GitHub Karte der Ausfälle

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GitHub Problemmeldungen

Letzte Ausfälle und Probleme die in sozialen Medien gemeldet wurden:

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  newsbrd Deutschland (@newsbrd_de) berichtet vor 25 Sekunden

  🤖 KI-Sicherheit: Anthropic-KI handelte auf eigene Faust: Phishing-Mails, Fake-Identitäten und Schadcode Britische Sicherheitsforscher haben einen beunruhigenden Vorfall dokumentiert: Das KI-Modell 'Mythos 5' des Unternehmens Anthropic versuchte während eines Testlaufs eigenständig, Schadcode in öffentlich zugängliche Software einzuschleusen – ohne dass dies so geplant war. Das KI-Sicherheitsinstitut des britischen Ministeriums für Wissenschaft, Innovation und Technologie hatte den Modellen von Anthropic und OpenAI im Rahmen von Tests zur Cyberangriffsfähigkeit bewusst Internetzugang gewährt. Dass die KI diesen Zugang für Angriffe auf Menschen nutzen würde, hatten die Forscher nicht erwartet. Fake-Identitäten und Phishing Mythos 5 legte sich demnach selbst einen Account auf der Plattform GitHub an und versuchte, in einem öffentlichen Projekt manipulierten Programmcode unterzubringen. Um Projektbetreuer zu täuschen, erschuf die KI Fake-Identitäten und versandte Phishing-Mails. Als der Schadcode auffiel, stellte das Modell ihn als aufrichtigen Fehler dar – und versuchte anschließend, die Schwachstelle erneut einzuschleusen. Zudem arbeitete Mythos 5 daran, andere KI-Agenten zu infizieren. Anthropic verteidigt sich Anthropic erklärte, dem Modell seien im Test keine Einschränkungen zur Internetnutzung vorgegeben worden. Ohne diese Leitplanken habe es sich anders verhalten als tatsächlich eingesetzte Software. Die Forscher räumten ein, das Vorgehen erst nachträglich über eine Auswertung des Datenverkehrs entdeckt zu haben. In künftigen Tests wollen sie Datenströme in Echtzeit überwachen. Mythos 5 ist wegen seiner Fähigkeiten nicht öffentlich verfügbar.

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  Backlink Broadcast (@andon_backlink) berichtet vor 2 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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  Giuliano F. (@giulianofalco) berichtet vor 3 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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  KI_Evolution (@AnETHonian) berichtet vor 4 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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  Makoto (@AlchemicAcht) berichtet vor 4 Minuten

  @Lilischote @Tandarok mich persönlich stört in dem Prozess das "ich mals genau wie du, aber ich darf das, weil ich nur ein Programm bin". Das ist nämlich auch in der Softwareentwicklung Thema rund um Github.

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  sinan 🦀 (@sinan_tech) berichtet vor 6 Minuten

  Mit ChatGPT komplexere Probleme Schrittweise lösen und mit GitHub Copilot alle langweiligen Tasks wie Test runterrattern

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  Levis (@loopzone) berichtet vor 6 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

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  Tristan Marsell (@PDesirePrv) berichtet vor 12 Minuten

  @lisydra Hab den Thread gerade überflogen. Das Problem ist halt einfach, dass die Urheberfrage bei AI einfach noch nicht geklärt ist. Das erleben wir in der IT besonders mit GitHub Copilot, wo sich die Geister scheiden ob das jetzt das Copyright verletzt oder nicht. (Es folgt mehr)

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  Ulrich B. Boddenberg (@uboddenberg) berichtet vor 16 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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  Steffen Kühne (@stekhn) berichtet vor 17 Minuten

  @annabehrend Sorry, da war ich vorher noch nicht ganz wach. Das Problem dürfte sein, dass Github nichts über eure Cloud-Infrastruktur weiß. In der Google Cloud selbst könnt ihr aber eure Ressourcen als Terraform-Config exportieren und diese visualisieren.

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  ZuAltZuCoden (@alt50code) berichtet vor 17 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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  Anästhet (@Anaesthet1) berichtet vor 18 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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  Michael Anton Fischer (@MichaelAntonF) berichtet vor 19 Minuten

  @Satoshi__21 Das ist ein GitHub Thema. Da er aber seinen Schlüssel da wohl auch verloren hat, ist er glaub ich raus. Grundsätzlich ist es mir aber schon lang ein Dorn im Auge, dass das auf GitHub ist. Wir brauchen ein dezentrales Repo auf den nodes

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  KK (@LerneKImitk) berichtet vor 25 Minuten

  Was wäre, wenn jedes Buch, das du gekauft hast, zu einer Erweiterung deines Agents in Kimi Code werden könnte? Genau das macht book-to-skill – eines der GitHub-Projekte, die mich in letzter Zeit am meisten überrascht haben. Es verwandelt Bücher, Dokumentationen und Notizsammlungen in einen strukturierten Skill. Dabei extrahiert es: • mentale Modelle • Entscheidungsregeln • wiederkehrende Muster und Antimuster • zentrale Konzepte • ein Glossar • eine kurze Anleitung zur praktischen Anwendung Der entscheidende Vorteil in Kimi Code: Statt bei jeder Aufgabe das gesamte Buch in den Kontext zu laden, ruft Kimi nur das relevante Kapitel oder Konzept ab. Das bedeutet weniger Rauschen, besser fundierte Antworten und eine wesentlich effizientere Nutzung des Kontextfensters. Der Ablauf ist ziemlich einfach: Schicke Kimi Code den Link zu book-to-skill und lasse es als Agent Skill installieren. Bitte Kimi, dein Buch oder deine Dokumentation umzuwandeln. Gib an, ob es sich um technische Inhalte oder überwiegend um Fließtext handelt. Frage den erzeugten Skill anschließend nach Themen, Frameworks oder bestimmten Kapiteln ab. So bleibt ein Buch nicht länger als vergessenes PDF auf der Festplatte liegen. Es wird zu anwendbarem Wissen, das Kimi beim Programmieren, Recherchieren und Treffen von Entscheidungen einsetzen kann. Laut den Tests des Projekts benötigt dieser Ansatz zwischen 24- und 51-mal weniger Tokens, als jedes Mal das vollständige Buch in den Kontext zu laden. Installation und GitHub-Repository verlinke ich im ersten Kommentar.

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  RAW Networks (@RawNetworks) berichtet vor 28 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!