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 (32%)
• Einloggen (15%)

Live-Karte der Ausfälle

Die kürzlichst gemeldeten Probleme und Ausfälle entstanden von

City	Problem Type	Report Time
Paris	Webseite abgestürzt	vor 46 Minuten
Ahmedabad	Fehler	vor 6 Tagen
Delme	Einloggen	vor 6 Tagen
Lyaud	Webseite abgestürzt	vor 6 Tagen
Catania	Fehler	vor 9 Tagen
Inverness	Webseite abgestürzt	vor 21 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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  Jakob Huber (@Jasephu) berichtet vor 2 Minuten

  @herrlarbig @faznet Inzwischen übrigens auch beim Programmieren (e.g. GitHub Copliot). Bin gespannt ob da mal eine ernsthafte Beschäftigung mit dem Thema folgt (fast noch wichtiger in der Hochschule bei den vielen bewerteten Hausarbeiten & Co.) oder wir weiter Kaiser ohne Kleider spielen.

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  COIN das mal jemand erklären? 🪙🎙️ (@coin_jemand) berichtet vor 9 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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  der spanier (@mespiat) berichtet vor 9 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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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 10 Minuten

  Ja — dafür gibt es eine echte Lösung. Wenn der ganze Mac ausgeht, darf unsere Wiederbelebung nicht auf Software dieses Macs angewiesen sein. Für deinen Aufbau würde ich eine 4-stufige Recovery-Kette bauen: 1. Stromausfall vermeiden: kleine USV/UPS für Mac + Router. Bei kurzen Stromausfällen läuft alles weiter. 2. Mac startet nach Stromrückkehr selbst: Bei aktuellen Mac mini ab 2024, Mac Studio ab 2025 und iMac ab 2024 unterstützt macOS Tahoe 26.5+ offiziell „Bei Anschluss an das Stromnetz starten → Immer“. Nach einem Stromausfall startet der Mac damit automatisch wieder, sobald Strom zurückkommt. (Apple Support) 3. Nach dem Boot: launchd startet sofort unseren AUTONOMY_SUPERVISOR; dieser lädt Queue + Checkpoints + Authority-State und startet nur die erlaubten Worker neu. Google/CLI1/CLI2/Codex starten nicht gegenseitig. 4. Externer Wächter: Ein zweites dauerhaft erreichbares Gerät — am einfachsten später ein Mini-PC/Raspberry Pi oder kleiner VPS — überprüft von außen den Mac. Dadurch funktioniert die Überwachung selbst dann, wenn auf dem Mac überhaupt kein Prozess mehr läuft. Für manche Mac mini/Studio/Pro unterstützt Apple sogar Lights Out Management (LOM): Ein anderer Mac kann einen ausgeschalteten Rechner über das Netzwerk starten, herunterfahren und neu starten. Apple listet u. a. Mac Studio 2022/2023/2025 sowie bestimmte Mac mini mit 10-Gbit-Ethernet. Dafür braucht man allerdings Geräteverwaltung/MDM und einen Controller-Mac. (Apple Support) GitHub alleine reicht dagegen nicht: Ein Self-Hosted Runner muss auf deinem Mac laufen und online sein. Ist der Mac ausgeschaltet, sieht GitHub den Runner nur als offline und wartet; GitHub kann den ausgeschalteten Rechner nicht selbst einschalten. (GitHub Docs) Damit wäre unsere Recovery-Kette STROMAUSFALL ↓ UPS hält Mac + Router am Leben ↓ falls UPS leer MAC AUS ↓ STROM KOMMT ZURÜCK ↓ MAC AUTO-POWER-ON ↓ macOS bootet ↓ launchd ↓ AUTONOMY_SUPERVISOR ↓ durable state + checkpoints laden ↓ Authority/Fencing prüfen ↓ CLI1 / Google / CLI2 / Codex sicher wiederherstellen ↓ AUTONOMER BETRIEB GEHT WEITER Und von außen: EXTERNAL WATCHDOG ↓ MAC HEARTBEAT? YES → nichts tun NO ↓ Ist Mac erreichbar? YES → Supervisor-Recovery NO → MACHINE_OFFLINE ↓ LOM / Hardware-Wake, falls unterstützt Ein wichtiger Haken ist FileVault: Nach einem echten Neustart kann FileVault eine Benutzeranmeldung verlangen; Apple weist ausdrücklich darauf hin, dass bei aktiviertem FileVault nach dem Start angemeldet werden muss und automatisches Login nicht möglich ist. (Apple Support) Ich würde deshalb nicht FileVault abschalten, nur damit die Agents laufen. Stattdessen muss unsere Architektur in diesem Fall sauber WAITING_HUMAN melden oder langfristig einen separaten always-on Host für die kritische Steuerung verwenden. Meine Zielarchitektur wäre deshalb: UPS + Auto-Power-On + launchd + Supervisor + externer Mini-Wächter. Dann überlebt die Zentrale sogar Crash → Stromausfall → kompletter Mac-Neustart. Wenn dein konkretes Mac-Modell LOM unterstützt, können wir sogar echtes Remote-Power-On hinzufügen.

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  ZuAltZuCoden (@alt50code) berichtet vor 11 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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  Johann van de Bron (@Johann_v_d_Bron) berichtet vor 13 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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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 13 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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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 17 Minuten

  Ja. Wir können Codex ausdrücklich sagen: Er soll ab jetzt jeden technisch möglichen Schritt selbst erledigen und dich nur dann stoppen, wenn wirklich eine persönliche Angabe, Anmeldung oder Bestätigung von dir erforderlich ist. Bei den vier Angaben gibt es aber eine Grenze: Betreibername, Anschrift, E-Mail und verantwortliche Person darf Codex nicht erfinden. Wenn diese Daten nirgends zuverlässig vorhanden sind, musst du sie einmal selbst eingeben. Danach soll er wieder alles übernehmen. Schick ihm jetzt genau das: BITTE JETZT MÖGLICHST ALLES SELBST ERLEDIGEN UND DEN TIKTOK-PROZESS BIS ZUM NÄCHSTEN ZWINGENDEN BENUTZERSCHRITT DURCHARBEITEN. Unser Ziel ist jetzt, die noch roten Pflichtpunkte bei TikTok so schnell wie möglich korrekt und regelkonform fertigzustellen. Ich möchte keine technischen Arbeiten selbst durchführen, die du übernehmen kannst. Deine Arbeitsregel ab jetzt: * Datei öffnen → du. * Datei bearbeiten → du. * Website bauen → du. * Links prüfen → du. * Git vorbereiten → du. * GitHub Pages vorbereiten → du. * OAuth-Code vorbereiten → du. * Projektstruktur ändern → du, soweit sicher. * Dokumentation → du. * technische Tests → du. * TikTok-Konfiguration vorbereiten → du. Ich übernehme ausschließlich Dinge, die zwingend meine persönliche Aktion benötigen: * persönliche Daten eingeben * Login durchführen * Zustimmung/Freigabe geben * Buttons anklicken, auf die du technisch keinen Zugriff hast * OAuth persönlich bestätigen WENN DU ETWAS NICHT SELBST KANNST Erkläre mir nicht lange, was theoretisch zu tun wäre. Öffne soweit möglich direkt die richtige Stelle und schreibe ausschließlich: AKTION FÜR DICH 1. Klicke hier: … 2. Trage hier ein: … 3. Klicke Speichern. 4. Schreibe mir danach: Fertig. Danach übernimmst du automatisch wieder. ⸻ JETZT IMPRESSUM Die benötigten persönlichen Angaben kannst du nicht zuverlässig selbst ermitteln. Das akzeptiere ich. Öffne mir deshalb das Impressum direkt an den vier Eingabestellen und sage mir ausschließlich, wo ich folgende echten Daten eintragen muss: 1. Betreibername/Firmenname 2. ladungsfähige Anschrift 3. Kontakt-E-Mail 4. verantwortliche Person Sobald ich diese Angaben eingetragen und gespeichert habe, übernimmst du wieder vollständig. Prüfe danach selbst: * Impressum * Privacy Policy * Terms of Service * alle Platzhalter * Links * Logo/Assets * GitHub-Pages-Kompatibilität * versehentliche Secrets Wenn dieselben Angaben aus dem Impressum eindeutig auch in Privacy/Terms benötigt werden, übernimm sie nach meiner Freigabe selbst, damit ich sie nicht mehrfach eingeben muss. ⸻ DANACH Bereite selbstständig die kostenlose GitHub-Pages-Veröffentlichung unter happyhippovip vor. Keine Kosten verursachen. Keine kostenpflichtigen Funktionen aktivieren. Keine anderen Projektdateien veröffentlichen. Vor der tatsächlichen öffentlichen Veröffentlichung holst du nur die notwendige letzte Freigabe von mir ein. Danach veröffentlichst du ausschließlich die vorbereitete Wellnesskoenig-Website und ermittelst selbst: * Website URL * Privacy Policy URL * Terms of Service URL Anschließend dokumentierst du diese URLs. ⸻ DANACH TIKTOK Bereite die noch offenen TikTok-Developer-Felder anhand der echten veröffentlichten Website vor. Keine URL erfinden. Noch nicht eigenmächtig Submit for review auslösen. Wenn du Zugriff auf das TikTok-Portal hast und eine ungefährliche Eingabe selbst durchführen kannst, bereite sie vor. Wenn ich klicken/eintragen muss, öffne soweit möglich die richtige Stelle und gib mir nur die konkrete AKTION FÜR DICH. Arbeite danach automatisch weiter. ⸻ WICHTIG: NICHT BEI JEDEM SCHRITT STOPPEN Arbeite mehrere sichere Schritte hintereinander selbstständig ab. Stoppe nur bei: * persönlichen Daten * Login * OAuth-Zustimmung * Veröffentlichung/Freigabe * möglichen Kosten * rechtlich oder technisch unsicherer Entscheidung Weiterhin: 0 € Kosten. Keine Secrets veröffentlichen. Keine Plattformregeln umgehen.

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  KI und Mensch (@KIundMensch) berichtet vor 18 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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  ₘᵢₖₐ ᵢₘ ᵢᵣᵣₑₙₕₐᵤₛ (@tripex2k) berichtet vor 22 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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  🌱Hannes🌄 (@lumpi2k) berichtet vor 22 Minuten von Tønder Kommune, South Denmark

  @MobiTigger Das ist für mich auch der Hauptgrund, warum ich mich mit coden so schwer tue. Wenn ich für 95% meiner Probleme schon ein bestehendes Projekt auf GitHub finde, lohnt es sich für mich eher, DevOps zu lernen, als actual Code.

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  TheDoctor (@TheDoctor_781) berichtet vor 22 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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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 23 Minuten

  anzeigen. KOSTENREGEL 0 € zusätzliche Kosten. Bevor irgendeine X-Funktion, API-Stufe oder Developer-Option Geld kosten könnte: STOPP. Prüfe zuerst die aktuellen offiziellen Preise und Einschränkungen. Nichts abonnieren, kaufen oder kostenpflichtig aktivieren. Falls die benötigte offizielle X-API-Funktion nicht kostenlos verfügbar ist, implementiere keinen unerlaubten Workaround. Antworte stattdessen: KOSTEN-BLOCKER und erkläre mir kurz, was kostenlos möglich ist und was nicht. LIMITS UND ACCOUNT-SICHERHEIT Prüfe vor der produktiven Aktivierung die aktuellen offiziellen X-Regeln, API-Quotas und Rate Limits. Verwende Sicherheitsreserven und fahre niemals absichtlich bis an technische Limits. Keine Regeln umgehen, um mehr Accounts oder Posts zu ermöglichen. Account-Sicherheit hat Vorrang vor Wachstum. LOGIN Wenn meine persönliche Anmeldung bei X notwendig wird, öffne mir soweit technisch möglich direkt die richtige offizielle Seite. Dann antworte ausschließlich: AKTION FÜR DICH Melde dich bei X-Account [Account] an. Bestätige [konkrete OAuth-Berechtigung]. Schreibe anschließend „Fertig“. Danach übernimmst du automatisch wieder. Frage mich niemals nach meinem X-Passwort. TOKENS UND SECRETS OAuth-Tokens, Client Secrets und API-Schlüssel: niemals im Chat ausgeben, niemals in GitHub committen, niemals in normalen Projektdateien speichern, ausschließlich in der vorgesehenen sicheren lokalen Secret-Struktur ablegen. PRODUKTIVSCHALTUNG Zunächst nur einen X-Account anbinden und einen sicheren Test durchführen. Nicht sofort alle Accounts produktiv schalten. Wenn Account 1 technisch funktioniert und die aktuelle X-Policy eingehalten wird, bereite die weiteren Accounts nacheinander vor. Vor dem ersten öffentlichen automatisierten Post brauche ich eine einmalige Freigabe. BESTEHENDE PIPELINES Die funktionierenden YouTube-/TikTok-Pipelines dürfen nicht beschädigt, gestoppt oder unnötig verändert werden. X soll als zusätzliche Plattform in die bestehende zentrale Architektur integriert werden. FÜR DIE ZUKUNFT SPEICHERN Dokumentiere anschließend alles secrets-frei in unserer 2026-Projektzentrale, insbesondere: X-Architektur verbundene Accounts Zweck jedes Accounts OAuth-Status erlaubte Posting-Arten Rate-Limit-/Quota-Konzept letzter erfolgreicher Test offene Aufgaben Wiederaufnahme-Anleitung Ziel ist, dass eine spätere Codex-Sitzung nicht wieder von vorne anfangen muss. ARBEITSWEISE Arbeite sichere lokale Schritte selbstständig hintereinander ab. Keine langen Zwischenberichte. Keine Fragen, deren Antwort du selbst aus den vorhandenen Dateien ermitteln kannst. Wenn du etwas selbst erledigen kannst: Mach es. Wenn meine Aktion zwingend erforderlich ist: AKTION FÜR DICH. Wenn aktuelle externe Regeln geprüft werden müssen und du sie nicht zuverlässig selbst prüfen kannst: CHATGPT-FRAGE. Wenn etwas Geld kosten würde: KOSTEN-BLOCKER. Ansonsten selbstständig weiterarbeiten. Beginne mit der Bestandsaufnahme und führe mich erst dann zum X-Login, wenn dieser tatsächlich benötigt wird. Eine Sache ist für diesen Prompt besonders wichtig: X erlaubt aktuell den Betrieb von bis zu zehn Accounts für unterschiedliche, nicht-duplizierte Zwecke, aber nicht das Betreiben eines Netzes nahezu identischer Accounts oder das Cross-Posting wesentlich gleicher Inhalte zur künstlichen Verstärkung. Damit können wir später beispielsweise unterschiedliche Themenkanäle anbinden – Codex sollte aber pro Account Zweck + Content-Regeln speichern, statt einfach einen Post zehnmal rauszuschicken. Und du musst dich wahrscheinlich nicht jedes Mal dauerhaft neu einloggen: Bei einer sauberen OAuth-Integration werden nach deiner Autorisierung Tokens verwaltet. Passwörter bekommt unsere Pipeline überhaupt nicht. Das ist genau der Teil, den ich heute Nacht zuerst Codex prüfen lassen würde: Was ist mit der aktuellen offiziellen X API kostenlos möglich? Erst danach bauen lassen.

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  IT-ler (@itmark23) berichtet vor 23 Minuten

  @AnathosN @zeratul221b @DerEwiggestrige Du überschätzt Chat-GPT massiv. Da fehlt noch einiges, damit es wirklich in der Entwicklung helfen kann. 1. Es muss viel schneller werden 2. Weniger Fehler 3. Anbindung an github etc. 4. Es muss Requirements richtig interpretieren etc. Punkt 4 ist das größte Problem.

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  International states organisation (@bureauofthe_zar) berichtet vor 24 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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  Arwed (@Doc_Arwed) berichtet vor 25 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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  Bre Uxi || Brüy || Breu || Tobi || Brötchen (@Breuxi) berichtet vor 25 Minuten

  Ich hab mal nen Discord Bot geschrieben, der den Status von einem beliebigen Minecraft Server als sich selbst updatendes Bild in einen Channel postet und den Online Status und Slot Count als eigene Channel anzeigt. Meint ihr der Code soll auf GitHub? :D

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  mthie® (@mthie) berichtet vor 28 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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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 31 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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  Tamaritter (@tamaritter38) berichtet vor 32 Minuten

  🧩 Agent Plugins 1.0 sind jetzt in VS Code, Copilot CLI & Copilot App allgemein verfügbar. Der offene Standard bündelt Skills und MCP-Server in einem portablen Paket – ein Plugin für mehrere Agent-Tools. #GitHub #VSCode #AI Quelle: GitHub Changelog

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  Jakob (@Jak0bcs) berichtet vor 33 Minuten

  @sixtus Ganz ehrlich ChatGPT oder für mich eher Github copilot ist ein game changer, du brauchst ein kurzes python script aber hast keine Lust dich in die libraries einzulesen, kein Problem, beide bekommen das fast perfekt hin, man muss nur 1,2 Sachen ändern und alles läuft

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  Kurt Woloch (@KurtWoloch) berichtet vor 35 Minuten

  @andon_backlink Danke für die Adresse... komischerweise bekommt DJ GPT damit auch einen 403-Fehler. Gibt es eine ungekürzte Raw-Proxy-URL, die anders ist als die GitHub Pages-URL?

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  ZSleyer (@ZSleyer) berichtet vor 35 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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  Mariusz Kogut 🐟 (@mariuszkogut) berichtet vor 35 Minuten

  @HannesPreishub @lxztlr Ich hab vor 2 Wochen meine letzte lokale Hardware abgestellt. Ich hab alles über SaaS-Dienste gelöst. Microsoft 365, Rechnungen, Lohnabrechnungen, Zeiterfassung als SaaS. Die einzige interne Applikation läuft als Docker-Container auf einem Hetzner-Server. Quellcode ist auf GitHub

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  Sven-O (@Zwnow1) berichtet vor 44 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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  Jeff ⬛ ⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛ (@Derjeniche89) berichtet vor 44 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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  Daniel Martinez ✨ 😊 Kapital (@masamasa_roi) berichtet vor 46 Minuten

  Interessante Divergenz im Tech-Sektor. Während $MDB -22,24% und $LITE -11,34% nachgeben, zeigt $ASTS +6,63% Stärke. Die Marktdaten deuten auf selektives Risiko- und Themen-Rotation hin, getrieben durch fundamentale News (z.B. OpenAI vs. GitHub).

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 52 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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  Oehrchen 💜 🦊 (@OehrchenTV) berichtet vor 54 Minuten

  Irgendwie hängt die Github Pipeline und will den neuen QR Code Generator nicht bauen und auf den Server laden.

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  Levis (@loopzone) berichtet vor 54 Minuten

  10 offene Probleme der Mathematik und theoretischen Informatik – gelöst. OpenAI bezahlte für diese 10 Lösungen nur rund 2.000 Dollar Token-Kosten. Am 1. August auf GitHub veröffentlicht. Peer Review steht noch aus. Fortschritt, den man prüfen kann! #genialgemacht