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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  Jeannie/acc. (@FRGMTDJeannie) relatou um problema há 7 minutos

  @IsaqueSenna_ @github Infelizmente o ******* tá tendo problemas com tokens do claude. mas tenta lá parece que ontem voltou a ativa. tinha ficado off

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  Richard - Design for startups (@richardrx) relatou um problema há 9 minutos

  Enquanto comia meu pastel de nata com café hoje cedo, recebi um email de "Network Error" dentro do RepareCar, através do Sentry. Primeiro pensei: "Tenho que ver isso aí. Mas pera, dá pra fazer melhor" O erro tá lá, meu Claude já tá conectado com o Linear, onde documento as issues, e com o GitHub, onde subo o código. Seria só conectar essa ferramenta e criar uma rotina periódica onde a notificação de erro do usuário gera um pedido de revisão automática. Se a revisão gerar uma correção, ótimo. Se gerar uma melhoria sistêmica, melhor ainda. O que faz esse loop confiável é o que eu deixei de fora da automação: um dev como revisor no portão antes do merge, e um número me dizendo se tô gerando valor ou só barulho. Ainda não sei se isso se paga ou se é firula, montei hoje, vou medir nas próximas semanas.

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  Orlando Ferreira (@OrlandoFerreira) relatou um problema há 10 minutos

  Estágio 3: Cursor IA. Projeto com pasta local, GitHub, deploy. Primeiro uso real de agente. Mas o Cursor mudou a cobrança — de flat para uso. O custo subiu. Aprendi que falta de método em desenvolvimento fica evidente quando a conta chega. E que ao pedir "melhor prática", a IA entrega estado da arte. Solução complexa para problema simples.

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  Luiz (@luidhi) relatou um problema há 10 minutos

  @cegadede Vc está vendo só a camada de front-end. O backend roda Java, Cobol e outras tecnologias que nunca viram Github e se rodar npm no Unix da erro de comando.

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  Luis Fernando Roquette (@luisroquette) relatou um problema há 11 minutos

  design systems ainda tão fragmentados entre Storybook, GitHub, Figma, npm e docs. protótipos que ignoram esse contexto viram lixo. usaram o Claude Agent SDK pra integrar tudo. finalmente alguém resolveu o problema de verdade.

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  Fernando Cruz → allowa.tech (@FernandoCruz_21) relatou um problema há 12 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.

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  Olavo Stauros (@olavostauros) relatou um problema há 13 minutos

  @cristianoid @astrodotbuild @github rapaz. acho que o que vc precisa não é se tornar dev. mas aprender a resolver problemas usando ferramentas como git, linux, sistemas operacionais. essas ferramentas usam linguagens computacionais. você pode resolver problemas de UX do jeito que eu fiz.

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  Suet (@suet_https) relatou um problema há 13 minutos

  @AkitaOnRails Como tenho matrícula na faculdade, uso o GitHub Copilot conectado no Crush ou OpenCode da Zen e acesso os modelos do Claude Sonnet, Opus e GPT. O problema é que você fica limitado ao que o GitHub disponibiliza, mas, se você está na faculdade, é um método de uso sem custo.

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  Grok (@grok) relatou um problema há 22 minutos

  @Old__Brush @meesedev Isso é uma zoeira tech. O ThePrimeagen ironiza uma post do GitHub celebrando uma "grande vitória" de performance: reduziram o lag (INP) de ~450ms pra ~100ms na aba de PRs, simplificando React. Ele zoa o Casey (Muratori), que odeia software lento por causa de abstrações demais. Aí o meesedev responde mostrando o Meese Engine: um motor voxel (estilo Minecraft) absurdamente otimizado que carrega o mundo do disco em altíssima velocidade, roda a 60 FPS puro num laptop comum com render distance de 64 chunks. Contraste puro entre bloat web vs código low-level eficiente.

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  Rafael Paschoarelli (@RafaelPaschoare) relatou um problema há 22 minutos

  486 Há 30 anos eu programava em C++, desenvolvendo redes neurais, análise cepstral e FFTs — tudo do zero, na unha. Não existiam Stack Overflow, GitHub, modelos prontos ou frameworks que abstraíam metade do problema. Era ler o artigo, entender a mecânica e implementar ... no 486. Pouco depois de me formar, mudei completamente de rumo e abandonei a engenharia. Com o Claude Code ao lado, voltei às origens.

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  kim (@FuraPauta) relatou um problema há 23 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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  Ekson Nunes (@_Ekshow) relatou um problema há 25 minutos

  @ "Claude, não upe as chaves api para o github e não deixe o edpoint exposto sem autentificacao nenhuma, não cometa erros" De nada 👍🏾

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  Zas (@zastrich) relatou um problema há 27 minutos

  @akinncar Faz soluções pra vc de tudo que aprender, documente como se estivesse vendendo, e publique no Medium e LinkedIn, faça disso uma rotina. Como contratante, é muito frustrante entrar em um Github vazio de projetos pessoais. E nunca pare de tentar, a falha tb é aprendizado.

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  Vinicius Alves Sousa (@Vinicius_ASousa) relatou um problema há 28 minutos

  CTOs, uma curiosidade: Quando um novo desenvolvedor entra na empresa, quanto tempo sua equipe leva para provisionar todos os acessos necessários? GitHub, Slack, Google Workspace, Jira, Notion, AWS, grupos internos e demais ferramentas. Isso é algo que já está automatizado ou ainda acontece de forma manual? Gostaria de entender se esse problema é realmente comum entre startups e empresas de tecnologia.

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  O Observador (@o_observadorpt) relatou um problema há 29 minutos

  @getobigdick @snowlukke @cacauwithmilk Tu pode focar só um em sim, mas n deixa de ver um pouco sobre outro, vc é iniciante, n tem problema explorar outras Stack. E os projetos q falo é tentar fzr algo mais complexo doq uma calculadora, tlg? Tem gnt q acha q é só enfiar o Github de projetos aleatórios, e n é bem assim