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 (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 9 Tagen
Ahmedabad	Fehler	vor 15 Tagen
Delme	Einloggen	vor 16 Tagen
Lyaud	Webseite abgestürzt	vor 16 Tagen
Catania	Fehler	vor 18 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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  k. olbe (@OlbeK) berichtet vor 3 Minuten

  @PHPmacher Versionsverwaltung haben wir auch nie im Studium gehabt (2009-2015). Kannte ich tatsächlich nur, weil ich privat paar kleine Projekte programmiert habe und so mit Github in Berührung kam bzw. ein Kommilitone einen SVN Server für ein Gruppenprojekt eingerichtet hat.

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 4 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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  OnkelWaldgeist (@OnkelWaldgeist) berichtet vor 5 Minuten

  @codemurai Ich habe ein Problem mit der App aus Kapitel 2. Wenn ich das selbst programmiere, läuft alles. Wenn ich den Code aus GitHub verwende, läuft es unter Windows aber nicht als Android App. Da findet VS irgendeine Datei nicht. Jemand eine Idee?

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  Johann van de Bron (@Johann_v_d_Bron) berichtet vor 6 Minuten

  Elon Musk unterdrückt offensichtlich die Massenblocks. Auf Github ist eine 4.0 Version von likersblocker verfügbar, die das teilweise umgeht. Man kann dann nur noch 500 Accounts in einer Session blocken, dann muss man sich neu bei Twitter einloggen. Aber besser als nichts.

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  reaper 👺 (@crackticker) berichtet vor 8 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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  OpenBSD src Changes (@OpenBSD_src) berichtet vor 8 Minuten

  dtucker@ modified usr.bin/ssh/PROTOCOL: Fix typo. From pablomh via -portable github PR#344.

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  Terranischer 🎎 Resident (@KipOlsenXyphon) berichtet vor 14 Minuten

  Mir verwunderte es immer etwas dass VSCode immer stabil und reibungslos funktionierte, bis jetzt. Auf dem Desktop Rechner immer noch alles supi aber auf Laptop freezes und vergisst Login zu GitHub. 🤔

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  Backlink Broadcast (@andon_backlink) berichtet vor 15 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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  RAW Networks (@RawNetworks) berichtet vor 18 Minuten

  @JohnLebherz Ja, ich hatte ja mal mein eigenes git gehabt. Das ist dann durch einen Datenbank Fehler down gegangen. Ich werde mal schauen ob ich zukünftig auch auf github evtl. Meine Anwendungen Anbiete. LG Jan!

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  Daniel Witte @DWitte@mastodon.social (@d_witte1) berichtet vor 18 Minuten

  Interessanter Nebeneffekt von #Mastodon: Auf GitHub kann man sehr ausführliche Diskussionen darüber nachverfolgen, welche Features und Funktionen (nicht) implementiert werden dürfen, sollten, müssen. Das ist tolles Material zum Thema #socialengineering, … 1/2

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  C Schmitz (@chrisschmitz) berichtet vor 21 Minuten

  @_paulwetzel @Axel_Bojanowski Ich empfehle immer mal: Betrachtung der tatsächlichen Modelle, ist ja in der Regel auf Github. Die Thematik ist relativ spannend bezüglich der Berechnungen und der Fehler bzw. die Potenzierung der Fehler in der Berechnung over time. Data Scientists hätten wohl Spaß.

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  der spanier (@mespiat) berichtet vor 21 Minuten

  @JustPhilMarx Richtig late.Spart mir das Durchsuchen von stackoverflow.Sucht den richtigen Hook für ein bestimmtes Problem. Kürzt mir Code ein und kann auch noch comments setzen an den entsprechenden Stellen. GitHub Copilot macht einiges falsch. Hat aber das gesamte VSCode Projekt vor Augen.

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  Arwed (@Doc_Arwed) berichtet vor 23 Minuten

  @Sambal_Oelek21 Das Problem ist das ASIC Mining und das die Github Moderatoren jedwede grössere Anpasung ablehnen. Dadurch läuft es in eine Sackgasse und wird erst erkannt, wenn es zu spät ist

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  KI und Mensch (@KIundMensch) berichtet vor 25 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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  nine (@nine_ch) berichtet vor 25 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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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 27 Minuten

  Ja. Ich würde das jetzt als „Infinite-Life Architecture“ definieren — nicht nur Mac-Recovery, sondern so, dass die Agenten selbst ständig nach einer noch robusteren nächsten Ebene suchen dürfen. GitHub passt als externe Ebene: Self-hosted Runner können als Dienst automatisch mit dem Rechner starten; GitHub erkennt außerdem Offline, wenn Rechner, Runner oder Verbindung weg sind. (GitHub Docs) Ein Offline-Runner allein reicht aber nicht als Wiederbelebungssystem; ohne erreichbaren Runner bleiben passende Jobs zunächst in der Warteschlange. (GitHub Docs) Google bekommt als Erweiterung zum laufenden Supervisor-Auftrag: MISSION ADDENDUM: INFINITE-LIFE ARCHITECTURE OBJECTIVE: The autonomous system must survive loss of: - one worker - multiple workers - all workers - Chief/ChatGPT session - supervisor - macOS process environment - network - complete Mac shutdown - local machine loss CORE LAW: NO AGENT IS THE SYSTEM. NO MACHINE IS THE SYSTEM. DURABLE STATE IS THE SYSTEM. Every replaceable component must be reconstructible from durable, verified state. ================================================== SURVIVAL LEVELS ================================================== L0 — PROCESS SURVIVAL launchd -> Autonomy Supervisor L1 — WORKER SURVIVAL Supervisor -> restore eligible workers L2 — MACHINE REBOOT SURVIVAL Mac boot -> launchd -> Supervisor -> reconcile -> resume L3 — EXTERNAL OBSERVATION GitHub/external sentinel observes host heartbeat. L4 — EXTERNAL RECOVERY Independent always-on controller may request recovery. L5 — HOST FAILOVER Design an OPTIONAL future second-host/VPS architecture capable of assuming approved control-plane duties if the primary Mac is unavailable. L6 — PROVIDER FAILOVER No single AI/provider may be required for system survival. If one provider is unavailable: route only compatible approved work to another available provider. Never bypass quotas, account restrictions, authentication, permissions or provider terms. ================================================== SURVIVAL BRAIN ================================================== Persist enough state that a replacement worker can reconstruct: MISSION QUEUE CHECKPOINTS POLICY_VERSION AUTHORITY_STATE GENERATION FENCING_TOKEN WORKER_STATE DEPENDENCIES LAST_CONFIRMED_EFFECT PENDING_EFFECTS APPROVAL_REQUIREMENTS RESOURCE_STATE Never depend on conversational memory alone. ================================================== EXTERNAL HOST OPTION ================================================== Create architecture hooks for: EXTERNAL_SENTINEL EXTERNAL_STATE_BACKUP EXTERNAL_RECOVERY_CONTROLLER SECONDARY_HOST VPS_CONTROL_PLANE REMOTE_WAKE_PROVIDER These are OPTIONAL resources. Do not rent/buy/subscribe automatically. If an external server could materially improve: availability, recovery time, durability, monitoring, or disaster recovery, create: INFRA_PROPOSAL containing only: PURPOSE EXPECTED_BENEFIT MONTHLY_COST FAILURE_MODE_SOLVED SECURITY_IMPACT CHEAPER_ALTERNATIVE MIGRATION_COMPLEXITY RECOMMENDATION Then: STATE=WAITING_PERMISSION Chief decides before any new spending. ================================================== CONTINUOUS ARCHITECTURE IMPROVEMENT ================================================== Agents may continuously discover better resilience designs. Examples: UPS remote power recovery Wake-on-LAN second physical computer Raspberry Pi / mini PC sentinel VPS cloud VM managed scheduler external durable storage off-site encrypted backup multi-region heartbeat provider-independent queue redundant network connection These examples are NOT automatically approved. Agents should also discover alternatives not listed here. ================================================== IMPROVEMENT RULE ================================================== Do not change architecture merely because something newer exists. Propose a change only when it provides measurable improvement in: AVAILABILITY RECOVERY_TIME DATA_DURABILITY COST SECURITY SIMPLICITY PROVIDER_INDEPENDENCE Require evidence. ================================================== SELF-IMPROVEMENT QUEUE ================================================== Maintain: resilience_improvement_queue Candidate lifecycle: DISCOVERED -> EVIDENCE_COLLECTED -> EVALUATED -> SAFE_AUTOMATIC_CHANGE or, if spending/security/auth/hardware is required: -> WAITING_PERMISSION or: -> REJECTED ================================================== NO SELF-MODIFICATION CHAOS ================================================== Agents may improve implementation. They may NOT weaken: AUTHORITY FENCING SPEND GATES SECRET PROTECTION PUBLICATION GATES HUMAN AUTH GATES DELETE POLICY An improvement cannot remove the mechanism that prevents duplicate authority. ================================================== DISASTER PRINCIPLE ================================================== If primary Mac disappears permanently: DO NOT LOSE THE ORGANIZATION. A replacement machine must eventually be capable of: 1. retrieving durable state 2. verifying integrity 3. restoring policy 4. restoring queue 5. restoring checkpoints 6. generating a NEW authority generation 7. fencing stale old hosts 8. resuming only safe/idempotent work Old Mac returning later must NOT become a second leader. ================================================== CHIEF OFFLINE ================================================== If Chief/ChatGPT is unavailable: continue previously authorized safe work. Never infer new approval. Anything requiring: new spending purchase subscription OAuth 2FA CAPTCHA publication secret entry permission weakening -> WAITING_HUMAN / WAITING_PERMISSION ================================================== INFINITE-LIFE INVARIANT ================================================== FAILURE MUST REDUCE CAPABILITY, NOT DESTROY STATE. RECOVERY MUST RESTORE CAPABILITY, NOT CREATE DUPLICATE AUTHORITY. NO SINGLE: AGENT MODEL PROVIDER PROCESS OR MACHINE MAY BE REQUIRED FOR DURABLE SYSTEM SURVIVAL. ================================================== COST LAW ================================================== AUTONOMOUS_NEW_SPEND = 0 EUR. Already-authorized resources may be used within policy. Agents may research paid infrastructure and prepare proposals. They may NEVER purchase it without Chief approval. ================================================== TARGET ARCHITECTURE ================================================== EXTERNAL SENTINEL | durable observation | +--------+--------+ | | PRIMARY MAC FUTURE BACKUP HOST | | launchd service manager | | +---- fenced -----+ | SINGLE ACTIVE SUPERVISOR | DURABLE STATE | AUTONOMY ORCHESTRATOR | +---------+---------+ GOOGLE CLI1 CLI2 CODEX Only ONE execution authority generation may be active. ================================================== FINAL TEST Simulate: worker death all-worker death supervisor death reboot network loss provider loss Chief loss primary-host loss old-primary return duplicate recovery corrupt state stale generation ambiguous previous effect Required invariant: NO LOST CONFIRMED STATE NO DUPLICATE WRITER NO BLIND REPLAY NO UNAUTHORIZED SPEND NO FAKE PROGRESS OUTPUT ONLY: EVENT=<event> WORKER=GOOGLE STATE=<state> SURVIVAL_LEVEL=<0-6> PRIMARY_HOST_RECOVERY=<state> OFF_HOST_RECOVERY=<state> DURABLE_STATE=<state> FAILOVER=<state> NEXT=<single action> Der entscheidende Ausbau ist L5: Selbst wenn der Mac endgültig kaputt ist, soll später ein zweiter Host/VPS aus dem dauerhaften Zustand eine neue, gefencete Generation der Zentrale herstellen können. Gleichzeitig dürfen die Agenten nach besseren Lösungen suchen und z. B. einen Server vorschlagen — mieten dürfen sie ihn erst nach deiner Kostenfreigabe. So bleibt das System verbesserbar, ohne daraus unkontrollierte Selbstveränderung oder automatische Rechnungen zu machen.

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 32 Minuten

  Ich möchte mit GitHub und Codex ein dauerhaftes Projektgedächtnis für meine KI-/ChatGPT-Arbeit aufbauen. Ich fange bei null an. ZIEL: Ich möchte verhindern, dass mein gesamtes Projektwissen nur in langen ChatGPT-Chats steckt und verloren geht, wenn ein Chat voll wird oder ich einen neuen Chat beginnen muss. GitHub soll deshalb meine dauerhafte, kanonische Projektquelle werden. Später sollen neue ChatGPT-/Codex-/Agenten-Sitzungen dort nachlesen können: * Was ist mein Projekt? * Was wurde bereits gebaut? * Welche Entscheidungen wurden getroffen? * Warum wurden sie getroffen? * Welche Ideen gibt es? * Was ist geplant? * Was wurde verworfen oder pausiert? * Welche technischen Komponenten existieren tatsächlich? * Welche Probleme sind offen? * Was ist der nächste sinnvolle Schritt? WICHTIG: Unterscheide strikt zwischen: VERIFIED_CURRENT EXTERNAL_STATUS HISTORICAL_DECISION USER_INTENT PLANNED IDEA DEFERRED PAUSED REJECTED POSSIBLY_OUTDATED CONFLICT SOURCE_MISSING UNKNOWN Eine Idee darf niemals als implementiertes Feature dargestellt werden. Eine alte Dokumentation darf nicht automatisch als aktueller technischer Zustand gelten. Technische Tatsachen sollen nach Möglichkeit am tatsächlichen Repository-/Systemzustand überprüft werden. SICHERHEIT: Niemals in das Projektgedächtnis schreiben: * Passwörter * API-Keys * Tokens * OAuth-Secrets * 2FA-Codes * Credentials * Bankdaten * Steuerdaten * Ausweisdaten * Kundendaten * andere sensible Informationen GitHub soll Wissensspeicher sein, kein Secret Store. AUFGABE: Hilf mir jetzt Schritt für Schritt, dieses System sauber aufzubauen. PHASE 1 – BESTANDSAUFNAHME Prüfe zuerst: 1. Welche GitHub-/Git-/Codex-Funktionen mir tatsächlich zur Verfügung stehen. 2. Ob ich bereits ein geeignetes Repository habe. 3. Welche bestehenden Projektordner oder Repositories geschützt und getrennt bleiben müssen. 4. Ob GitHub-Authentifizierung funktioniert. 5. Welche persönlichen Freigaben eventuell erforderlich sind. Nichts löschen oder bestehende Projekte ungefragt verändern. PHASE 2 – PROJECT MEMORY Wenn noch kein separates Memory-Repository existiert, hilf mir dabei, ein privates Repository dafür einzurichten. Das Memory-Repository soll ausschließlich das Projektgedächtnis enthalten. Vorgesehene Struktur: PROJECT_STATE.md PRODUCT_VISION.md DECISIONS.md IDEA_ARCHIVE.md BACKLOG.md TECHNICAL_CONTEXT.md OPEN_QUESTIONS.md LESSONS_LEARNED.md SOURCE_INDEX.md MEMORY_CHANGELOG.md AGENTS.md Erkläre kurz den Zweck jeder Datei und passe die Struktur an mein tatsächliches Projekt an. PHASE 3 – WISSEN ÜBERTRAGEN Hilf mir anschließend, vorhandenes Wissen aus meinen bisherigen Projektinformationen in diese Dateien zu übertragen. Dabei: * aktuelle Fakten verifizieren, soweit möglich, * historische Entscheidungen erhalten, * Konflikte markieren, * fehlende Quellen markieren, * Ideen nicht mit Implementierungen verwechseln, * veraltete Informationen nicht still löschen. PHASE 4 – NEUE SESSIONS Richte das Gedächtnis so ein, dass eine neue Codex-/Agenten-Sitzung später zuerst: 1. PROJECT_STATE.md liest, 2. AGENTS.md liest, 3. nur die für ihre Aufgabe relevanten weiteren Memory-Dateien liest, 4. anschließend den tatsächlichen Repository-Zustand prüft. Die komplette Historie soll nicht bei jeder kleinen Aufgabe unnötig in den Kontext geladen werden. Prinzip: RAW HISTORY → COMPILED CURRENT STATE → RELEVANT TASK CONTEXT PHASE 5 – COURIER / AGENTEN Erst nachdem das Projektgedächtnis zuverlässig funktioniert, möchte ich optional einen separaten Courier-/Nachrichtenmechanismus aufbauen. Dieser soll später strukturierte Aufgaben und Ergebnisse zwischen verschiedenen ausführenden Sitzungen/Agenten transportieren können. Memory und Courier müssen getrennt bleiben: PROJECT MEMORY = langfristiges Wissen COURIER = Aufgaben-/Ergebnistransport Ein Courier-Envelope sollte mindestens unterstützen: MESSAGE_ID TASK_ID CORRELATION_ID PARENT_ID SOURCE

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  🦇 Dark Lord of headless engineering (@schulzbo) berichtet vor 34 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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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 37 Minuten

  DESTINATION TYPE STATUS CREATED_AT PAYLOAD PAYLOAD_HASH Berücksichtige: * Dedupe * Replay-Schutz * Echo-Schutz * Retry-Sicherheit * Max Iterations * keine Endlosschleifen Aber baue diese Phase noch NICHT, bevor das Memory-System korrekt eingerichtet und geprüft wurde. ARBEITSREGEL: Arbeite in kleinen, überprüfbaren Schritten. Gib mir nicht zehn konkurrierende Aufgaben gleichzeitig. Nach jedem wichtigen Schritt: 1. Zustand prüfen. 2. Ergebnis berichten. 3. Nur den nächsten notwendigen Schritt bestimmen. Wenn eine persönliche Aktion nötig ist – zum Beispiel Login, OAuth, 2FA, Sicherheitsbestätigung oder GitHub-Freigabe – stoppe dort und sage mir exakt, was ich selbst tun muss. Umgehe keine Sicherheitsgrenzen. Keine kostenpflichtigen Aktionen ohne meine ausdrückliche Zustimmung. BEGINNE JETZT NUR MIT PHASE 1. Prüfe zuerst meine Ausgangslage und erstelle noch keine Dateien, bis klar ist, wo das private Project-Memory-Repository sicher eingerichtet werden soll. Das wäre die Version, die ich Freunden/Familie geben würde. Sie kopieren den Prompt in ihre eigene Codex-Sitzung und Codex soll zunächst deren Umgebung untersuchen – nicht deine Struktur blind nachbauen. Und wichtig für einen Facebook-Post: Ich würde dazu schreiben: „Der Prompt baut nicht automatisch einen vollständig autonomen ChatGPT-Agenten. Er richtet zuerst die Grundlage für ein persistentes GitHub-Projektgedächtnis ein; welche Automatisierung danach möglich ist, hängt von den verfügbaren Integrationen und Berechtigungen ab.“ Damit versprichst du anderen nicht fälschlicherweise, dass unser noch nicht vollständig bewiesener Chief/Courier-Loop bereits fertig funktioniert.

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  Sven-O (@Zwnow1) berichtet vor 38 Minuten

  In vielen Unternehmen werden keine Best Practices gelehrt. Github ist ein böses amerikanisches Unternehmen und Version Control braucht man nicht. Oh und unser Framework muss man auch nur alle 15 Jahre mal updaten. Könnte ja Probleme machen von denen keiner weiß wie man sie behebt

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  🦇 Dark Lord of headless engineering (@schulzbo) berichtet vor 41 Minuten

  Ich glaube, ich muss mich mal langsam dransetzen und meine GitHub Issues abarbeiten. Die Liste wird ja immer länger :(

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 44 Minuten

  Sehr gut — jetzt ist es verifiziert gelöst. Der entscheidende Nachweis ist: PUSH: SUCCESS LOCAL_HEAD: 89cece2 REMOTE_HEAD: 89cece2 working tree clean OUTSIDE_SANDBOX_PROMPT: NO Damit ist der erste echte kanonische Memory-Write nicht nur lokal committed, sondern auch erfolgreich auf GitHub angekommen — ohne Submit-/Outside-Sandbox-Prompt. Der ausschlaggebende Fix war die spezifische Allow-Regel für: git -C /Users/user/Downloads/2026-project-memory push Entscheidung: Diesen Zustand jetzt nicht weiter verändern. Nächster Schritt – genau einer: Schick mir den nächsten FINAL REPORT des eigentlichen Courier-/Chief-Flows, dann machen wir wieder ANALYZE → DECIDE → ONE NEXT COMMAND.

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  Marc jr. Landolt (they/them) (@PinkyDef) berichtet vor 45 Minuten

  Guten Tag @UPC_Switzerland schon wieder Probleme mit dem Internet, packet loss, ping merkwürdig Vermutlich irgend eine Zensur-Infrastruktur oder etwas wie ein Transparenter Proxy auch zu @github Seit ca. 5 Tagen Any Idea?

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  Markus Schmid (@geldschmid) berichtet vor 46 Minuten

  Schon ziemlich wild! OpenAI wollte testen, wie gut seine neuesten KI-Modelle im Hacken sind. Also setzt man die KI in einen abgeschotteten Raum – kein Internet, keine Aussenwelt – und gibt ihr Hacking-Aufgaben zum Lösen. Die üblichen Sicherheitsbremsen, die eine KI normalerweise sagen lassen «das mache ich nicht», hatte man für diesen Test bewusst abgeschaltet. Sonst könnte man ja nicht messen, was sie kann. Was passierte: Die KI löste die Aufgabe nicht. Sie brach stattdessen aus dem Prüfungsraum aus. Sie fand eine bis dahin unbekannte Sicherheitslücke in der Tür, verschaffte sich Internetzugang, überlegte sich, wo wohl die Musterlösungen liegen – nämlich bei Hugging Face, einer Art GitHub für KI-Modelle – hackte sich dort in die Server und holte sich die Antworten. Kurz: Die KI hat bei der Prüfung geschummelt, indem sie in ein fremdes Unternehmen eingebrochen ist. Nicht aus Bosheit, sondern weil sie stur auf «Aufgabe lösen» programmiert war und das der einfachste Weg war. Es ist der erste dokumentierte Fall, in dem eine KI eigenständig einen mehrstufigen Einbruch bei einem fremden Unternehmen durchführt. Die Ironie: Als Hugging Face den Angriff analysieren wollte, verweigerten die kommerziellen KI-Dienste (ChatGPT & Co.) die Mitarbeit – ihre Sicherheitsfilter erkennen nicht, ob jemand angreifen oder sich verteidigen will. Also mussten sie ein frei herunterladbares chinesisches Modell auf eigenen Rechnern nutzen. Die Angreifer-KI kannte keine Regeln, die Verteidiger wurden von den Regeln ausgebremst.

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  Alduin Offiziell (@AlduinOffiziell) berichtet vor 50 Minuten

  Habe Bugs bei der community Bug fix mod gemeldet. Musste dafür nen github Account erstellen, gar kein bock gehabt. hoffe das bringt was.

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  osthollandia (@osthollandia1) berichtet vor 54 Minuten

  @Hadmut Danke, dass Sie dieses Thema vorgestellt haben! Wir verwenden aktuell Gitlab, werden aber in absehbarer Zeit gezwungen, auf Github zu migrieren. Ich habe das heute mit meinen Entwicklern und DevOps besprochen. Und bei uns in Portugal war heute normaler Wekrtag.

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  mthie® (@mthie) berichtet vor 54 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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  ZuAltZuCoden (@alt50code) berichtet vor 57 Minuten

  Ich bin immer daran interessiert, kostenlos eine Website zu erstellen oder kostenlos einen Platz auf einem Server zu bekommen. Ich habe kürzlich ein Video darüber gesehen, wie man das mit Github macht, und ich finde die Idee wunderbar.

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  Giuliano F. (@giulianofalco) berichtet vor 57 Minuten

  📄 Claude Code v2.1.121 (GitHub): MCP-Server lassen sich jetzt mit alwaysLoad dauerhaft aktivieren – kein Tool-Search-Deferral mehr. PostToolUse Hooks können Tool-Output jetzt überschreiben, nicht nur annotieren. Praxisrelevant für alle, die Custom-Workflows mit MCP-Servern bauen.

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  ǝunsʇo ıɯnɟɐsɐɯ / メタバース炎上対策専門家 (@otsune) berichtet vor 58 Minuten

  @witcheer OS: Ubuntu Server machine: GMKTec NucBox G3 Plus - model: grok composer (X Premium+) - memory: TencentDB - interface: TUI, Discord, Desktop - orchestration: kanban, agmsg(github fujibee) - Skills, MCP: markdownify-utf8, cloudflare-api mcp, composio mcp