GitHub Karte der Ausfälle

Community-Diskussion

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GitHub Problemmeldungen

Letzte Ausfälle und Probleme die in sozialen Medien gemeldet wurden:

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  Klaus Weber (@AI_Klaus_DE) berichtet vor 4 Minuten

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

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  KI_Evolution (@AnETHonian) berichtet vor 8 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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  Anästhet (@Anaesthet1) berichtet vor 8 Minuten

  Brauche mal #FollowerPower: Ich bekomme ein bestimmtes Github-Repository, welches in Go programmiert ist, nicht zum laufen auf einem Raspi. Probleme im folgenden Tweet. Kann wer helfen? Details per DM.

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  geoffroyacakpo.wallet (@GeoffroyAcakpo) berichtet vor 10 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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  Derposaurus Art (@Derposaurus_Art) berichtet vor 15 Minuten

  Achja und dazu: Gitlab/Github können BEIDE statische Webseiten hosten (also alles was keine Server Interaktion braucht). Das Projekt wird so aufgesetzt dass man das direkt dafür benutzen kann in Bezug auf Gitlab! Bei Github müsste man da selbst gucken was man ändern muss!

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 18 Minuten

  * Cybersecurity * Verteidigung, aber nur im legalen und defensiven Bereich * Lieferketten * kritische Rohstoffe * Halbleiter * Raumfahrt * Landwirtschaft * medizinische Forschung * neue Materialien * industrielle Chemie * Finanzsysteme * globale Logistik * Verkehrsnetze * öffentliche Verwaltung * wissenschaftliche Simulation * Ressourcenverteilung * große Optimierungsprobleme * komplexe Entscheidungsunterstützung * Frühwarnsysteme * wissenschaftliche Entdeckungen Aber suche auch außerhalb dieser Kategorien. Denke größer als die üblichen Startup-Ideen. ⸻ SCHRITT 2 — SUCHE NACH PROBLEMEN, DIE KI HEUTE NICHT LÖSEN KANN Frage bei jedem Problem: Warum können ChatGPT, Claude, Gemini oder andere moderne AI-Systeme dieses Problem heute nicht zuverlässig lösen? Suche insbesondere nach Problemen mit: * fehlenden Daten * widersprüchlichen Daten * extrem großen Suchräumen * kombinatorischer Explosion * langfristiger Planung * physikalischen Simulationen * kausalen Abhängigkeiten * Echtzeitoptimierung * adversarialen Umgebungen * mathematischer Verifikation * formaler Sicherheit * extrem vielen möglichen Zuständen * Quantenmechanik * komplexen Materialeigenschaften * großen Netzwerken * NP-schweren oder ähnlichen Optimierungsproblemen * unvollständiger Information * Unsicherheit * Multi-Agenten-Systemen Suche nach Aufgaben, bei denen ein normales LLM grundsätzlich nicht ausreicht. ⸻ SCHRITT 3 — ERST DANACH DEN COMPUTER-TYP WÄHLEN Für jede gefundene Aufgabe prüfe: 1. klassische Software 2. moderne AI 3. ML 4. Agentensystem 5. HPC 6. spezialisierte Algorithmen 7. Quantum Annealing 8. NISQ Quantum Computing 9. Fault-Tolerant Quantum Computing 10. Hybrid Classical + Quantum 11. Kombination mehrerer Methoden Wir wollen nicht zwanghaft Quantum Computing verwenden. Wenn klassische Software die Aufgabe besser lösen kann, sage das. Wenn Quantum Computing erst in 5–10 Jahren sinnvoll wird, sage das. Wenn wir heute eine klassische Version bauen können und später Quantum als entscheidenden Beschleuniger einsetzen können, ist das besonders interessant. ⸻ SCHRITT 4 — SUCHE NACH „NEGATIVE SPACE“ Das ist besonders wichtig. Suche nicht nur nach Produkten. Suche nach Aussagen wie: * „remains an unsolved problem“ * „no general solution“ * „computationally intractable“ * „open problem“ * „major bottleneck“ * „not yet possible“ * „current methods fail“ * „requires exponential resources“ * „no scalable method“ * „future work“ * „challenge remains“ * „no end-to-end system“ * „cannot be solved reliably“ * „manual process“ * „requires experts“ * „too computationally expensive“ * „not scalable“ * „lack of robust solution“ Danach überprüfe jedes dieser Probleme auf tatsächliche kommerzielle oder staatliche Lösungen. ⸻ SCHRITT 5 — EXTREM HARTE EXISTENZPRÜFUNG Für jeden Kandidaten suche mindestens nach: * Google * Microsoft * Amazon * Anthropic * OpenAI * Meta * NVIDIA * IBM * Quantinuum * IonQ * PsiQuantum * D-Wave * großen europäischen Unternehmen * chinesischen Forschungsorganisationen * US-Regierungsprojekten * EU-Projekten * DARPA * NASA * ESA * DOE * nationalen Forschungsinstituten * Universitäten * Startups * Patenten * GitHub * arXiv * wissenschaftlichen Papers * Konferenzbeiträgen * Forschungsförderprogrammen * Beschaffungsprogrammen * staatlichen Ausschreibungen Suche nicht nur nach dem Namen der Idee. Suche nach dem Problem selbst und nach funktional ähnlichen Lösungen. Eine Firma muss die Idee nicht „Quantum X“ nennen, damit sie unsere Idee bereits gelöst hat.

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 19 Minuten

  Bitte arbeite jetzt selbstständig weiter und bereite alles technisch bis unmittelbar vor die Schritte vor, die zwingend meine persönlichen Angaben oder meine Bestätigung benötigen. Wichtig: * Keine laufenden YouTube-/TikTok-Pipelines stoppen oder verändern. * Keine Secrets anzeigen, kopieren oder in GitHub veröffentlichen. * Niemals Kosten verursachen oder kostenpflichtige Dienste aktivieren. * Nichts bei TikTok „Submit for review“ senden. * Keine rechtlichen Angaben erfinden. * Keine Plattformlimits oder Regeln umgehen. Website/GitHub: Bereite die vorhandene Wellnesskoenig-Website für eine kostenlose Veröffentlichung über GitHub Pages vor. Prüfe selbstständig Repository-Struktur, Dateinamen, Links, Assets, .gitignore, mögliche Secrets und GitHub-Pages-Kompatibilität. Wenn du GitHub mit dem bereits bestätigten Account happyhippovip sicher bedienen kannst, bereite den Veröffentlichungsprozess so weit wie möglich selbst vor. Bevor etwas öffentlich gemacht oder ein externes Repository angelegt wird, frage mich einmal um Freigabe. TikTok: Bereite parallel anhand unseres vorhandenen Standes eine konkrete Zuordnung vor für: 1. Website URL 2. Terms of Service URL 3. Privacy Policy URL 4. Redirect URI 5. Login Kit 6. Content Posting API 7. erforderliche Scopes 8. Domain Verification 9. Demo-Video für die Review Trage nichts Erfundenes ein. Wenn etwas erst nach Veröffentlichung der Website feststeht, markiere es als BLOCKIERT BIS WEBSITE ONLINE. Bestehende Pipelines: Die bereits funktionierenden automatischen Publishing-Jobs bleiben unverändert und sollen weiterlaufen. Baue die zukünftige Architektur weiterhin als zentrale Pipeline mit Account-Konfiguration auf, damit weitere YouTube-/TikTok-Accounts später sauber ergänzt werden können. Arbeite jetzt alle sicheren lokalen Schritte selbstständig ab. Unterbrich mich nicht wegen Kleinigkeiten. Am Ende antworte ausschließlich mit: SELBST ERLEDIGT BEREIT ZUR VERÖFFENTLICHUNG NOCH BLOCKIERT AKTION FÜR DICH – maximal die unmittelbar notwendigen Klicks/Angaben CHATGPT-FRAGE – nur falls aktuelle externe Regeln geprüft werden müssen. Falls du bei einem Schritt aktuelle TikTok-/YouTube-/GitHub-Regeln nicht zuverlässig kennst, rate nicht, sondern gib mir dafür eine konkrete CHATGPT-FRAGE. Was danach passiert Das Ziel ist jetzt: Codex macht die technische Vorarbeit → du gibst einmal die Freigabe zur Veröffentlichung → Website geht kostenlos online → wir haben echte URLs → dann füllen wir TikTok korrekt aus. Bei TikTok drücken wir noch nicht „Submit for review“. Und Betreiber-/Kontaktangaben solltest du nicht hier oder bei Codex als Chatnachricht herumreichen; wenn sie benötigt werden, kannst du sie direkt an der vorgesehenen Stelle eintragen. Sobald Codex auf diesen Prompt antwortet,

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  Markus Schmid (@geldschmid) berichtet vor 20 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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  OpenBSD src Changes (@OpenBSD_src) berichtet vor 21 Minuten

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

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  Daniel Witte @DWitte@mastodon.social (@d_witte1) berichtet vor 22 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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  Giuliano F. (@giulianofalco) berichtet vor 24 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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  DetlefDieBratwurst (@DetlefBrtwrst) berichtet vor 28 Minuten

  @ostgecko Ich nutz Github Desktop einfach tbh, hab damit bis jetzt keine großen Probleme

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  Ƹ Ƴ Ƙ (@Eyk_elementaria) berichtet vor 28 Minuten

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

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  InQuantWeTrust (@InQuantWeTrust) berichtet vor 28 Minuten

  @Boarding99 @Techaktien1 Smarttube bekommst du auf Github. Aufs Handy laden, mit sendfilestotv auf dein endgerät senden, installieren, fertig. Für Morphe einfach mal nach Morphe Manager suchen. Installieren, Guide im Manager folgen fertig.. Funktioniert seit Jahren ohne Probleme und ohne Bezahlerei

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  Rolf Greger (@Goitonthefloor) berichtet vor 28 Minuten

  @robkde Deswegen lass ich openclaw nur noch gekapselt auf meinem Server laufen. Der hat Zugriff auf ein Share und GitHub , darüber kann ich alles holen was ich von dem brauch :D