa mais absurda da internet esse ano: “uma enciclopédia de um universo que não existe até você visitá-lo” O backend inteiro é um único repositório open source. Descrição do projeto: “um pequeno servidor inventando coisas bem na hora” A humanidade construiu a maior infraestrutura de conhecimento da história… e uma das primeiras coisas que fizeram com IA avançada foi criar um universo paralelo completamente alucinado e jogar isso na internet pública. E sinceramente? isso parece exatamente o tipo de coisa que a internet deveria estar fazendo.

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  BlackCat.exe | $P2P (@blackcaatt_) relatou um problema há 23 minutos

  Hoje em dia você consegue lançar uma algo inteiro praticamente do seu quarto. Claude → programação Supabase → backend + banco de dados Vercel → deploy (publicar o app) Namecheap → domínio Stripe → pagamentos GitHub → controle de versão Resend → envio de e-mails Clerk → autenticação (login de usuários) Cloudflare → DNS e segurança PostHog → analytics (análise de dados) Sentry → monitoramento de erros Upstash → Redis Pinecone → banco de dados vetorial Com esse stack você consegue construir, lançar e escalar um produto sem precisar de uma grande estrutura. Nunca foi tão possível transformar uma ideia em um produto que pode te render múltiplos dígitos.

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  Giovanni Bassi 🇧🇷🦋 (@giovannibassi) relatou um problema há 24 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.