Status de Reddit: problemas de acesso e relatos de interrupção
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Problemas nas últimas 24 horas
O gráfico a seguir mostra o número de reclamações sobre falha no serviço Reddit que recebemos por hora do dia nas últimas 24 horas. Consideramos que há uma interrupção quando o número de reclamações é maior do que a linha de base, representada pela linha vermelha.
No momento, não detectamos nenhum problema no serviço Reddit. Você está tendo falhas ou interrupções em algum serviço? Deixe uma mensagem nos comentários!
Problemas mais relatados
A seguir estão os problemas mais recentes relatados pelos usuários da Reddit em nosso site.
- Site desativado (55%)
- Erros (24%)
- Login (22%)
Mapa ao vivo de interrupções
As últimas reclamações sobre falhas, interrupções e problemas vieram de
| City | Problem Type | Report Time |
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Site desativado | há 5 dias |
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Erros | há 6 dias |
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Login | há 8 dias |
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Erros | há 8 dias |
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Site desativado | há 11 dias |
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Erros | há 13 dias |
Discussão da comunidade
Dicas? Frustrações? Compartilhe aqui o que você está pensando. Não se esqueça de incluir a descrição do problema e a sua cidade e código postal.
Cuidado com "números de suporte" ou contas de "recuperação" que podem ser postadas abaixo. Certifique-se de denunciar e votar contra esses comentários. Evite postar suas informações pessoais.
Reclamações sobre problemas no serviço Reddit
Reclamações sobre falhas, interrupções e problemas mais recentes nas redes sociais:
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julia (@httjuliax) relatou um problemavc sabe que seu pc deu ruim quando começa a procurar a solução do problema no reddit
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Snowkoler ❄️🌙 (@Snowkoler) relatou um problema@NatsTakashi @niconicotina_ Pelo pouco que eu pesquisei, isso é algo que acontece as vezes, geralmente é falha de logística e eles dificilmente vem atrás de pegar o produto de volta. No reddit tem gente falando que já recebeu até microondas desse jeito
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nana ☆ juridico privacy 📝 (@sonlaegi) relatou um problema@neverendinglucs eu tinha visto no reddit tb um erro que uma estrofe de billie jean se repete no encarte, fiquei encantada
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miu V8 (@captorblogs) relatou um problemacomo esse é o jogo clássico, apenas um remake/relançamento, busquei e descobri que eles evoluem pra formas pré determinadas em cada gen (o meu é gen2) e decidi ficar com o nomezinho deles na lore oficial mesmo. esse da foto do dia q ganhei é o primeiro de todos, que nasce do ovo, shirobabitichi. no site oficial eles tem até perfil, com personalidades, gostos etc. hoje o meu evoluiu pra um tamagotchi que é sinal de average/bad care, pq eu errei 2+ vezes no cuidado geral. estou com o hashitamatchi. agora que sei, grudei nele pra tentar conseguir pelo menos um hashizotchi, que é a melhor versão da evolução. pra chegar nos personagens que são mais famosinhos vc só pode ter até 2 erros ou nenhum, e pelo Reddit descobri que é difícil isso acontecer. a dica de uma pessoa foi observar de hora em hora, pq eles não apitam quando fazem cocô/ficam doentes e perdem corações de fome e felicidade a cada x min, por ex. ele só vai apitar pra vc apagar a luz pra ele continuar dormindo, por disciplina ou quando os corações zeram de fome/felicidade. pra evoluir pra um bichinho perfeito vc precisa sempre deixar eles cheios e com o tempo vc somente corrige a disciplina (sim, as vezes eles apitam quando não precisam de nada, é tipo uma birra, daí vc precisa clicar no botão de disciplina e dar uma bronca nele KKKKKK). MAAAS eu continuo errando o minigame q é responsável pela felicidade dele pq sou ruim de probabilidade SÓ QUE ainda dei sorte pq o gen1 tem resultado totalmente aleatório do mini, diferente desse, que é de probabilidade. inclusive, tbm tem personagens secretos quando o seu adulto evolui +1 nível, acho que o critério é a qualidade do cuidado. pelo oq eu vi existe somente 1 adulto q evolui pra secret pra cada geração
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Luis Miguel O ÚNICO☭ (@MalaguetaMiguel) relatou um problema@Fellipe_Navarro O problema da opinião dele foi dizer na época q o ytbr é um lixo e comparando com uns ****** q tipo Comparou react de reddit e memes do Schlatt com o do Orochinho ou qualquer outro ****** no msm tom tlgd É A MSM ***** KKKKKKKKKKKK Ele só diminuiu a comunidade br msm, foi paia
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cavinas (@Cavinas14) relatou um problemaObrigado cara aleatório do reddit q teve o mesmo problema q eu 3 anos atrás
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• (@gibaxx__) relatou um problema@kaiozh E so uma opinião reddit da vida que por algum motivo virou mainstream Talvez por conta de toda aura e misticismo por volta do persona 3 como se fosse um magnum opus da Atlus O reload e bem cru e falha em passar toda atmosfera do original, mas em troca arruma muita coisa
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Arthur F. Garbuio (@arthurgarbuio) relatou um problema@fellyume Exatamente, existem coisas que só existem mesmo aqui no Twitter. Se a mulher vota em A ou B, problema dela. O pessoal fala de uma forma mirabolante como se não tivesse gente do lado deles que não fazem o mesmo. Coisa de groyper, não representa a direita que eu aprendi a respeitar. E digo mais: Vão pro Reddit.
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TorresLegau (@Nouououou) relatou um problemaSe vc pensa em se matar por um erro seu, leia essa porrinha gostosa ai, eu so vi um video no yt e fique lendo forum do reddit mas ler o livro deve ser mto mais legau
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Felipe Gugelmin no Céu Azul (@kyobr) relatou um problema@M4Ximizando Po, perai, todo verdadeiro jogador de PC sabe que quando dá problema, quem vai ter a solução é um post antigo no forum do Gamefaqs ou algum comentário aleatório no Reddit feito em 2012. Contar com IA é coisa de pelego
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APW-1 Anti-materiel rifle (@apw1amr) relatou um problema@fallkyns @Helldivers_NOW Mas nesse nível é bom mesmo. O problema do reddit é q dependendo do sub, os cara n quer nenhum tipo de inconveniencia envolvida, indelendentemente do quão op a arma é ou eles querem q seja
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chuu ♪ (@leitecordrosa) relatou um problemaacho lindo como sempre vai ter alguem no reddit com o mesmo problema q voce
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☾⋆⁺₊⋆ sasa (@sh4mbara) relatou um problema@luluber_ Espero que vc não use o reddit então porque o que mais tem é gente esculachando ele no sub de cg. :( Ele merecia uma terapia também, né. Ele e o Lelouch. Assim talvez o ***órcio deles não tivesse virado problema do mundo todo 😭😭😭
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Capanga01 (@Capanga001) relatou um problemaPra ser justo foi erro meu esperar que usuários de reddit tenham humor que não seja de reddit
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isnupi (@manumattinhos) relatou um problemaqnd eu tenho um problema no pc tao especifico que a unica pessoa pessoa que pode me ajudar eh um russo no reddit q fez a mesma reclamação ha 8 anos atras
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Miguel Neves (@VMiguelRNeves) relatou um problemaOs moderadores do Reddit e Bluecry atacam mais uma vez. Mas confiem no Neves do MAI, a extrema direita é o maior problema que assola a nossa democracia. 🤷🤡🌍🌈✊🥀
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Hélio Costa (@heliotsx) relatou um problemaeu era o cara que ficava gerenciando minha carteira na mão todo mês mesmo delegando para uma casa de análise, eu ainda gastava aquela energia de todo mês ir lá e balancear a carteira, acompanhar o mercado, etc o problema é que esta mesma energia poderia estar sendo gasta em algo que realmente me traria um retorno descente: o trabalho hoje todos meus aportes vão no VWRA, é um ETF emitido na Irlanda que tem tudo que o cara precisa na carteira: principais moedas, continentes, indústrias/setores relevantes, etc hoje eu simplesmente faço meu aporte mensal/trimestral uma única vez e sigo minha vida, focando no trabalho, que é o que mais me traz retorno atualmente, o quão MENOS eu tiver que pensar nos meus investimentos, MELHOR será pq isso se traduz em mais tempo para trabalho, família e por aí vai obviamente estratégias como esta dificilmente terão o maior retorno de todos, mas também não terão o pior retorno de todos vc será a média, se o mundo for bem, vc irá bem parece que chamam esta filosofia de bogglehead, tem até comunidade no reddit este post não é recomendação de investimento
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(≧▽≦) (@lolitazaii) relatou um problema@irlsamu O MEU JA TAVA ATUALIZADO E NAO TABA FUNCIONANDO MEDMO ASISM ?? agora aparentemente ta normal mas sei la ta umas duas semanas nisso ja tive que procurar na ***** do reddit ai um monte de gente reclamando do mesmo problema E NGM SABIA RESOLVER vtmnc mataram esse app
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NickDev ♿ ➔ newsdev.com.br (@Nickxyzn) relatou um problemapassei um tempão achando que tinha um bug no feed do reddit. os posts demoravam pra aparecer, às vezes nem apareciam. testei, refiz a query, troquei o cache. nada. aí fui olhar o log de verdade: HTTP 429. o reddit tava me barrando. o problema nunca foi meu código. era o rate limit deles — cada app tem um teto de requisições por minuto, e quando vários feeds sincronizam junto, estoura. o bug era eu tratando "o serviço me barrou" como "meu código quebrou".
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Waveys-jurídico da Ami Nakai (@waveys2007) relatou um problema@moonymarss Por algum motivo todo mundo do Reddit odiava. Apesar de preferir sem, eu acho luvas bonitas e não tenho nenhum problema com elas
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Pedro ₿ (@pedreaming) relatou um problema@wtfluirz @prizzaaaa os caras no reddit quebraram a criptografia e conseguiram extrair os dados brutos da whoop. Eu ia construir um app em cima disso. Só preciso da pulseira. Problema que lá fora custa 200~300 e aqui querem 1200
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Retratos na Tela (@CSeriado) relatou um problema@PeterPorker97 Quando um fã propoem que a Bobbie Morse deveria ter um passado com o Clint e que Eternos falhou em não estabelecer o gene x eu parei de ouvir os fãs no geral. Somente um eu gosto de ouvir no reddit pois ele segue os quadrinhos mas adapta. Eu acho que um dos erros do MCU foi não+
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ˡᵉᵗʸ (@letybraga_) relatou um problemaE eu que levei ban no Reddit a 1 ano atrás quando eu criei minha conta??? SIM QUANDO EU ABRI MINHA CONTA tipo logo após eu criar já tava dando erro… jkkkkk que moderação de merd4 @Reddit faça meu favor.
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fxxxk it (@Wyllfx2000) relatou um problema@we_daay Achei uns posts no Reddit, dizem que é um problema nos login feitos com as contas do Google. Fui no Google, retirei o login automático do Disney+, limpei todas as senhas salvas, limpei o cachê e não adiantou em nada. É... estamos a pé mesmo...
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david (@deufff_) relatou um problema@j_teixeiraprop não é do nada, o preço de 3ds usadas têm vindo a subir todos os anos desde tipo 2020, a popularização via youtube e tiktok e reddit só acrescentou ao problema mas não é nada de novo tendo em conta que é hardware da nintendo
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Felipe Demartini (@namcios) relatou um problemaCOMO CONSTRUIR UM AGENTE DE IA QUE SOBREVIVE EM PRODUÇÃO Viralizou um post no Reddit explicando "como construir seu primeiro agente de IA." Dezenas de milhares de upvotes, repostado em todo lugar. O guia é bom... prum projetinho de fim de semana. Ele te ensina a montar um agente que funciona no seu laptop, num sábado à tarde, com uma API estável e um único usuário: você. Aí você coloca em produção e descobre que a API que nunca falhava agora retorna 503 às 3h da manhã, que um usuário colou um PDF de 200 páginas no input, e que o modelo decidiu chamar uma ferramenta que não existe. Tudo na mesma noite. Nada do que o guia original cobre prepara você pra isso. Vou manter o que o post acertou e adicionar tudo que falta pro seu agente sobreviver no mundo real. CRÉDITO: o que o post original acertou O esqueleto está correto: → Comece com um problema pequeno e específico → Use um modelo pré-treinado (GPT, Claude, Gemini, LLaMA) → Monte o loop básico: input do usuário → modelo → ferramenta → resultado → modelo → Itere rápido com tarefas reais → Resista à tentação de adicionar funcionalidades infinitas Prum projetinho, isso resolve. O post pára aqui, e produção começa exatamente onde ele parou. WORKFLOWS: antes de construir um agente, pergunte se você precisa de um O post assume que você precisa de um agente autônomo. A Anthropic publicou um guia em dezembro de 2024 dizendo que a maioria do valor em produção vem de workflows: o LLM executa tarefas orquestrado por código, seguindo caminhos predefinidos, sem decidir sozinho o próximo passo. Se a árvore de decisões da sua tarefa é mapeável, workflow resolve. Encadeamento de prompts, roteamento, paralelização. Resultado mais previsível e mais barato de operar. Agente autônomo faz sentido quando a tarefa exige decisões dinâmicas que você não consegue antecipar em código. Se esse for o seu caso, continue lendo. Senão, poupe tempo e construa o workflow. ERROS: a primeira coisa que mata seu agente em **** A API que nunca falha no seu laptop vai falhar em produção. Autenticação expira, serviços saem do ar sem aviso, e rate limits bloqueiam requisições no pior momento possível. Se o seu agente não trata nenhum desses cenários, ele não sobrevive a primeira semana com usuários reais. → Retry com espera exponencial e variação aleatória (jitter). Sem essa variação, todos os clientes tentam de novo no mesmo instante e derrubam o serviço outra vez. A AWS Architecture Blog documentou que adicionar jitter reduz o número de chamadas pela metade → Separar erros que merecem retry (429, 500, 502, 503, 504) de erros que exigem falha imediata (400, 401, rejeição de filtro de conteúdo). Tentar de novo um request malformado é desperdício puro → Respeitar o header Retry-After da API. Usar o maior valor entre o Retry-After e a espera calculada → Timeout por chamada de ferramenta (10-30 segundos) → Circuit breaker por modelo e provedor. Se uma API falha repetidamente, o circuit breaker corta as chamadas por um período em vez de continuar enviando requests que vão falhar. Pense num disjuntor: desarma pra proteger o circuito → Fallback pra modelo alternativo. Se o Claude tá sobrecarregado (HTTP 529), redirecione pro GPT ou Gemini automaticamente → Operações idempotentes onde possível. Idempotente = executar duas vezes produz o mesmo resultado que executar uma vez. Se um retry agenda duas consultas ou envia dois emails, você criou um problema pior que a falha original → Log de cada falha com contexto: qual ferramenta, qual input, qual erro No projetinho, quando algo quebra você reinicia e tenta de novo. Seu usuário em produção já foi embora antes de você abrir o terminal. GUARDRAILS: o loop não é tão limpo quanto parece O post original descreve o loop modelo → ferramenta → resultado → modelo como algo previsível. Na prática, modelos inventam chamadas de ferramentas que não existem, passam parâmetros com tipos errados e, com frequência suficiente pra ser um problema real, entram em loop infinito queimando crédito de API até alguém perceber. Mesmo em sistemas bem construídos, tool calls falham entre 3% e 15% das vezes. → Cap de iterações com limite rígido. Os frameworks de mercado já fazem isso por padrão: LangGraph limita a 25 iterações, o SDK de agentes da OpenAI a 10, CrewAI a 25. Se você está construindo do zero, defina o seu e ***** o que acontece quando o modelo atinge o limite → Structured outputs (esquema JSON estrito) para qualquer resposta do modelo que alimenta lógica da aplicação. Força o modelo a retornar dados com formato validável em vez de texto livre que você precisa parsear na mão → Validação de tool calls antes de executar. Valide nomes, parâmetros e tipos. Modelos inventam argumentos regularmente → Validação de resultado depois de cada execução de ferramenta, antes de devolver ao modelo. Respostas malformadas de APIs descarrilam a cadeia inteira → Degradação elegante quando uma ferramenta falha. O agente informa o usuário em vez de tentar 50 vezes silenciosamente ou travar → Aprovação humana para ações irreversíveis. Enviar email, deletar dados, fazer compra: o agente pede confirmação antes de executar MEMÓRIA: o conselho do post original quebra com dois usuários O guia diz: "Comece com um arquivo JSON simples." Funciona com um usuário. Com dois acessando simultaneamente, JSON corrompe por race condition: dois processos escrevem no mesmo arquivo ao mesmo tempo e um sobrescreve o outro. Problema básico de concorrência que o post ignora. A arquitetura de consenso atual é em camadas: → Camada 1: Contexto de conversa. As últimas N mensagens na janela de contexto, sempre presente. A Anthropic chama isso de "engenharia de contexto": tratar a janela como recurso escasso e selecionar o menor conjunto possível de tokens relevantes → Camada 2: Estado de sessão. Para tarefas multi-etapa, um objeto de estado estruturado (Redis, key-value store) em vez de só histórico de chat → Camada 3: Persistência entre sessões. SQLite ou key-value store. JSON em produção nunca → Camada 4: Vector DB com retrieval. Só quando existe conhecimento não-estruturado em volume que o agente precisa buscar. Não antes Memória persistente também é superfície de ataque. Um atacante pode injetar instruções maliciosas que ficam armazenadas e influenciam sessões futuras de outros usuários. A equipe de Red Team da Microsoft documentou esse vetor (memory poisoning) em abril de 2025. Trate memória persistente como input não-confiável e valide antes de usar. CUSTOS: invisível no projetinho, fatal em produção Rodar 20 vezes no laptop custa centavos. Ninguém repara. Agora multiplica isso por centenas de usuários, cada tarefa consumindo múltiplas chamadas de API. Sem monitoramento, você só descobre o problema quando a fatura chega. A alavanca de maior retorno é model routing: classificar a dificuldade do prompt e enviar tarefas simples para modelos baratos, reservando os caros para raciocínio complexo. O paper RouteLLM (UC Berkeley, Anyscale e Canva, aceito no ICLR 2025) documentou economia de 40% a 85% mantendo 95% da qualidade do GPT-4. → Prompt caching (disponível em Anthropic, OpenAI e Gemini). System prompts longos e repetidos consomem tokens em cada chamada. Caching corta esse custo entre 50% e 90% → Compactação de contexto. Um loop de 5 etapas que reenvia todo o histórico em cada passo multiplica o custo por 5. Resuma outputs longos com modelo barato antes de passar pro modelo caro → Orçamento de tokens por requisição e limites de gasto por usuário → Monitoramento de custo por tarefa. Sem visibilidade no custo unitário, qualquer otimização é chute SEGURANÇA: a omissão mais perigosa O post original não menciona segurança uma única vez. A OWASP atualizou o Top 10 para aplicações LLM em novembro de 2025 e colocou prompt injection como risco #1. A maioria dos desenvolvedores conhece injeção direta: o usuário manipula o prompt pra forçar um comportamento inesperado. É o vetor mais perigoso, e quase ninguém protege contra isso. São instruções maliciosas escondidas dentro de um documento, página web ou output de ferramenta que o agente processa. O agente obedece as instruções do atacante achando que são parte da tarefa. A posição da OWASP: nem RAG nem fine-tuning eliminam o risco. A mitigação exige camadas de defesa sobrepostas. → Valide todo input do usuário antes de passar para parâmetros de ferramentas → Permissões mínimas por ferramenta. Leitura separada de escrita, escrita separada de deleção → Isolamento de execução (sandboxing). Restrinja filesystem e rede pra que, mesmo que uma injeção tenha sucesso, o dano fique contido. O Claude Code da Anthropic faz exatamente isso → Aprovação humana pra operações sensíveis → Rate-limit por usuário → ***** seu próprio agente com payloads de injeção direta e indireta antes de ir pra produção Prompt injection é um problema em aberto. Nenhuma defesa elimina o risco por completo hoje. Calibre a autonomia do agente pelo dano máximo que uma falha de segurança causaria. AVALIAÇÃO: como saber se o agente realmente funciona Testar manualmente funciona no projetinho. Com dezenas de cenários, variações de input e casos extremos, testar na mão vira deploy de vibes. Antes de escrever código, defina 10 a 20 casos de ***** concretos. Formato: dado este input, qual é o output esperado? Exemplo: "Dado 'agendar dentista terça 15h', o agente deve verificar disponibilidade no calendário, encontrar o prestador, submeter o agendamento, retornar confirmação." → Taxa de conclusão de tarefas → Precisão de tool calls (chamou as ferramentas certas com os argumentos certos?) → Tokens totais e custo por tarefa → Latência ponta a ponta → Distribuição de modos de falha Integre os testes no CI/CD. Ferramentas como Braintrust rodam avaliações automaticamente em cada pull request e bloqueiam merge se a pontuação cair. Cada bug que você corrige vira um novo caso de *****. Sua bateria de testes cresce com cada falha. É assim que agentes ficam confiáveis. Inclua testes adversariais. O que acontece quando uma ferramenta falha no meio de uma tarefa multi-etapa? E quando o modelo recebe informações conflitantes de duas fontes diferentes? Se você não testou esses cenários, seu usuário vai testar por você. OBSERVABILIDADE: a diferença entre debugar e adivinhar Quando um usuário reporta "não funcionou" e você não tem logs, não tem como saber o que aconteceu. Em sistemas de IA, saber que uma requisição retornou 200 não basta. Você precisa reconstruir a cadeia completa de raciocínio: o contexto que o modelo tinha quando tomou a decisão, a ferramenta que ele chamou, os parâmetros que enviou e o que veio de volta. A indústria está convergindo para o OpenTelemetry como padrão. As convenções GenAI do OTel definem estruturas para rastrear chamadas de LLM, execução de ferramentas e invocação de agentes, com métricas de tokens e custo por request. Datadog, New Relic, LangChain, CrewAI e AutoGen já suportam nativamente. → Contexto completo que o modelo tinha quando tomou a decisão → Ferramenta chamada, parâmetros enviados, resultado recebido → Validação do resultado (output válido e utilizável, HTTP 200 sozinho não garante que funcionou) → Tokens consumidos e custo → Resultado final (sucesso / falha / timeout / escalação para humano) Ferramentas pra começar: LangSmith, Braintrust, Arize Phoenix (open-source), Langfuse, Helicone. DEPLOY: o que não existe no projetinho → Ambientes separados (dev/staging/****) com API keys distintas. Tráfego de dev consome cota de **** se compartilharem chave → Versionamento de prompts, configs de ferramentas e regras de guardrails no controle de versão. Uma mudança pequena no prompt pode alterar o comportamento em milhares de interações → Rollout progressivo: canary (5-10% do tráfego com rollback automático se métricas degradarem) ou blue-green (rollback instantâneo). Nunca 100% de uma vez → Rollback documentado e praticado, com meta de menos de 5 minutos, incluindo transações compensatórias pra ações que já modificaram estado → Health checks com shutdown elegante que drena requests ativos antes de encerrar o processo → Alertas sobre taxa de erro, latência, custo e taxa de escalação. Monitore de perto nas primeiras 2-4 horas após cada deploy CONCLUSÃO: os números confirmam O Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o final de 2027 por custos crescentes e controles de risco inadequados. O MIT analisou mais de 300 deployments no relatório NANDA (julho 2025) e encontrou que apenas 5% dos pilotos de IA integrados extraem valor mensurável no P&L. A equipe de Red Team da Microsoft documentou por que tantos projetos falham silenciosamente: falhas de agentes frequentemente são invisíveis até se manifestarem como consequências de negócio. Um registro corrompido, uma ação autônoma inadequada, uma decisão errada tomada em velocidade de máquina. O guia do Reddit ensina a montar um agente que funciona na sua máquina. Esse guia cobre tudo que falta pra ele aguentar o mundo real. Se você está construindo um agente pra alguém além de você mesmo, construa pra produção desde o começo.
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yasuke (@Y4SUK3S4M4) relatou um problema@blackjaguar011 @republiqueBRA Segundo Reddit (infelizmente não achei algo oficial da própria SIE) 11% e 16% no lucro operacional geral. E 30% a 40% nas mídias. E esse problema é BEEEEEEM mais complexo do que você imagina
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Petershy ☭ Bagulho é copa! Tapa na Xereca!💥 (@grlica_) relatou um problema@Support VOCES COPIARAM ALGO DO REDDIT DESCARADAMENTE Q EU SEI... ESSA COISA DE FECHAR O APP E O POST SUMIR E DE PULAR LINHA E COPIAR A ULTIMA PALAVRA ERA PROBLEMA QUE TINHA LA E DO NADA SURGIU AQUI
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Datte (@dattebanyyan) relatou um problemaCara os fãs de csm no Reddit são burros Só pq personagem não aparece acham que é algum tipo de erro
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𝓑𝓻𝓮𝓷𝓭𝓪 (@codenomesailorv) relatou um problemaÉ galera, erro meu. Achei que o Reddit seria um lugar sério, tomo mundo comentando que acha o MJ um **** no tópico. Tô arrependida de ler os comentários para um cassete.