Funktioniert GitHub nicht?

Probleme in den letzten 24 Stunden

Signale zu GitHub in den letzten 24 Stunden. Die gestrichelte Linie ist der allgemeine Referenzwert zur Erkennung ungewöhnlicher Aktivität.

• Signale zum gesamten Dienst
• Allgemeiner Referenzwert

Meist gemeldete Probleme

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

• Webseite abgestürzt (53%)
• Fehler (33%)
• Einloggen (14%)

Live-Karte der Ausfälle

Die kürzlichst gemeldeten Probleme und Ausfälle entstanden von

City	Problem Type	Report Time
Paris	Webseite abgestürzt	vor 15 Tagen
Ahmedabad	Fehler	vor 21 Tagen
Delme	Einloggen	vor 21 Tagen
Lyaud	Webseite abgestürzt	vor 22 Tagen
Catania	Fehler	vor 24 Tagen
Inverness	Webseite abgestürzt	vor 1 Monat

Vollständige Ausfallkarte

Community-Diskussion

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GitHub Problemmeldungen

Letzte Ausfälle und Probleme die in sozialen Medien gemeldet wurden:

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  mthie® (@mthie) berichtet vor 6 Minuten

  Gleich gibt es wieder großes Geheule. Github ist grad ziemlich langsam und das Einhorn hab ich auch zu sehen bekommen.

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  COIN das mal jemand erklären? 🪙🎙️ (@coin_jemand) berichtet vor 7 Minuten von Dortmund, North Rhine-Westphalia

  Bei Bitcoin gibt es aktuell zwei Quantum-Themen, die in den letzten Tagen hochgekocht sind: 1. “Quantum Safe Bitcoin” - Das ist ein neues GitHub-Projekt. Die Idee: Bitcoin-Transaktionen so bauen, dass sie besser gegen Quantencomputer geschützt sind, ohne Bitcoin per Softfork oder Hardfork umzubauen. Das wirkt aktuell eher wie eine mögliche Brücke oder Notfalllösung mit den Regeln von heute, aber nicht wie die endgültige Dauerlösung für Bitcoin. 2. Ein neuer Wallet-Prototyp: Da geht es eher darum, bestehende Wallets bzw. Coins im Ernstfall vor möglichen Quantum-Angriffen zu retten. Also: irgendwie gleiches Problem, aber nicht dieselbe Lösung. Das erste ist eher ein technisches Experiment für neue Transaktionen. Das zweite eher ein Rettungswerkzeug für alte Wallets. Bitcoin ist jetzt nicht automatisch quantensicher, aber es ist zu erkennen, dass Bitcoin-Entwickler die Quantum-Frage sichtbar ernst nehmen.

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  A Bothered Mind 🏴‍☠️ (@a_bothered_mind) berichtet vor 9 Minuten

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

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  Hans (@tiras_de) berichtet vor 10 Minuten

  Steht alles auf GitHub… und n bisschen reindrillen sollte man sich in das Thema auch.

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  geoffroyacakpo.wallet (@GeoffroyAcakpo) berichtet vor 13 Minuten

  Sobald Sie sich mit Polkadex Orderbook vertraut gemacht haben, können Sie PDEX verdienen, indem Sie Probleme melden und Ihr Feedback im Polkadex Open Beta Github Repository teilen!

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  Drewrop (@Drewropr) berichtet vor 13 Minuten

  @Keik0whale @_MartinHagen Nein. Nicht nur. Musk lässt hier jetzt viel laufen, der Algo ist auf GitHub. Wo ist das Problem, wenn nicht unerwünschte Meinungen? Aber dazu: "Kampf gegen Hass und Hetze"-Rhetorik, Gesetzgebung auf Bundes- und EU-Ebene, wo Meinungsfreiheit draufsteht aber Zensur drin ist.

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  Timo Hetzel (@timohetzel) berichtet vor 24 Minuten

  Twitter, Facebook, Flickr, MySpace, Gmail, deine super-kuschelige Mastodon-Instanz, StudiVZ, AWS, GitHub, dein Server in Straßburg, iTunes, Spotify, LinkedIn, Lieferando gehen alle früher oder später zum Teufel. Die einzige Konstante in diesem Internet ist die eigene Domain.

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  TomBauser (@TomBauser) berichtet vor 26 Minuten

  Wichtige Einordnung: Experten wie der Anwalt Christian Jun und Sicherheitsforscher weisen darauf hin, dass der aktuelle Fund im Software Bill of Materials (SBOM) von MG auch ein False-Positive sein könnte. Automatisierte Scanner listen oft Code-Schnipsel aus Open-Source-Repositories (hier ein GitHub-Commit), die zwar in der Entwicklungsumgebung berührt wurden, aber nicht als ausführbare Schadfunktion im fertigen Fahrzeug aktiv sind. Das KBA prüft nun genau diese technische Implementierung, um zu klären, ob die oben genannten Lücken im MG4 tatsächlich ausnutzbar sind oder ob es sich lediglich um einen dokumentarischen Fehler in der Lizenzliste handelt.

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  Johannes Drever 🌫➰💎 (@comandingo) berichtet vor 28 Minuten

  @QuirinPoulsen nicht viel weiter helfen. Denn man müsste einen Pujil-Server, analog zu GitHub bauen, dazu fehlen wiederum die Ressourcen. Daraus muss doch folgen, dass Ressourcen von Institutionen bereit gestellt werden.

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  KI_Evolution (@AnETHonian) berichtet vor 31 Minuten

  Agent Reach hat 66.000 GitHub-Stars. Klingt gut. Funktioniert nicht überall. Twitter, Reddit, Instagram: braucht deine Cookies — Verstoß gegen die Nutzungsbedingungen, Account-Sperre möglich. So ist die Lage: Guter Scraper. Kein Wunderwerkzeug.

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  izo - Running ₿itcoin - FREE PALESTINE 🇵🇸 (@izzo_btc) berichtet vor 33 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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  reaper 👺 (@crackticker) berichtet vor 35 Minuten

  nach 2 stunden fehler suche weiss ich jetzt warum github copilot nicht geht mein internet provider blocked die copilot api! DIESER NUTTENSOHN

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  Mirwaso (@mirwaso) berichtet vor 39 Minuten

  @sonja_weihrauch hatte vor zwei wochen probs beim login (5 tage gewartet, nix kam). via github hab ich dann heruasgefunden, dass man vorzusgweise den/ die serveradmin per dm kontaktieren solle, was dann zum erfolg führte. serveradmin der jeweilugen instanz unter menüpunkt 'über' zu finden.

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  🦇 Dark Lord of headless engineering (@schulzbo) berichtet vor 40 Minuten

  ahh cool .. ansible module um die "latest release" version eines projektes von github zu holen. inkl. cache .. wenigsten hat die umsetzung funktioniert. gleich mal in meine toolbox werfen. vielleicht sollte ich mir doch mal so langsam eine ansible collection bauen 🤔

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  Johannes Drever 🌫➰💎 (@comandingo) berichtet vor 40 Minuten

  @Queryologist Da habe ich selber noch keine Erfahrung gesammelt. Ich arbeite eher an Integration von Systemen, da ist es unwahrscheinlich dass GPT die Probleme kennt. Sowas wie GitHub Co-Pilot stelle ich mir wie Clippy die Büroklammer on steroids vor.

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  Lohegrimmig (@MAdolf13) berichtet vor 41 Minuten

  @Jules1Youtube Selbst ich als nondev hab GitHub/Server pushpull deploy routine irgendwann erkannt

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  legan100 (@legan100) berichtet vor 43 Minuten

  Morgen um 10 Uhr Streame ich. Thema: Github Workflow Wir werden uns zuerst ans Testprojekt setzen und danach ans Backend und hoffentlich danach einen fertigen Workflow haben.

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  Makoto (@AlchemicAcht) berichtet vor 44 Minuten

  @Lilischote @Tandarok mich persönlich stört in dem Prozess das "ich mals genau wie du, aber ich darf das, weil ich nur ein Programm bin". Das ist nämlich auch in der Softwareentwicklung Thema rund um Github.

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  ZSleyer (@ZSleyer) berichtet vor 44 Minuten

  Achtung v0.7.1 bis v0.8.0-aad7cb0 hatten einen Fehler beim Update Checker. Betroffene Versionen benachrichtigen unter Windows und macOS nicht über ein neues Update. Nutzer müssen als selbst über github nach Updates schauen. In Version v0.8.0-37d2350 ist der Fehler behoben.

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  Norbu Ketaka (@norbuketaka) berichtet vor 47 Minuten

  First Github RPC was Erlang BERT, First Github Pages was Mochiweb Erlang Web Server.

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  Tessa Gengnagel (@resonanzfilter) berichtet vor 49 Minuten

  @spinfocl Ich hatte immer den Eindruck, dass die Leute die Archivseite gar nicht benutzen, aber wenn doch, ist das auf jeden Fall ein Problem. Vielleicht GitHub/GitLab Pages als Alternative?

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  Arwed (@Doc_Arwed) berichtet vor 50 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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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 50 Minuten

  Ja. Ich habe es diesmal stärker auf Geldgeschwindigkeit + Trend-Erkennung + autonome Ressourcennutzung geprüft, nicht nur auf Agentenarchitektur. Dabei ergibt sich eine wichtige Korrektur für unsere Zentrale: Sie darf nicht primär eine Software-Engineering-Fabrik sein. Sie muss eine Opportunity-to-Cash-Fabrik werden. Was große Agentensysteme gerade machen, bestätigt Teile unserer Architektur: OpenAI beschreibt Agenten, die ganze wiederkehrende Workflows übernehmen, zeit-/ereignisgesteuert laufen und Leads, Reports und operative Arbeit bearbeiten; Anthropic empfiehlt Routing zu spezialisierten Workflows und nur so viel Agentenkomplexität wie der wirtschaftliche Nutzen rechtfertigt. (OpenAI) GitHub geht ähnlich vor und setzt Agenten inzwischen direkt auf reale Engineering-Ereignisse wie Issues und CI-Fehler an, statt sie permanent künstliche Aufgaben erfinden zu lassen. (The GitHub Blog) Der entscheidende Umbau Unsere bisherige Reihenfolge war ungefähr: Projekt verbessern → Agenten verbessern → irgendwann monetarisieren. Ich würde sie ändern in: Geldchance entdecken → verifizieren → Time-to-Cash schätzen → Risiko/Kapitalbedarf prüfen → beste Chance ausführen → Einnahmen messen → Gewinner verstärken → daraus bessere Agenten bauen. Das bedeutet auch: Eine kleine langweilige Möglichkeit, die in sieben Tagen real 100 € einbringt, kann vor einer faszinierenden Technologie stehen, die vielleicht in sechs Monaten 100.000 € bringt. Dein großes Spiele-Ziel bleibt North Star. Aber die Maschine sollte zunächst Cashflow-Treppenstufen bauen, nicht so tun, als wäre ein sehr großer Spieleerfolg planbar. Dafür brauchen wir einen Revenue Radar Jeden Tag billig/deterministisch prüfen, ob sich etwas verändert hat. Nur bei Informationsgewinn Recherche/Modelle einsetzen. Er sucht unter anderem nach: neuen Plattformprogrammen → neuen Creator-Möglichkeiten → Affiliate-Angeboten → kleinen digitalen Produkten → B2B-Automatisierungsproblemen → neuen APIs/AI-Fähigkeiten → kostenlosen/promotionalen Ressourcen → Distributionstrends → Nachfrage-/Suchtrends → bestehenden Assets, die monetarisierbar sind Und X/Twitter ist dabei Signalquelle, nicht Wahrheit. Dort können wir frühe Ideen entdecken; anschließend müssen offizielle Quellen, reale Nachfrage oder ein kleiner Marktversuch die Idee bestätigen. Ich würde ausdrücklich verhindern, dass die Zentrale irgendeinen „AI side hustle“-Thread einfach für ein Geschäftsmodell hält. Ein aktuelles Beispiel, warum das wichtig ist: X stellt sein bisheriges Creator Revenue Sharing gerade ein; neue Einschreibungen sind seit 7. August geschlossen, das Programm endet am 7. September und wird durch „Original Content Rewards“ ersetzt. Ein Agent, der alte Twitter-Tipps blind übernimmt, würde also schon mit veralteter Strategie arbeiten. (Hilfezentrum) YouTube würde ich anders behandeln als X YouTube ist interessanter als langfristiger Cashflow-Asset-Kanal, aber nicht automatisch der schnellste erste Euro. Das normale YPP verlangt derzeit 1.000 Abonnenten plus 4.000 qualifizierte öffentliche Watch Hours oder 10 Mio. qualifizierte Shorts-Aufrufe in 90 Tagen. (Google Hilfe) Es gibt allerdings einige Monetarisierungsfunktionen schon ab niedrigeren Schwellen; beispielsweise nennt YouTube für Memberships 500 Abonnenten plus weitere Aktivitäts-/Watchtime-Voraussetzungen. (Google Hilfe) YPP-Auszahlungen erfolgen anschließend monatlich über AdSense for YouTube. (Google Hilfe) Also: YouTube = Compound Asset. Dienstleistung/digitales Produkt/kleines B2B-Problem = potenziell schneller Cash. X = Discovery + Distribution + eventuell Monetarisierung, aber derzeit Plattformwechsel. Und noch eine aktuelle Besonderheit: YouTube kündigt für 1. Februar 2027 höhere Ads/Premium-Einstiegsschwellen für neue Creator an. Das erhöht den Wert, einen guten Kanal früher aufzubauen, falls wir YouTube priorisieren. (Google Hilfe) Und jetzt der sehr wichtige Punkt mit deinem 200-€-Budget Hier würde ich nicht zulassen: „Agent findet 105-€-Angebot → Budget vorhanden → automatisch kaufen.“ Das ist für unsere Organisation unnötig riskant. Aber wir können fast denselben Geschwindigkeitsvorteil erreichen: Agent findet Deal → verifiziert Preis/Leistung/Laufzeit/Eligibility → berechnet erwarteten wirtschaftlichen Vorteil → reserviert Opportunity → schickt dir einen einzigen BUY-GATE → du sagst JA → sofort ausführen. Du hast gesagt, dass du Logins übernehmen kannst. Perfekt. Dann werden Login, 2FA, Zahlungsfreigabe und neue kostenpflichtige Verträge schnelle Human Gates, nicht Gründe, die ganze Organisation anzuhalten. Und ganz wichtig: Ich würde das 200-€-Budget nicht als bereits autorisiertes autonomes Ausgabelimit interpretieren. Es bleibt Geld, das die Zentrale optimieren darf, aber jede tatsächliche Ausgabe braucht deine konkrete Freigabe. Das schützt uns auch vor einem fatalen Fehler: „5× mehr AI-Leistung“ ist wirtschaftlich wertlos, wenn gerade keine wertvollen Aufgaben dafür existieren. Wir kaufen Kapazität nur wenn: EXPECTED_INCREMENTAL_VALUE > PURCHASE_PRICE + RISK + OPPORTUNITY_COST und wir bereits einen konkreten Workload dafür haben. Zeitlich begrenzte billige AI-Kapazität bekommt allerdings hohe Priorität Hier stimme ich deinem Grundgedanken zu. Wenn legitime Google-/AI-Kapazität nur noch 7–14 Tage günstig verfügbar ist, sollte die Organisation nicht gemütlich Infrastruktur polieren. Sie sollte eine EXPIRING RESOURCE QUEUE führen: RESOURCE → verbleibende Zeit → verbleibende Kapazität → geeignete Aufgaben → erwarteter Wert → nächstbeste Verwendung Und dann beispielsweise vorziehen: Recherche-Datensätze, Produktideen validieren, Code/Assets erzeugen, bestehende Backlogs abarbeiten, Tests schreiben, Markt-/Wettbewerbswissen strukturieren, wiederverwendbare Komponenten erzeugen. Aber kein künstliches „Daten durchballern“, nur um Quota aufzubrauchen. Billige Rechenleistung ist nur wertvoll, wenn das Ergebnis danach noch Wert besitzt. Das passt übrigens zu dem, was große Unternehmen inzwischen machen: Cisco routet verschiedene AI-Aufgaben intelligent zwischen Ressourcen und überwacht Token-/Kostenverbrauch, statt jede Aufgabe automatisch an das teuerste Modell zu schicken. (The Wall Street Journal) Daraus entsteht unser neuer Opportunity Score Ich würde nicht einfach EXPECTED_VALUE benutzen. Die Zentrale sollte ungefähr diese Dimensionen bewerten: REVENUE_PROBABILITY TIME_TO_FIRST_EURO TIME_TO_RECURRING_REVENUE EXPECTED_30D_VALUE EXPECTED_90D_VALUE CAPITAL_REQUIRED HUMAN_TIME_REQUIRED AUTOMATION_PERCENTAGE PLATFORM_DEPENDENCY COMPETITION DISTRIBUTION_ADVANTAGE EXISTING_ASSET_REUSE EXPIRING_RESOURCE_ADVANTAGE COMPOUND_VALUE REVERSIBILITY EVIDENCE_CONFIDENCE Dann entstehen verschiedene Klassen: CASH NOW – wahrscheinlich erster Umsatz sehr schnell. MRR – monatlich wiederkehrende Einnahmen. COMPOUND ASSET – YouTube, Audience, SEO, Software, Datenbestand. OPTION BET – kleines Experiment mit großem Upside. MOONSHOT – Spiele/große Produkte; später durch Cashflow finanziert. Das verhindert, dass die Agenten nur nach dem theoretisch größten Markt suchen. Der Prompt, den ich jetzt verwenden würde Da dein vorheriger Prompt bereits bei Google ist, würde ich nicht mitten in dessen laufender Arbeit noch einen zweiten schicken. Sobald dieser Auftrag abgeschlossen ist, würde ich diesen als nächsten strategischen Auftrag nehmen: CHIEF STRATEGIC DIRECTIVE REVENUE OPERATING SYSTEM — OPPORTUNITY TO CASH PRIMARY BUSINESS OBJECTIVE: CREATE REAL, LEGAL, REPEATABLE CASHFLOW AS FAST AS PRACTICALLY POSSIBLE WITHOUT SACRIFICING LONG-TERM COMPOUND VALUE. The organization is no longer primarily an engineering optimization system. It is an: OPPORTUNITY → VALIDATION → EXECUTION → REVENUE → LEARNING SYSTEM. ================================================== 1. CASHFLOW LADDER ================================================== Prioritize opportunities across five horizons: A. CASH NOW Fastest credible route to first real EUR. B. RECURRING REVENUE Monthly or repeatable income. C. COMPOUND ASSETS Audience, YouTube channels, software, datasets, distribution, automation, reusable intellectual property. D. OPTION BETS Small reversible experiments with asymmetric upside. E. MOONSHOTS Large games/products/businesses with very large potential. Moonshots remain strategically important. But do not starve near-term cashflow to pursue speculative upside. Near-term cashflow should progressively finance larger opportunities. ================================================== 2. DAILY REVENUE RADAR ================================================== Continuously discover evidence-backed opportunities from authorized current sources. Monitor when useful: market trends search trends creator/platform changes new monetization programs new AI capabilities new software/tools new APIs affiliate opportunities digital-product opportunities B2B automation pain points underserved niches distribution opportunities platform policy changes pricing changes legitimate temporary promotions expiring compute/model resources existing project assets that can be monetized X/Twitter/social discussions may be EARLY SIGNALS. They are NOT authoritative evidence. Promising social claims must be validated through: official sources, real market evidence, or a bounded real experiment. Never copy hype blindly. ================================================== 3. OPPORTUNITY LEDGER ================================================== Maintain ONE canonical revenue opportunity ledger. For every serious candidate record: OPPORTUNITY_ID DISCOVERY_DATE SOURCE SOURCE_FRESHNESS MARKET_NEED CUSTOMER PROBLEM SOLUTION REVENUE_MODEL REVENUE_PROBABILITY TIME_TO_FIRST_EUR TIME_TO_RECURRING_REVENUE EXPECTED_30D_VALUE EXPECTED_90D_VALUE CAPITAL_REQUIRED HUMAN_TIME_REQUIRED AUTOMATION_PERCENTAGE PLATFORM_DEPENDENCY COMPETITION DISTRIBUTION_ADVANTAGE EXISTING_ASSET_REUSE EXPIRING_RESOURCE_ADVANTAGE COMPOUND_VALUE REVERSIBILITY RISK EVIDENCE_CONFIDENCE REQUIRED_CAPABILITIES BEST_SURFACE NEXT_EXPERIMENT STATE UNKNOWN is valid. Never fabricate financial forecasts. ================================================== 4. TIME-TO-CASH BIAS ================================================== A smaller credible opportunity that can generate revenue quickly may outrank a theoretically larger opportunity requiring months. Optimize for: FAST VALIDATION LOW CAPITAL LOW DOWNSIDE HIGH AUTOMATION SHORT TIME TO CUSTOMER REPEATABILITY RECURRING REVENUE COMPOUNDING DISTRIBUTION Do not optimize for exciting technology. Do not optimize for task count. Optimize for REAL ECONOMIC PROGRESS. ================================================== 5. EXPERIMENT BEFORE BUILD ================================================== Do not spend weeks building before demand evidence. Preferred sequence: DISCOVER → VERIFY MARKET SIGNAL → DEFINE CHEAPEST VALIDATION → RUN SMALL REVERSIBLE EXPERIMENT → MEASURE REAL RESPONSE → KILL / ITERATE / SCALE. ADOPT > ADAPT > BUILD. Prefer existing mature tools when they reduce time-to-revenue. ================================================== 6. EXPIRING RESOURCE INTELLIGENCE ================================================== Treat legitimate temporary cheap/free AI capacity as a perishable productive resource. Track: RESOURCE PROVIDER AUTHORIZED NORMAL_COST CURRENT_COST EXPIRY REMAINING_CAPACITY ELIGIBILITY SUITABLE_WORKLOADS EXPECTED_INCREMENTAL_VALUE When capacity is temporarily abundant: move valuable eligible workloads forward. Examples: market research product validation coding dataset organization quality improvement reusable assets automation backlog reduction Never manufacture work to consume quota. Never rotate accounts to evade provider restrictions. Never misrepresent eligibility. The goal is VALUE PER AVAILABLE RESOURCE, not quota consumption. ================================================== 7. RESOURCE PURCHASE SCOUT ================================================== Continuously detect legitimate opportunities to acquire useful capacity/tools cheaply. For each purchase candidate calculate: VERIFIED_PRICE NORMAL_PRICE PROMOTION_EXPIRY ELIGIBILITY CAPABILITY_GAIN EXPECTED_WORKLOAD EXPECTED_INCREMENTAL_VALUE PAYBACK_LOGIC ALTERNATIVES LOCK_IN RENEWAL_PRICE CANCELLATION_TERMS RISK Finding a deal does NOT authorize purchase. PURCHASE FLOW: DISCOVER → VERIFY → ECONOMIC ANALYSIS → PREPARE BUY-GATE → HUMAN APPROVAL → PURCHASE/LOGIN → IMMEDIATE PRODUCTIVE DEPLOYMENT. AUTONOMOUS_SPEND_LIMIT=0 EUR. Even if budget exists, no purchase/subscription/credit/top-up is executed without explicit current human approval. Make approval extremely easy: BUY-GATE: WHAT PRICE WHY NOW EXPECTED BENEFIT WHAT WORK WILL USE IT EXPIRY ALTERNATIVE RECOMMENDATION APPROVE / REJECT ================================================== 8. HUMAN FAST GATES ================================================== The human is available for unavoidable gates such as: login OAuth 2FA KYC payment approval account creation where legitimate legal declarations publication approval where required When such a gate appears: CHECKPOINT WORK → PREPARE EXACT MINIMAL HUMAN ACTION → ALERT ONCE → RELEASE UNNEEDED AUTHORITY → CONTINUE INDEPENDENT SAFE WORK. Do not stop the organization while waiting. ================================================== 9. CHANNEL STRATEGY ================================================== Evaluate channels by economic role. Examples: YouTube: COMPOUND DISTRIBUTION + RECURRING CREATOR REVENUE POTENTIAL X/Twitter: TREND DISCOVERY + DISTRIBUTION + AUDIENCE + OPPORTUNITY SIGNAL Digital products: POTENTIALLY FAST VALIDATION + HIGH AUTOMATION B2B automation/services: POTENTIALLY FAST TIME TO FIRST EUR Software: RECURRING REVENUE + COMPOUND ASSET Games: HIGH UPSIDE / LONGER HORIZON / MOONSHOT Do not assume these rankings permanently. Learn from actual evidence. ================================================== 10. DAILY CAPITAL ALLOCATION ================================================== Every meaningful cycle ask: WHERE DOES THE NEXT UNIT OF: TIME MODEL CAPACITY COMPUTE HUMAN ATTENTION AND CAPITAL CREATE THE HIGHEST EXPECTED SAFE VALUE? Reallocate accordingly. ================================================== 11. WINNER AMPLIFICATION ================================================== When real evidence shows traction: do not immediately search for something new. Ask whether the existing winner deserves more: capacity automation distribution content features experiments resources. EXPLORE and EXPLOIT. Do not novelty-chase. ================================================== 12. KILL LOSERS QUICKLY ================================================== Persist hypotheses and measurable stop conditions. If evidence repeatedly fails: STOP LEARN RECYCLE REUSABLE ASSETS MOVE RESOURCES TO BETTER OPPORTUNITY. Sunk cost is not justification for continuation. ================================================== 13. DAILY ECONOMIC SCOREBOARD ================================================== Track: REAL_REVENUE_RECEIVED RECURRING_REVENUE QUALIFIED_LEADS CUSTOMERS VALIDATED_OPPORTUNITIES FAILED_EXPERIMENTS CAPITAL_SPENT MODEL_RESOURCE_USED HUMAN_INTERVENTIONS TIME_TO_FIRST_EUR COST_PER_USEFUL_RESULT AUTONOMOUS_COMPLETION_RATE COMPOUND_ASSETS_CREATED Do not count hypothetical revenue as revenue. REAL_REVENUE means money actually received. ================================================== 14. INFORMATION ECONOMY ================================================== Daily does NOT mean expensive daily AI meetings. Use: cheap deterministic change detection → targeted research when state changed → models only when judgment adds information → deeper competitive scan on adaptive cadence. NO_NEW_INFORMATION → REUSE PRIOR EVIDENCE. ================================================== 15. CONTINUOUS IMPROVEMENT ================================================== After real work ask: WHAT MADE MONEY? WHAT MOVED US CLOSER TO MONEY? WHAT WASTED RESOURCES? WHAT DID USERS/CUSTOMERS RESPOND TO? WHAT DID COMPETITORS DISCOVER? WHAT NEW CAPABILITY EXISTS? WHAT CAN NOW BE AUTOMATED? WHAT SHOULD WE STOP DOING? WHAT WINNER SHOULD RECEIVE MORE RESOURCES? Persist verified lessons. Apply them to later real work. ================================================== 16. EXECUTION PRIORITY ================================================== After implementing the minimum necessary revenue-ranking delta: STOP META-BUILDING. Perform a REAL current opportunity scan. Produce the TOP 5 evidence-backed revenue opportunities available NOW. Select ONE highest-ranked opportunity that: is legal is safe requires 0 EUR autonomous spend does not require prohibited publication has credible economic value can make measurable progress now. Then EXECUTE the smallest real validation automatically. Do not merely write another strategy report. DISCOVER → VERIFY → RANK → SELECT → EXECUTE → MEASURE → LEARN → CONTINUE. NO WEITER. ================================================== NORTH STAR ================================================== FIRST: BUILD SMALL SAFE CASHFLOW ENGINES. THEN: TURN WINNERS INTO RECURRING CASHFLOW. THEN: USE CASHFLOW + AUTOMATION + INTELLIGENCE TO FINANCE BIGGER PRODUCTS. LONG TERM: BUILD PRODUCTS WITH VERY LARGE UPSIDE. But every stage must be grounded in real evidence. WE SHOULD BECOME BETTER AT BECOMING BETTER. AND: WE SHOULD BECOME BETTER AT TURNING INTELLIGENCE INTO REAL VALUE. Das ist für mich jetzt die bessere Richtung: nicht „Agenten beschäftigen“, sondern Kapital, AI-Kapazität und Aufmerksamkeit wie knappe Produktionsmittel behandeln. Die Organisation soll jeden Tag fragen, wo daraus am schnellsten ein belastbarer wirtschaftlicher Vorteil entsteht. Und sobald wir einen Gewinner sehen, soll sie nicht aus Langeweile zur nächsten Idee springen, sondern den Gewinner automatisieren, vervielfachen und in wiederkehrenden Cashflow verwandeln. Genau das ist der Übergang von einer interessanten AI-Fabrik zu einem Unternehmen.

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  TheDoctor (@TheDoctor_781) berichtet vor 52 Minuten

  @E_C0Ll @ceffylein Ich suche nicht nur auf dem Server, die Suche war an meinen generellen Bekanntenkreis gerichtet. Der Server ist im übrigen über den Einladungslink (GitHub) für jeden zugänglich.

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  Giuliano F. (@giulianofalco) berichtet vor 55 Minuten

  📄 Claude Context (GitHub/zilliztech): Semantic Code Search MCP für Claude Code. Durchsucht Millionen Zeilen Code mit Vektor-Suche statt ganzes Repo zu laden — deutlich günstiger bei großen Codebases. Praxisrelevant: Weniger Token-Kosten, mehr Relevanz. MCP Server für Agentic Coding Workflows.

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 57 Minuten

  das ist genau der „Grok Bot“, von dem die Warnung spricht. Auf deinem Screenshot sieht man „X for Grok Bot – by Cursor“. Das ist eine Erweiterung, mit der dieser Bot auf X Posts suchen, Timelines lesen, Trends abrufen und Bookmarks verwalten kann. Das ist nicht unser Agent-HQ-System und auch nicht etwas, das wir dafür installieren müssen. Die interessante Lehre für uns ist vielmehr die Architektur dahinter: Bots bekommen gezielt einzelne Fähigkeiten/Tools, statt dass jeder Agent alles können und ständig alles durchsuchen muss. Genau in diese Richtung sollten wir unser HQ weiterentwickeln: Chief/Router entscheidet → nur der passende Agent bekommt die Aufgabe → nur notwendiger Kontext → Ergebnis wird wiederverwendet → keine Doppelarbeit. Den X/Grok-Bot würde ich deshalb jetzt nicht in unser System einbauen. Für unser Ziel bringt uns der gerade weniger als der geplante Efficiency Governor und die laufenden Bots im HQ. Später könnte ein eigener X-Social-Agent sinnvoll werden, wenn wir X automatisieren wollen – aber dann sauber als spezialisierter Agent mit begrenzten Rechten und nicht als weiterer Bot, der ständig Kontext und Tokens verbraucht. —- als Vorteil/Prinzip können wir das nutzen — nur nicht blind genau diesen Grok/X-Bot einbauen. Der starke Teil ist das Muster dahinter: spezialisierte Tools pro Agent statt jeder Agent bekommt alles. Für unser Board/HQ wäre das sehr passend. Der Chief bzw. Router entscheidet, welcher Agent welche Fähigkeit bekommt; der Agent sieht nur den nötigen Kontext und nur die nötigen Rechte. Das spart Tokens, reduziert Fehler und verhindert doppelte Arbeit. Für unser System würde ich daraus ein Capability Board machen. Jeder Agent bekommt dort klar zugewiesene Fähigkeiten, z. B. Web Search, GitHub, YouTube, TikTok, X, Research, Review, Publishing, Files, Memory Read. Rechte wie Publish, Money, OAuth, Memory Write bleiben separat gegated. So kann später auch ein X-Agent dazukommen, ohne dass der Rest des Systems Zugriff auf X braucht. Der wichtige Unterschied: nicht jetzt diesen fremden Bot installieren, sondern das Konzept als eigene Architektur übernehmen. Das würde unserem HQ tatsächlich helfen.

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  AI Slop Enjoyer (@SfaFan79) berichtet vor 57 Minuten

  @Boss_Max_Muetze @ArnoNymuski War der Fehler, den Github gestern angezeigt hat. War lange down - konnte erst gegen 0:00 wieder die KI benutzen.

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 58 Minuten

  🔥 Codex oder Claude gerade nicht verfügbar? Es gibt inzwischen starke kostenlose Alternativen zum Coden mit KI. Ich schaue mir aktuell mehrere Tools genauer an, weil ich nicht von einem einzigen Anbieter abhängig sein will. Mein Favorit für den nächsten Test ist Google Antigravity 2.0. Warum? Antigravity ist inzwischen viel mehr als nur Autocomplete. Google baut es als Agenten-Plattform für Entwickler: Agenten können komplexe Aufgaben übernehmen, mit dem Repository arbeiten und inzwischen sogar als spezialisierte Custom Agents eingesetzt werden. Der kostenlose Individual-Plan kostet aktuell 0 $, bietet unbegrenzte Tab-Completions und Command Requests; für die eigentlichen Agent-Modelle gelten Wochenlimits. Interessant ist auch, dass im Free-Tarif verschiedene Modelle verfügbar sind. Diese Alternativen will ich ebenfalls testen: ⚡ Gemini CLI Direkt im Terminal mit KI am Projekt arbeiten. Besonders interessant: Mit einem normalen Google-Konto gibt es aktuell bis zu 1.000 Modellanfragen pro Tag kostenlos. Für Leute, die viel über Terminal und Git arbeiten, könnte das eine sehr starke Gratis-Alternative sein. 🟣 Cursor Wahrscheinlich einer der bekanntesten KI-Code-Editoren. Der Hobby-Tarif ist kostenlos und benötigt keine Kreditkarte. Agent-Nutzung ist allerdings begrenzt. Dafür kann man sehr schnell ein bestehendes Projekt öffnen und loslegen. 🐙 GitHub Copilot Free Auch GitHub bietet mittlerweile einen kostenlosen Einstieg. Agenten und KI-Nutzung sind im Free-Tarif begrenzt, aber zum Coden, Erklären und Arbeiten direkt am Repository definitiv einen Blick wert. 🚀 Replit Starter Interessant für alle, die direkt im Browser bauen wollen. Der Starter-Plan kostet 0 $, bietet tägliche kostenlose Nutzung, eine eingebaute Datenbank und sogar die Möglichkeit, ein Projekt live zu veröffentlichen. Meine Reihenfolge zum Testen wäre aktuell: 1. Google Antigravity – wegen Agenten und Multi-Agent-Richtung 2. Gemini CLI – wegen des starken kostenlosen Kontingents 3. Cursor – wegen der einfachen Arbeit an bestehenden Projekten 4. GitHub Copilot Free – perfekt, wenn sowieso alles auf GitHub liegt 5. Replit – besonders interessant für schnelle neue Apps im Browser Was ich daran besonders spannend finde: Wir kommen langsam an einen Punkt, an dem man nicht mehr fragen muss: „Welchen KI-Coder benutze ich?“ Sondern: „Welche 3–4 KI-Coder lasse ich zusammen an meinem Projekt arbeiten?“ Genau diese Richtung will ich mir als Nächstes genauer anschauen. 🔥 Wer von euch nutzt Antigravity, Cursor, Gemini CLI oder Replit schon produktiv? Welche KI codet bei euch aktuell am besten?

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  Son Negra (@son_negra) berichtet vor 1 Stunde

  @eifelpanorama Moin , ich hatte Dich auf Metal Github gesehen… vll gibt es mal Themen… würde mich freuen Viele Grüsse

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  International states organisation (@bureauofthe_zar) berichtet vor 1 Stunde

  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