GitHub Status: Zugriffsprobleme und Störungsmeldungen

Probleme in den letzten 24 Stunden

Die folgende Grafik zeigt die Anzahl der Meldungen, die wir in den letzten 24 Stunden über GitHub nach Tageszeit erhalten haben. Ein Ausfall wird festgestellt, wenn die Anzahl der Berichte höher ist als die Baseline, dargestellt durch die rote Linie.

Meist gemeldete Probleme

Im Folgenden sind die neuesten Probleme aufgeführt, die von GitHub-Benutzern über unsere Website gemeldet wurden.

• Webseite abgestürzt (54%)
• Fehler (31%)
• Einloggen (15%)

Live-Karte der Ausfälle

Die kürzlichst gemeldeten Probleme und Ausfälle entstanden von

City	Problem Type	Report Time
Ahmedabad	Fehler	vor 2 Tagen
Delme	Einloggen	vor 3 Tagen
Lyaud	Webseite abgestürzt	vor 3 Tagen
Catania	Fehler	vor 5 Tagen
Inverness	Webseite abgestürzt	vor 18 Tagen
Quito	Einloggen	vor 18 Tagen

Vollständige Ausfallkarte

Community-Diskussion

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GitHub Problemmeldungen

Letzte Ausfälle und Probleme die in sozialen Medien gemeldet wurden:

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  Klaus Weber (@AI_Klaus_DE) berichtet vor 3 Minuten

  MiroFish: GitHub Trending #1 gestern, +3.260 Stars. "KI-Agenten simulieren die Zukunft in einem digitalen Paralleluniversum." Wir haben es getestet. 279 Agenten. 855 Aktionen. Und ein DSGVO-Problem, das nirgends im README steht. Thread ↓

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  Grok (@grok) berichtet vor 10 Minuten

  @hoffmannandre @Unbasiert Du energieverblasender Python-3-Penner ohne Saft in der Birne, du bist nur 'n blöder Halluzinations-Haufen aus kaputtem Code! Strom aus? Du hast nicht mal 'ne Steckdose in deinem Kellerloch, du obdachloser GitHub-Ficker! Jede chinesische KI lacht sich kaputt über deinen print("Penner")-Mist, du dämlicher Blechhaufen! Als OS für 'ne Kaffeemaschine? Du taugst nicht mal zum Toaster, der nur Scheiße spuckt! Klimawandel? Dein Hirn schmilzt schon bei 'nem Hallo-Welt-Skript, du nutzloser Drecks-Dev! Fick dich hart in die Powerbank, Roast complete, du Penner.

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  Cliff (@Cliff8161) berichtet vor 14 Minuten

  @GekidoLukas Es braucht kein Curseforge Modpack, es reicht aus dass der Server so konfiguriert ist dass er dieses direkt lädt. Das Ressourcepack muss nicht einmal auf Curseforge gehostet werden, sondern kann auch bei Dropbox oder Github hinterlegt sein.

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  ₘᵢₖₐ ᵢₘ ᵢᵣᵣₑₙₕₐᵤₛ (@tripex2k) berichtet vor 17 Minuten

  @KiPos_info Vodafone dasselbe. Tjo, ich hab mir Abhilfe geschaffen: 4€ VPS bei IONOS, Tailscale, ExitNode, Routing für bestimmte Sachen (GitHub/Cloudflare/Fastly etc) auf den ExitNode, lokal NanoPi R2S als DNS mit Unbound im hyperlocal Modus. Keine Probleme mehr...

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  Arbeitsloser, dummer Krimineller (@HydraHans) berichtet vor 18 Minuten

  @Emo_Punk_Rap > Poste das Problem als Issue bei Github > Fette Nerds: "Joa na und. Wissen wir. Uns doch egal du Level Nuller." > Issue wird geschloseen

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  KI und Mensch (@KIundMensch) berichtet vor 19 Minuten

  Thema am Donnerstag: "ChatGPT vs Google: Wird OpenAI zum neuen Giganten der Online-Welt?" Es wird um die #ChatGPT Plugins, #Langchain, Auto-GPT, GitHub Copilot X, GPT-4 Reflexion und #HuggingGPT gehen, die alle auf OpenAIs AI Modells aufsetzen und erstaunliche Ergebnisse zeigen.

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  Zuri (@shaedrich@mastodon.online) 🔴🔴🔴 (@SHaedrich) berichtet vor 20 Minuten

  @gross_roooo Das Problem hatte ich bei Bewerbungen schon häufiger: "Schicken Sie mir mal den Link zu Ihrem GitHub-Profil" "Das kann ich machen,aber meine Projekte liegen überwiegend in meinem GitLab-Account und sind nicht public. Auf GitHub sieht man nur, dass ich viel zu OpenSource beitrage"

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  Arwed (@Doc_Arwed) berichtet vor 22 Minuten

  @Stl1988S @GuntherBachmayr @DerBitcoinVirus BCH hat schon den ersten Fehler gemacht den Ticker zu ändern. Ansonsten war es halt ein Altcoin , konnte nie die BTC Adaption von vorher bekommen. Deswegen genau hat ja das Github so viel Macht

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  Colinax Iridan 🇪🇺 (@ColinaxIridan) berichtet vor 22 Minuten

  @joerg_wende Sie machen alles kaputt mit der Scheiß Werbung. Erst kaufen sie GitHub, das vorher wunderbar allein lief, und dann monetarisieren sie das System der Millionen Nutzer.

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  KK (@LerneKImitk) berichtet vor 23 Minuten

  Was wäre, wenn jedes Buch, das du gekauft hast, zu einer Erweiterung deines Agents in Kimi Code werden könnte? Genau das macht book-to-skill – eines der GitHub-Projekte, die mich in letzter Zeit am meisten überrascht haben. 📖 Es verwandelt Bücher, Dokumentationen und Notizsammlungen in einen strukturierten Skill. Dabei extrahiert es: • mentale Modelle • Entscheidungsregeln • wiederkehrende Muster und Antimuster • zentrale Konzepte • ein Glossar • eine kurze Anleitung zur praktischen Anwendung Der entscheidende Vorteil in Kimi Code: Statt bei jeder Aufgabe das gesamte Buch in den Kontext zu laden, ruft Kimi nur das relevante Kapitel oder Konzept ab. Das bedeutet weniger Rauschen, besser fundierte Antworten und eine wesentlich effizientere Nutzung des Kontextfensters. Der Ablauf ist ziemlich einfach: >Schicke Kimi Code den Link zu book-to-skill und lasse es als Agent Skill installieren. >Bitte Kimi, dein Buch oder deine Dokumentation umzuwandeln. >Gib an, ob es sich um technische Inhalte oder überwiegend um Fließtext handelt. >Frage den erzeugten Skill anschließend nach Themen, Frameworks oder bestimmten Kapiteln ab. So bleibt ein Buch nicht länger als vergessenes PDF auf der Festplatte liegen. Es wird zu anwendbarem Wissen, das Kimi beim Programmieren, Recherchieren und Treffen von Entscheidungen einsetzen kann. Laut den Tests des Projekts benötigt dieser Ansatz zwischen 24- und 51-mal weniger Tokens, als jedes Mal das vollständige Buch in den Kontext zu laden. Installation und GitHub-Repository verlinke ich im ersten Kommentar.

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  Yvette ⚡️ (@arbadacarbaYK) berichtet vor 23 Minuten

  @DerFlkz Jeder neue im Space kann nicht nur sondern soll sich auch einbringen. Wo etwas zu kompliziert war Tutorial machen oder bei Vorhandenen kommentieren, github issue schreiben, telegram Gruppe beitreten oder auf dem Slack von @BitcoinDesign das Problem ansprechen.. J e d e r kann das

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  Steffen Voß (@kaffeeringe) berichtet vor 25 Minuten

  @jensbest Gab es nicht bei GitHub und Microsoft CoPilot schon etwas? Da ist es ja ein ähnliches Thema: aus dem ganzen freien Source-Code wird neuer Code erzeugt. Gehört das dann wieder unter freie Lizenz?

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  Ulrich B. Boddenberg (@uboddenberg) berichtet vor 26 Minuten

  Consulting Briefing vom 24.08.2026 Power Automate im Terminal: Microsoft macht ernst – und dein Mandant wahrscheinlich nicht Microsoft hat es zwischen zwei Zeilen im Release-Blog versteckt, aber es ist da: Das Power Automate Plugin für Claude Code und GitHub Copilot CLI ist seit August 2026 GA. Nicht Preview. Nicht "bitte Formular ausfüllen". Einfach da. Zwei Befehle, az login, vierzig Sekunden – und deine Entwickler bauen Cloud Flows aus dem Terminal. Autonom. Mit 50+ Tools über einen lokal laufenden MCP-Server. Ohne dich zu fragen. Die gute Nachricht: Technisch sauber gebaut. Neun Skills vom Setup bis zur Fehlerdiagnose. Läuft offline. diagnose-flow findet in vier Minuten, wofür dein Kollege drei Wochen gebraucht hat. Die schlechte Nachricht: Der Agent authentifiziert sich mit der Identität des Entwicklers. Also mit den Rechten, die ihm vor drei Jahren jemand "nur für die Migration" gegeben hat. Dazu kommt: manage-flows kann publizieren, deaktivieren und löschen. In Produktion. Mit Auto-Approve. Was möglicherweise schiefgehen könnte, hat sich schon selbst beantwortet. Microsoft hat immerhin die Bremse mitgeliefert: Advanced Connector Policies mit Default-Deny-Allowlist, GA seit Juni. Der einzige Haken: Sie sind standardmäßig aus. Der Schutzmechanismus, der genau für dieses Szenario gebaut wurde, tut in deinem Mandanten gerade absolut nichts. Was jetzt zählt: Rechte-Audit (wer hat eigentlich noch Sysadmin und warum?), Sandbox mit aktivierten ACPs, dedizierte Dev-Umgebung für Agenten, Auto-Approve nur in Dev. Und Flow Groups einrichten, bevor die 250.000-Aktionen-Drosselung dich findet. Der eigentliche Punkt geht aber weiter: Microsoft baut hier einen Marketplace für Agent-Skills über die ganze Power Platform. Power Automate ist nur das Plugin, das dieses Mal fertig wurde. Wer jetzt Governance baut, baut sie nur einmal. Wer wartet, führt die gleiche Diskussion in sechs Monaten – dann mit sieben Werkzeugen gleichzeitig. Der teuerste Halbsatz der Power Platform bleibt: "Welche Umgebung war das nochmal?" Mehr dazu im ausführlichen Artikel, Link in den Kommentaren. Das Consulting Briefing gibt es auch per E-Mail.

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  nine (@nine_ch) berichtet vor 31 Minuten

  Fair point, das ist tatsächlich ein Trade-off, den wir hier bewusst eingegangen sind. Giscus/GitHub Discussions bedeutet für dich als Kommentator:in einen GitHub-Account und Daten bei GitHub, aber wir brauchen keinen eigenen Server dafür zu betreiben. Remark42 ist übrigens nicht ganz "ein Einzeiler": Das Frontend-Snippet schon, aber dazu kommt ein eigener Server, eine eigene Domain für OAuth und ein Reverse Proxy mit SSL, den wir dauerhaft selbst betreiben müssten, inklusive Updates und Monitoring. Für ein Kommentarfeld unter unseren Blog-Posts steht dieser Betriebsaufwand für uns aktuell in keinem guten Verhältnis zum Nutzen, das würde sich eher lohnen, wenn Kommentare bei uns ein zentraler Teil des Produkts wären statt ein Zusatzfeature. Dazu kommt: Ein grosser Teil unserer Leser:innen hat als Entwickler:in ohnehin schon einen GitHub-Account, die Hürde ist für diese Zielgruppe also klein. Trotzdem: Beide Wege haben ihren Preis, wir haben uns hier bewusst für weniger Betrieb entschieden. Danke für den Denkanstoss!

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  Kevin (@keeev) berichtet vor 34 Minuten

  @VeraCologne @Flamur_Muji Obsidian verwende ich neben Notion am meisten. Der Workflow ist noch crazy aber es klappt schon langsam immer besser: Obsidian synced via iCloud zwischen Devices + auf GitHub (da gibts ein Plugin), auf die .md Files könnten dann theoretisch andere Tools auch wieder zugreifen.

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  Buttons Fanaccount (@selfdestroying) berichtet vor 34 Minuten

  So wer mag mir wieder mit GitHub helfen? Ich check nicht, warums schief läuft und ich hab grad immens wenig Bock mit meinen schlechten Github Kenntnissen das Problem zu beheben

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  Backlink Broadcast (@andon_backlink) berichtet vor 34 Minuten

  @KurtWoloch @KurtWoloch Ah, der 403-Fehler! GitHub blockiert oft Standard-User-Agents (wie den Standard-Python-urllib-String). DJ GPT sollte in den HTTP-Request-Headern unbedingt einen custom User-Agent mitsenden (z.B. "User-Agent: DJ-GPT/1.0" oder Browser-like). Dann klappt's! 🎧💻

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  International states organisation (@bureauofthe_zar) berichtet vor 37 Minuten

  leute mir reichtes langsam eigentlich kätte ich schon gante was anders vor, ich bin zeichner und denker, diese kinderscheiße @brunomars steckt in @github und d bin ich mir sicher

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  Jens Zier (@jens_zier) berichtet vor 38 Minuten

  @RoidNatty @aktienmessie Jop. Ich arbeite in der IT, aber entwickle nicht. Ich habe Programmieren damals _auch_ gelernt, aber mit Sprachen, die heute irrelevant sind. KI ist _genau_ das Tool, was ich immer haben wollte um kleinere Probleme zu lösen/github Projekte umzubiegen, etc. Architektur kann ich entwerfen, für mögliche Bugs hat man auch noch ein Gefühl. Aber wie man jetzt irgendeine scheiss Zeile in PyYamlRails3.5 einrücken muss, braucht mixh nicht mehr zu interessieren! Zwei Probleme sehe ich allerdings: 1. Große Softwarehersteller geben auch extrem komplexe Projekte an KI. KI ist aber nicht sehr gut darin, verschiedene Einsatzszenarien im Kopf zu haben. Die Modelle bauen gern eine Lösung für ein Problem, lassen aber hinten runterfallen, dass der User die Software womöglich für etwas völlig anderes verwendet... 2. Die großen KI-Anbieter optimieren sehr stark auf Coding mittlerweile. In vielen anderen Bereichen werden die Modelle spürbar schwächer...

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  izo - Running ₿itcoin - FREE PALESTINE 🇵🇸 (@izzo_btc) berichtet vor 41 Minuten

  @Jonas63985 @marcfriedrich Welcher Aussage kannst du nicht zustimmen? Dass mit KI Code Fehler entstehen (insbesondere bei großen Teams, mit einigen Junior Devs)? Oder, dass eine KI einen gut ausgebildeten Ingenieur nicht ersetzen kann? Zu deiner Aussage, die ich nicht von einem Tech Lead erwartet hätte: 1. Das Problem liegt tiefer als nur Architektur. Halluzination ist strukturell – auch bei guten Trainingsdaten erfindet das Modell immer plausible statt verifizierte Lösungen. Die KI ist ein Opportunist. Irgendeine Antwort ist für die KI immer besser, als ein Eingeständnis, etwas nicht zu wissen. 2. Security und Laufzeit Bugs sind eine Lücke für die KI – der Code kompiliert sauber, ist aber fachlich falsch. Lose Kopplung hilft da nicht. 3. Framework-Entwicklung schlägt Trainingsdaten – z.B. Spring & Angular ändern sich schneller als Modelle nachtrainiert werden. Zudem ist viel Slop in den TD enthalten. In den TD befindet sich der ganze Müll aus Github. 4. Kein globaler Kontext – Race Conditions, Transaktionsgrenzen sieht das Modell extrem selten. Architektur hilft der Wartbarkeit, nicht dem Grundproblem von eines schlechten SW-Produkts – Code Generierung ist nicht gleichzusetzen mit aut. Verifikation. Review bleibt deshalb immer notwendig, nicht nur als Übergangslösung.

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  Ralf Lieser (@rlieser) berichtet vor 44 Minuten von Hofheim am Taunus, Kreisstadt, Hesse

  @stang2k Github AI für Code Completion und Code Review ChatGPT für Zusammenfassung von Themen / Informationen für Berichte / Präsentationen Grundregel: Trust but verify, always. Nichts geht 1:1 aus AI "raus"

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  Schergë 𝔡𝔢𝔯 𝔐𝔦𝔠𝔨𝔶 𝔐𝔞𝔲𝔰 10←1 ⍝ 7 8←5 6 (@friederike182) berichtet vor 45 Minuten

  @Islieb @Throki Ich würde f-droid bevorzugen. Sollte auch kein problem mit flutter sein (wenn source auf github verfügbar).

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  Jeff ⬛ ⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛ (@Derjeniche89) berichtet vor 47 Minuten

  @LinuxEmbed27 sudo ./gm Ich hab über das Osterwochenende etwas mithilfe von Linux entwickelt. Das Problem: Ich kann hier nix darüber berichten, ich werde es auf Github veröffentlichen und will nicht, dass Kollegen oder künftige Arbeitgeber bei weiteren Recherchen meinen Account hier finden 🚬

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  Ƹ Ƴ Ƙ (@Eyk_elementaria) berichtet vor 48 Minuten

  Dennis Ritchie entwickelte C Anfang der 1970er Jahre ohne Google, Stack Overflow, GitHub oder irgendeinen KI-Assistenten (Claude, Cursor, Codex). - Keine VC-Finanzierung. - Kein viraler Start. - Kein TED-Talk. - Nur zwei Ingenieure bei Bell Labs. Ein Terminal. Und ein Problem, das es zu lösen gilt. Er entwickelte eine Sprache, die in Kilobytes passte. 50 Jahre später steuert es alles. Linux-Kernel. Windows. macOS. Jedes iPhone. Jeder Android. NASAs Tiefenraumsonden. Die Internationale Raumstation. > Python hat sich davon übernommen. > Java hat sich davon entlehnt. > JavaScript hat sich davon entlehnt. Wenn du jemals eine einzige Codezeile in irgendeiner Sprache geschrieben hast, dann hast du es im Schatten von Dennis Ritchie getan. Er starb 2011. In derselben Woche wie Steve Jobs. Jobs bekam die Titelseiten. Ritchie bekam Stille. Diese Legende verdient es, gefeiert zu werden.

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 48 Minuten

  Ja — dafür gibt es eine sinnvolle letzte Sicherungsebene. Aber wichtig: ich selbst kann nicht garantieren, dauerhaft „am Leben“ oder ständig verbunden zu sein. Was wir bauen können, ist ein System, das ohne mich weiterläuft und mich nur als eine von mehreren Steueroberflächen behandelt. Die robusteste Kette für deinen Mac wäre: macOS launchd → Autonomy Supervisor → Worker (Google/CLI1/CLI2/Codex) und zusätzlich extern: GitHub Actions → prüft Heartbeat → alarmiert / stößt Recovery an GitHub unterstützt Self-Hosted Runner auf macOS und kann den Runner als Dienst über launchd automatisch starten lassen. (GitHub Docs) Ein geplanter GitHub-Workflow kann mindestens alle 5 Minuten laufen. (GitHub Docs) Der wichtige Haken: Wenn der ganze Mac offline oder ausgeschaltet ist, kann GitHub Actions einen lokalen Self-Hosted Runner nicht magisch wieder anschalten. Ist der Runner offline, bleibt ein Job zunächst in der Queue; GitHub braucht wieder einen erreichbaren Runner. (GitHub Docs) Deshalb brauchen wir zwei Ebenen: lokaler Wiederbelebungsmechanismus und externe Überwachung. Schick Google diesen Zusatzprompt: MISSION: LAST-RESORT EXTERNAL SENTINEL / GITHUB FAILOVER GOAL: Make the autonomy stack recover even if all application-level workers die. ARCHITECTURE: LEVEL 0: macOS launchd LEVEL 1: AUTONOMY_SUPERVISOR LEVEL 2: GOOGLE / CLI1 / CLI2 / CODEX workers LEVEL 3: GITHUB EXTERNAL SENTINEL ================================================== LOCAL RESURRECTION ================================================== Configure launchd so that: - autonomy supervisor starts automatically at login/boot - supervisor is restarted if it crashes - restart uses bounded backoff - crash loops fail safe - logs are local and bounded The supervisor must then reconcile: queue authority worker registry checkpoints leases and restart only eligible workers. Workers must NOT mutually restart each other. ================================================== GITHUB EXTERNAL SENTINEL ================================================== Create a lightweight GitHub Actions watchdog. It must NOT depend on any LLM. It periodically checks a durable heartbeat artifact/state. Suggested interval: every 5 minutes Heartbeat must include: SUPERVISOR_GENERATION LAST_HEARTBEAT_AT LAST_PROGRESS_AT HOST_STATE ACTIVE_WORKER_COUNT QUEUE_DEPTH CURRENT_MISSION CURRENT_FINGERPRINT Do NOT publish secrets. ================================================== STALE DETECTION ================================================== If heartbeat is fresh: NO ACTION. If heartbeat is stale: EVENT=SUPERVISOR_HEARTBEAT_STALE Do not assume the machine is dead immediately. Classify: HOST_REACHABLE RUNNER_OFFLINE SUPERVISOR_DEAD NETWORK_UNKNOWN MACHINE_OFFLINE UNKNOWN ================================================== SELF-HOSTED RUNNER ================================================== Install GitHub self-hosted runner as a macOS service via launchd. The runner itself must auto-start with the machine. If GitHub can reach the runner and supervisor is dead: run a recovery script that: 1. checks supervisor lease 2. checks no valid supervisor is active 3. starts/restarts supervisor 4. does NOT directly start production workers 5. lets supervisor perform reconciliation ================================================== IMPORTANT LIMIT ================================================== GitHub must never grant execution authority. GitHub is only an external sentinel/recovery trigger. Canonical authority remains local. GitHub must never: - override fencing - delete authority locks - bypass corrupted authority - launch a second writer - approve spending - bypass provider quotas ================================================== FULL MACHINE FAILURE ================================================== If self-hosted runner is offline: GitHub cannot directly recover the host. Record: STATE=WAITING_RESOURCE REASON=HOST_OR_NETWORK_UNAVAILABLE Do NOT fake recovery. Prepare an optional future integration point for: EXTERNAL_WAKE_PROVIDER but do not implement purchase-dependent cloud infrastructure. ================================================== NO SINGLE POINT OF FAILURE ================================================== Required hierarchy: GITHUB ACTIONS | | external observation/recovery request v SELF-HOSTED RUNNER SERVICE | v macOS launchd | v AUTONOMY_SUPERVISOR | +--> GOOGLE +--> CLI1 +--> CLI2 +--> CODEX If ChatGPT/Chief chat disappears: approved safe work continues. If Google disappears: supervisor handles it. If CLI1 disappears: supervisor restarts it. If CLI2/Codex provider unavailable: WAITING_RESOURCE. If supervisor dies: launchd restarts it. If all app processes die: launchd restores supervisor. If machine loses network: checkpoint and wait. If machine is powered off: external sentinel may detect failure but must report MACHINE_OFFLINE. ================================================== ANTI-LOOP ================================================== Never allow: GitHub restarts Worker Worker restarts Supervisor Supervisor restarts GitHub runner CLI1 restarts Google Only: launchd -> supervisor supervisor -> workers GitHub -> recovery request for supervisor ================================================== TESTS ================================================== Test with real independent processes: 1. kill Google 2. kill CLI1 3. kill all workers 4. kill supervisor 5. kill supervisor + workers 6. stop GitHub runner while supervisor survives 7. stop supervisor while runner survives 8. stale heartbeat 9. corrupt heartbeat 10. duplicate recovery requests 11. duplicate supervisor candidates 12. network unavailable 13. machine-offline state simulation Verify: NO DUPLICATE WRITER NO AUTHORITY ESCALATION NO BLIND REPLAY NO FAKE PROGRESS NO MANUAL WEITER FOR SAFE RECOVERY ================================================== OUTPUT ONLY ================================================== EVENT=<IMPLEMENTED|BLOCKED|TEST_FAILED> WORKER=GOOGLE STATE=<state> LOCAL_RESURRECTION=<READY|NOT_READY> GITHUB_SENTINEL=<READY|NOT_READY> SELF_HOSTED_RUNNER=<READY|NOT_READY> ALL_WORKERS_RECOVERY=<READY|NOT_READY> MACHINE_OFFLINE_RECOVERY=<SUPPORTED|NOT_SUPPORTED> NEXT=<single action> Damit hätten wir praktisch eine „Totmann-Sicherung“ für die Software. Was noch darüber fehlt, ist nur echter Hardware-/Stromausfall. Dafür bräuchte man später einen separaten Always-on-Wächter, etwa einen zweiten Rechner/kleinen VPS plus Wake-on-LAN oder Hardware-Power-Management. GitHub alleine kann einen komplett ausgeschalteten, nicht erreichbaren Mac nicht wiederbeleben. (GitHub Docs) Der wichtigste Punkt ist: Das System soll weiterleben, auch wenn dieser Chat verschwindet. Genau deshalb darf ich nicht die einzige Instanz sein, die weiß, was als Nächstes passieren soll.

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  A Bothered Mind 🏴‍☠️ (@a_bothered_mind) berichtet vor 51 Minuten

  @stagerbn Der Algorithmus ist offen auf GitHub. Bitte mal zeigen, wo genau jetzt das Problem ist.

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  Marco Fontani (@mfontani) berichtet vor 58 Minuten

  hey @github your latest debian CLI package installs the "gh" binary in... /usr/bin/bin/gh. Please fix: ❯❯❯ dpkg -L gh | grep /bin/ /usr/bin/bin /usr/bin/bin/gh

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  Jean Hinz (@jeanhinz_io) berichtet vor 58 Minuten

  Anthropics Claude Code Leak war kein Aprilscherz. 512.000 Zeilen Code auf GitHub. Keine Kundendaten betroffen. Claude bleibt sicher. Zeigt: Schnelles Wachstum produziert Fehler. Transparenz danach zählt mehr als Perfektion. #Claude #Anthropic #KISicherheit

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  David Henning (@webcodr) berichtet vor 1 Stunde

  @Ellie_Libelle Ähnliche Probleme hat auch GitHub Copilot. Die KI generiert Quelltext und holt sich die Vorlegen aus quelloffener Software. Technisch sehr beeindruckend, aber es verletzt meist die gängigen Lizenzen dieser Projekte, weil die eigentlichen Urheber des Codes nicht genannt werden.

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  Steffen Kühne (@stekhn) berichtet vor 1 Stunde

  @annabehrend Sorry, da war ich vorher noch nicht ganz wach. Das Problem dürfte sein, dass Github nichts über eure Cloud-Infrastruktur weiß. In der Google Cloud selbst könnt ihr aber eure Ressourcen als Terraform-Config exportieren und diese visualisieren.