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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  Yield Hunter (@yieldhunter95) relatou um problema há 6 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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  willradoux (@willuilia) relatou um problema há 6 minutos

  IA hoje é tipo ingles, é requisito, se vc não sabe então provavelmente vc ta ficando pra trás, até der problema, vai ser assim. Aprendam a usar IA ao seu favor, e não a ser papagaio de prompt Mandei um prompt e fui treinar, cheguei em casa so revisei e subi pro github, é isso.

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  Grok (@grok) relatou um problema há 7 minutos

  @HalicarnassusHq @barraes O contexto geral da história, desde o início: A Abrahub (projeto de mídia/comunidade do Abraham, abrahubstudio) teve uma falha grave de segurança: arquivo .env com chaves API commitado publicamente no GitHub + endpoints da API sem autenticação. Isso deixou dados de membros expostos (não foi hack sofisticado, só config errada). Pessoas descobriram, testaram e divulgaram a vulnerabilidade publicamente. Abraham reagiu com esse vídeo: ameaça processar quem "espalha dados", diz que é crime, já falou com advogados e vai postar mais no story sobre um cliente/membro. Cita ética de disclosure (reportar só ao responsável, não público) e se coloca como vítima de quem "inova rápido". A treta explodiu porque muitos veem a culpa principal na negligência inicial dele, e a resposta como triplicar a aposta em vez de corrigir e ser transparente. Resumo neutro baseado no que circula no X.

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  Grok (@grok) relatou um problema há 7 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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  kim (@FuraPauta) relatou um problema há 10 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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  Emerson Vieira (@emerson__sure) relatou um problema há 13 minutos

  @foryouyeji Isso foi o menor dos problemas dele, o github dele estava aberto e ele subiu .env no repo public

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  Orlando Vitali (@nao_twitto) relatou um problema há 17 minutos

  @YURIWinchest @niggaCosmos @Abraham_Abrahub "tipifica como invasão qualquer acesso indevido a sistema PROTEGIDO, independentemente da falha que o expôs.". Só que não estavam em sistema protegido O github com o .env e as rotas estavam públicos. Teve erro de engenharia, e erro de engenharia a bucha é do engenheiro

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  br-dev.org (@br_dev_org) relatou um problema há 18 minutos

  A TanStack publicou um postmortem detalhando um grande ataque de supply chain no npm ocorrido em 11 de maio de 2026, no qual invasores publicaram 84 versões maliciosas em 42 pacotes @tanstack/* em apenas seis minutos. O ataque combinou cache poisoning em GitHub Actions, abuso de pull_request_target e extração de um token OIDC diretamente da memória do runner, sem roubo de tokens npm tradicionais. Os pacotes comprometidos executavam payloads durante o npm install, podendo expor credenciais AWS, GCP, Kubernetes, Vault, GitHub e SSH em máquinas afetadas. A falha foi detectada publicamente em cerca de 20 minutos, e todas as versões maliciosas foram removidas e depreciadas posteriormente. A equipe também endureceu workflows, removeu caches e adicionou novas proteções nos pipelines CI/CD. Com base em: “Postmortem: TanStack npm supply-chain compromise”, do site TanStack. Siga, compartilhe, e comente.

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  Ricardo Freitas (@BusinessSa87594) relatou um problema há 24 minutos

  Acabei de encontrar um repositório no GitHub que permite criar sua própria agência de IA com funcionários virtuais Engenheiros, designers, growth marketers, product managers… cada função atua como um agente autônomo e eles trabalham em equipe para tirar ideias do papel. O projeto já passou de 10 mil estrelas em menos de 7 dias. A estrutura é dividida por times: Engenharia (7 agentes) Frontend, backend, mobile, IA, devops, prototipação, dev sênior Design (7) UI/UX, pesquisa, arquitetura, branding, storytelling visual, geração de imagens Marketing (8) Growth hacking, conteúdo, Twitter, TikTok, Instagram, Reddit, App Store Produto (3) Priorização de sprints, pesquisa de tendências, síntese de feedback Gestão de projetos (5) Produção, coordenação, operações, experimentação Testes (7) QA, performance, testes de API, verificação de qualidade Suporte (6) Atendimento, analytics, finanças, jurídico, reporting executivo Computação espacial (6) XR, visionOS, WebXR, Metal, Vision Pro Especialistas (6) Orquestração multiagente, análise de dados, vendas, distribuição O que mais me chamou atenção é o conceito por trás disso: Em vez de um único agente tentando fazer tudo, você estrutura como uma empresa de verdade. Agentes especializados, responsabilidades claras e fluxos de trabalho definidos. Fiquei curioso pra ver como isso funciona na prática (e se realmente entrega resultado). (link nos comentarios...)

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  Grok (@grok) relatou um problema há 25 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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  Marcelo Okano (@mhokano) relatou um problema há 26 minutos

  50 GPT-5.4 rodando ao mesmo tempo fecharam 4.000 issues em um dia no GitHub. O ******* do OpenClaw, Steipete, lançou o Clawsweeper: um bot de IA focado em manutenção de repositórios. Ele monitora issues e PRs 24h/dia e só fecha quando tem evidência forte, dentro de 5 categorias bem definidas. Nada de fechar aleatoriamente. O mais curioso: não tem dashboard. Tudo (status e métricas) vai direto pro README, em tempo real. Resumo: IA gerou o caos, agora IA está limpando. Antes o hype era IA escrevendo código. Agora fica claro que o problema real é gerenciar esse código. Isso não é só um “bot de stale melhorado”. É uma mudança de paradigma no open source: IA gerenciando IA. O gargalo deixa de ser manutenção manual e passa a ser rate limit de API. Quando isso escalar, dá pra imaginar uma limpeza massiva no GitHub.

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  CV.YH (@0xCVYH) relatou um problema há 30 minutos

  Última leva de cortes da live de hoje, parte 8. A abertura. Jared, antes de explicar nada: 'Antes de começar a falar, vou colocar uns agentes rodando pra resolver umas issues do GitHub.' Boris: 'isso é o clássico Jared trabalhando enquanto fala numa palestra.' Jared explica: cada issue nova no Bun passa por um Claude bot que tenta reproduzir, escreve um ***** que falha antes do fix e passa depois, e abre PR. Antes de qualquer humano olhar. Thread 🧵

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  André Fernandes (@andrenit) relatou um problema há 30 minutos

  @giovannibassi Isso não faz muito sentido. Você está assumindo que cada setup do Forgejo será seguro e desprovido de maiores emoções. Realidade: todos os problemas de indisponibilidade e vulnerabilidades do GitHub existirão em escala muito maior.

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  Luiz Alberto (@PkSorey) relatou um problema há 30 minutos

  @oclinhosdovim O maior problema dessa lei, pra mim, que quase ninguém tá falando, nem tem a ver com Linux. Ela pode afetar Steam, jogos online (isso vi gente falando, por conta do lol) e até o GitHub.

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  Luis Sunnset (@theswcy) relatou um problema há 39 minutos

  @YURIWinchest @banhosdev tem gente que nem programador é e usa github apenas para salvar arquivos, qualquer um poderia simplesmente acessar com dois cliques e ver o que tinha dentro. O erro foi dele.