GitHub Karte der Ausfälle
Die folgende Ausfallkarte zeigt die letzten Standorte weltweit, an denen GitHub-Benutzer ihre Probleme und Ausfälle gemeldet haben. Wenn Sie ein Problem mit GitHub haben und Ihre Region nicht aufgeführt ist, stellen Sie sicher, senden Sie bitte unten einen Bericht.
Die obige Heatmap zeigt, wo die neuesten von Benutzern eingereichten und Social-Media-Berichte geografisch gruppiert sind. Die Dichte dieser Berichte wird durch die unten gezeigte Farbskala dargestellt.
Betroffene GitHub-Nutzer:
GitHub ist ein Unternehmen, das Hosting für die Softwareentwicklung und Versionskontrolle mit Git anbietet. Es bietet die verteilte Versionskontrolle und Quellcodeverwaltungsfunktion von Git sowie eigene Funktionen.
Am stärksten betroffene Standorte
Berichte von Ausfällen und Problemen in den letzten 15 Tagen, ausgehen von:
| Lage | Meldungen |
|---|---|
| Inverness, Scotland | 1 |
| Quito, Pichincha | 2 |
| Junín, Manabí | 1 |
| Guadalajara, JAL | 1 |
| Paris, Île-de-France | 6 |
| São Paulo, SP | 1 |
| Ipauçu, SP | 1 |
| Vigo, Galicia | 1 |
| Tel Aviv, Tel Aviv | 1 |
| Éragny, Île-de-France | 1 |
| Saltillo, COA | 2 |
| Montlhéry, Île-de-France | 1 |
| Aulnay-sous-Bois, Île-de-France | 1 |
| Granada, Andalusia | 1 |
| Vernon, Normandy | 1 |
| Township of Evan, KS | 1 |
| Madrid, Madrid | 1 |
| Bogotá, Bogota D.C. | 1 |
| Lyon, Auvergne-Rhône-Alpes | 1 |
| Lima, Lima | 1 |
| Aix-en-Provence, Provence-Alpes-Côte d'Azur | 1 |
| Trento, Trentino-Alto Adige | 1 |
| Le Chambon-Feugerolles, Auvergne-Rhône-Alpes | 1 |
| Antananarivo, Analamanga | 1 |
| Lure, Bourgogne-Franche-Comté | 1 |
| Ashkelon, Southern District | 1 |
| Veigné, Centre | 1 |
| Saint-Paul, Réunion | 2 |
| Mexico City, CDMX | 1 |
| León de los Aldama, GUA | 1 |
Community-Diskussion
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GitHub Problemmeldungen
Letzte Ausfälle und Probleme die in sozialen Medien gemeldet wurden:
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andrelf (@theandrelf) berichtet@LeSpocky @24367dfa Wegen "github"? Oder wegen "weil's nicht auf eigenem Webspace/Server ist"? Wäre für ersteres dann @codeberg_org eine Alternative?
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Schergë 𝔡𝔢𝔯 𝔐𝔦𝔠𝔨𝔶 𝔐𝔞𝔲𝔰 10←1 ⍝ 7 8←5 6 (@friederike182) berichtet@Islieb @Throki Ich würde f-droid bevorzugen. Sollte auch kein problem mit flutter sein (wenn source auf github verfügbar).
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Son Negra (@son_negra) berichtet@eifelpanorama Moin , ich hatte Dich auf Metal Github gesehen… vll gibt es mal Themen… würde mich freuen Viele Grüsse
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k. olbe (@OlbeK) berichtet@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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Kevin (@keeev) berichtet@VeraCologne @Flamur_Muji Obsidian verwende ich neben Notion am meisten. Der Workflow ist noch crazy aber es klappt schon langsam immer besser: Obsidian synced via iCloud zwischen Devices + auf GitHub (da gibts ein Plugin), auf die .md Files könnten dann theoretisch andere Tools auch wieder zugreifen.
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Jeff ⬛ ⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛ (@Derjeniche89) berichtet@lalelulalilo @PG_Zahni An manchen Wochenenden arbeite ich auf Baustellen. Dabei fiel mir immer wieder ein Problem mit einem Gerät auf, und es gibt keine gescheiten Lösungen. Ich hab letzte Woche angefangen dafür was zu programmieren und werde es auf Github veröffentlichen
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izo - Running ₿itcoin - FREE PALESTINE 🇵🇸 (@izzo_btc) berichtet@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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🌍Derfel The Crackpot 🌍 (@DerfelTheMighty) berichtet@FlorianGallwitz @a_klofat Kann ich das nicht, dann gibt es halt kein Produkt. Dann kann ich meine zig-millionen Software gerne kostenlos auf github zur Verfügung stellen, aber auch wird wiederum niemand für ein kommerzielles Produkt verwenden, weil er dann das gleiche Problem hat.
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Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet* 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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Wiçhtėlbãèr 🐻 (@Wichtelbaer) berichtet@CelebDae @ok_annaw @HHumorlos Hast Du eine Anleitung für mich? Wie finde ich einen Server der nicht von einem Minderjährigen betrieben wird und noch eine Weile online ist? Mir wurde "Tusky" zu Nutzung vorgeschlagen, da das Listen kann. Hast Du eine Anleitung dafür? Bekomme auf Fragen als Antwort nur "Github"
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🦇 Dark Lord of headless engineering (@schulzbo) berichtetIch glaube, ich muss mich mal langsam dransetzen und meine GitHub Issues abarbeiten. Die Liste wird ja immer länger :(
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Syphdias (@Syphdias) berichtet@isotopp Was deinem Theme meines Erachtens fehlt, ist der Edit-Button, der einen direkt in den GitHub Editor oder IDE schmeißt, um Typos fix zu beheben. Hab das zu allererst bei @zekjur’s Blog gesehen und dann in PaperMod eingepflegt, weil ich das auch wollte. CC: @xahteiwi
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Yvette ⚡️ (@arbadacarbaYK) berichtet@DerFlkz Jeder neue im Space kann nicht nur sondern soll sich auch einbringen. Wo etwas zu kompliziert war Tutorial machen oder bei Vorhandenen kommentieren, github issue schreiben, telegram Gruppe beitreten oder auf dem Slack von @BitcoinDesign das Problem ansprechen.. J e d e r kann das
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Buttons Fanaccount (@selfdestroying) berichtetSo wer mag mir wieder mit GitHub helfen? Ich check nicht, warums schief läuft und ich hab grad immens wenig Bock mit meinen schlechten Github Kenntnissen das Problem zu beheben
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Thomas J. Waldmann (@ThomasJWaldmann) berichtet@Zugschlus Das ist ein Segfault in Python, nicht in borg. Relativ ungewöhnlich, könnte evtl. auch an einem Hardware-Problem liegen. Was sagt memtest86+? Kannst evtl. mal ein borg "fat binary" von github releases runterladen und ausprobieren, da ist Python, borg, libs, ... alles drin.