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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  🌱Hannes🌄 (@lumpi2k) berichtet vor 8 Sekunden 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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  Ulrich B. Boddenberg (@uboddenberg) berichtet vor 2 Minuten

  Consulting Briefing vom 08.07.2026 Governance in der Power Platform: Früher hast du dir das Center of Excellence mühsam selbst zusammengefrickelt – heute liefert Microsoft es ab Werk. Und ehrlich: höchste Zeit. Managed Environments werden zum Kontrollzentrum: Sharing-Limits, Solution Checker mit Block-Modus, IP-Firewall für Dataverse, 28 Tage Backup. Neu und wirklich nützlich: Environment Routing schiebt Maker automatisch aus dem Default-Sumpf in persönliche Developer-Umgebungen. Der Sandkasten bleibt Sandkasten. DLP wird endlich erwachsen. Mit Connector Action Control steuerst du einzelne Aktionen (Lesen ja, Schreiben nein) und sogar Desktop-Flow-Module. Der Nacht-Bot, der brav Rechnungen abtippt, darf nicht mehr heimlich ins Internet telefonieren. Dazu KI-Governance-Agenten aus Release Wave 1 2026, die deinen Tenant überwachen und teilweise selbst aufräumen. Inline-DLP für Copilot-Agenten, MCP-Governance in Dataverse, GitHub-Integration für ordentliches ALM. Der Realitätsschock kommt bei den Kosten: Endlich siehst du granular, wohin die Copilot Credits wandern. Transparenz ist aber kein Rabatt – du beobachtest nur genauer, wie das Budget verbrennt. Premium-Konnektoren, Dataverse und Azure laufen auf einer komplett anderen Rechnung. Und die geseedeten AI-Builder-Credits? Weg im November 2026. Danach zahlst du zu höheren Sätzen. Also: Kalender raus. Achtung Falle: Managed Environments verlangen Premium-Lizenzen für ALLE Nutzer – auch bei Standard-Konnektoren. Wer mal eben alles hochzieht, bekommt eine hübsche Überraschung. Praxis-Beispiel: Ein Mittelständler hatte 400 Apps im Default. Die Hälfte tot, zwei davon spiegelten Kundendaten in ein privates Postfach. Ohne Governance-Schicht hätte das erst die Aufsichtsbehörde bemerkt. Fröhlich. Vorgehen: messen, warnen, blocken. Wer sofort auf Block dreht, hat am Montag keine Sicherheit, sondern Tickets und einen wütenden Betriebsrat. Fazit: Wer sein Default-Environment noch nicht aufgeräumt hat, hat kein Governance-Problem – er hat ein Governance-Vakuum. Mehr dazu im ausführlichen Artikel, Link in den Kommentaren. Das Consulting Briefing gibt es auch per E-Mail.

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 2 Minuten

  Ich hatte auch Angst vor GitHub , wenn man das schon hört halt Aber mit Codex bzw. Ki ist das leicht der macht das alles echt alles außer Login mit Apple oder so

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  Tessa Gengnagel (@resonanzfilter) berichtet vor 3 Minuten

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

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  Zuri (@shaedrich@mastodon.online) 🔴🔴🔴 (@SHaedrich) berichtet vor 6 Minuten

  @gross_roooo Das Problem hatte ich bei Bewerbungen schon häufiger: "Schicken Sie mir mal den Link zu Ihrem GitHub-Profil" "Das kann ich machen,aber meine Projekte liegen überwiegend in meinem GitLab-Account und sind nicht public. Auf GitHub sieht man nur, dass ich viel zu OpenSource beitrage"

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 6 Minuten

  Manchmal sitze ich einfach vor meinem Computer und denke darüber nach, wie verrückt das Ganze eigentlich ist. Seit ich klein bin, liegen Computer, Programme, Internet und später immer mehr digitale Möglichkeiten praktisch vor meinen Augen. Ich saß schon früher stundenlang davor, weil mich das alles fasziniert hat. Und heute denke ich manchmal: Eigentlich lag die Möglichkeit, selbst etwas daraus zu bauen, die ganze Zeit direkt vor mir. Und genau das mache ich gerade. Ich arbeite zusammen mit künstlicher Intelligenz an etwas, das selbst wieder in Richtung einer größeren Intelligenz geht. Über GitHub bauen und erweitern wir ein System, in dem nicht einfach nur eine einzelne KI eine Frage beantwortet. Verschiedene KIs und spezialisierte Agenten sollen zusammenarbeiten, Aufgaben übernehmen, Ergebnisse überprüfen, Wissen behalten, Fehler erkennen, bessere Lösungen suchen, voneinander lernen und mit der Zeit immer besser werden. Das Faszinierende daran ist für mich: Während ich mit einer KI darüber rede, liegt diese KI selbst irgendwo auf Servern. Ich sehe keinen Menschen vor mir. Ich tippe etwas ein – irgendwo laufen Rechner, Modelle und Programme – und eine Antwort kommt zurück. Und gleichzeitig arbeiten wir damit daran, genau dieses Prinzip immer weiter auszubauen. Manchmal frage ich die KI sogar: Weißt du eigentlich, was wir hier gerade zusammen bauen? Natürlich weiß ich, dass eine KI nicht wie ein Mensch irgendwo sitzt und über ihr Leben nachdenkt. Wenn sie nicht ausgeführt wird, sitzt sie auch nicht heimlich auf einem Server und denkt weiter. Aber genau diese Grenze finde ich so faszinierend. Denn wenn man einzelne KIs mit Gedächtnis, Werkzeugen, GitHub, Aufgabenverteilung, Kontrolle, gegenseitiger Überprüfung und Lernprozessen verbindet, entsteht langsam etwas anderes als nur dieses klassische: „Ich stelle ChatGPT eine Frage und bekomme eine Antwort.“ Es entsteht eine digitale Organisation aus Intelligenz und Werkzeugen. Und das Verrückteste für mich persönlich ist vielleicht: Die Bausteine dafür lagen in gewisser Weise schon so lange vor meinen Augen. Seit ich klein bin, sitze ich vor Computern und finde diese Welt faszinierend. Damals hätte ich natürlich nicht genau das bauen können, was heute mit moderner KI möglich ist. Aber dieser Drang, zu verstehen, auszuprobieren und selbst etwas daraus zu machen, war eigentlich schon immer da. Heute kann ich plötzlich Dinge ausprobieren, für die man früher ein ganzes Team gebraucht hätte. Und dann sitze ich manchmal einfach davor und denke: Wie konnte aus diesem Kind, das fasziniert vor einem Computer saß, irgendwann jemand werden, der mit künstlicher Intelligenz daran arbeitet, eine größere digitale Intelligenz-Organisation aufzubauen? Und wo stehen wir damit wohl in fünf oder zehn Jahren? Ich finde diesen Gedanken gleichzeitig verrückt und unglaublich faszinierend. Vielleicht erleben wir gerade eine Zeit, in der Computer nicht mehr nur Werkzeuge sind, die wir bedienen – sondern Werkzeuge, mit denen wir anfangen, neue Werkzeuge zu bauen, die wiederum lernen können, wie sie uns besser helfen. Und irgendwie lag der Anfang davon die ganze Zeit vor meinen Augen.

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  geoffroyacakpo.wallet (@GeoffroyAcakpo) berichtet vor 8 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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  Johann van de Bron (@Johann_v_d_Bron) berichtet vor 9 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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  Florian 🧐 (@heinlef) berichtet vor 12 Minuten

  Als Experiment betreibe ich eine VM im Internet mit ipv6 only. Kein IPv4, auch nicht mit NAT. Bisher größtes Problem ist, dass GitHub kein IPv6 hat. VSCode-Server kann man da außerdem laufen lassen, aber keine Extensions installieren, weil open-vsx auch kein IPv6 hat.

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 12 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

  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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  Boris Vera (@vera_dev) berichtet vor 20 Minuten

  @github FTP server on steroids

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  Torben Kaßler (@torben_kassler) berichtet vor 27 Minuten

  @Semilocon @KanteClara Und? Hats geklappt? Ich hatte noch das Problem dass die Datei die ich geladen hatte komisch als HTML versaut war und ich das ganze github rar Archiv laden musste damits klappt

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  Niels Feldhoff (@niels_feldhoff) berichtet vor 28 Minuten

  🚀 Rückblick Tag 1 — Von null auf erste funktionierende App. ✅ GitHub, Cursor, Supabase eingerichtet ✅ Erste HTML Trade-Rechner App gebaut ✅ React + Vite Projekt aufgesetzt ✅ Login mit Passwort-Stärke und Capslock-Warnung ✅ Ersten Trade in echter Datenbank gespeichert Größte Erkenntnis: Als Anfänger mit KI kann man in einem Tag mehr bauen als ich je gedacht hätte. #buildinpublic #KI #AI

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  Willingor21 (@willingor21) berichtet vor 30 Minuten

  @florianaigner Weshalb über github Jahrelang über neue Layer und Lösungen für das Bitcoinsystem gestritten wird. Fehler sind menschlich, daher: try and error. Let´s go fff 💪