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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  Andre  (@bandrefilipe) relatou um problema há 10 minutos

  @devcafeinado @sindarzin @V82395460Marcos Oi! Se ainda estiver precisando de ajuda, manda o link do repo no github que eu abro um PR pra vc corrigindo e explicando o pq do problema

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  Dann Tech (@yt_DannTech) relatou um problema há 10 minutos

  🚨Alguém desenvolveu uma ferramenta que lê todas as suas mensagens de chat e cria um clone de IA seu. Fala como você, responde como você, pensa como você. Tem 16.400 estrelas no GitHub. O nome dela é WeClone. Exporte seu histórico de conversas. Alimente a ferramenta com ele. Ela faz o fine-tuning de um modelo de IA nos seus mensagens. Leva em conta suas gírias, seu senso de humor, seu tom de voz, sua personalidade. Depois, conecta a um chatbot e se torna você. Não é um chatbot comum com o seu nome escrito. É uma IA treinada em milhares de conversas reais suas. Aprende como você responde a perguntas, piadas, discussões e papos casuais. Aqui está como funciona: → Exporte seus registros de chat do WeChat, Telegram ou qualquer app de mensagens → WeClone processa e limpa os dados automaticamente → Faz o fine-tuning de um LLM de acordo com seu estilo e padrões de conversa → Captura seu vocabulário único, tom, humor e personalidade → Conecta o modelo treinado a uma interface de chatbot → Seu gêmeo digital está vivo. As pessoas podem "conversar com você" mesmo quando você não está lá. Aqui está a parte mais louca: Seus amigos enviam mensagens para o clone de IA sua. Eles não percebem que não é você. Usa suas expressões reais. Reflete seus padrões de tempo de resposta. Sabe como você reage a tópicos específicos porque aprendeu exatamente isso das suas conversas reais. Não é um truque de mágica. É proteção de identidade digital. Seus netos poderão conversar com a versão de IA sua muito depois que você se for. Sua personalidade. Suas histórias. Seu humor. Preservados. Espera-se que a indústria de gêmeos de IA valha bilhões de dólares. Empresas cobram milhares por perfis de personalidade digital personalizados. Isso é grátis. Hospedado no seu próprio servidor. Seus dados ficam no seu computador. 16.4K estrelas no GitHub. 1.3K forks. 422 commits. Licença AGPL-3.0. %100 Código Aberto.

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  Kire AI (@TheKire7) relatou um problema há 12 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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  Primo dos Dividendos (@FrenteOcidental) relatou um problema há 12 minutos

  Imagina que você quer que o Claude leia seu Google Drive, edite seu Notion, mande mensagem no Slack e analise dados do GitHub. Antes: 4 integrações separadas, cada uma reinventada. Depois do MCP: você instala 4 "MCP servers" e pronto. Plug and play. Os devs chamavam isso de "problema N×M". Acabou.

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  Jeannie/acc. (@FRGMTDJeannie) relatou um problema há 16 minutos

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

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  Yield Hunter (@yieldhunter95) relatou um problema há 17 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.

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  Et in arcadia ego (@ricardoparallax) relatou um problema há 22 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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  Takano (@ktakanopy) relatou um problema há 33 minutos

  Eu vi alguns comentários de "ah o Claude não detecta os erros localmente mas detecta no Github". Isso acontece pq: - O contexto no Github está zerado. - Provavelmente tem algum prompt ou workflow de review. - existe aleatoriadade nas LLMs

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  nicolasmelo (@nicolasmelo) relatou um problema há 38 minutos

  Desde que o pessoal começou a vibe codar parece que os problemas nas plataformas triplicaram. Quase toda semana parece que dá algum tipo de problema no Github, agora as Actions tão fora do ar... Assim, não sou contra codar com IA, mas não precisa diminuir a qualidade tb, né?

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  Naldo Portela (@naldorp) relatou um problema há 39 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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  muzi (@muconhamu) relatou um problema há 42 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

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  Yield Hunter (@yieldhunter95) relatou um problema há 44 minutos

  90% do código produzido pelo Claude vai para repositórios GitHub com menos de 2 estrelas. Análise publicada hoje no Hacker News — 303 pontos de engajamento. Isso é sinal de problema ou sinal de saúde? Um lado diz: código descartável, IA gerando coisas que ninguém usa nem mantém. O outro diz: experimentação em escala real — a maioria das ideias sempre foi descartada antes de escalar. Isso nunca mudou. O que mudou: antes, apenas engenheiros experientes conseguiam prototipar rápido. Agora qualquer pessoa pode testar 10 ideias em um dia. Mas o mercado pode estar errado sobre o que métricas de estrelas no GitHub ainda significam na era da IA.

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  CV.YH (@0xCVYH) relatou um problema há 46 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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  Scheuer (@frankiecheuer) relatou um problema há 47 minutos

  utilizei uma source do github "zenshi" como base principal, a ideia do projeto é um site de animes sem anuncios e monetização, não sei ate quando vai ficar online, então aproveitem! caso encontrar problemas no site, me manda uma dm pls

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  O Pantera Negra · IA & Produto 🤖 (@opanteranegra77) relatou um problema há 50 minutos

  O GitHub diz: 'é opt-out, igual à prática da indústria nos EUA'. Exatamente esse é o problema. Código proprietário, lógica de negócio, segredos de implementação — isso exige consentimento ativo. Prática de indústria não é princípio de privacidade.