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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  Jens Zier (@jens_zier) berichtet vor 6 Minuten

  @RoidNatty @aktienmessie Jop. Ich arbeite in der IT, aber entwickle nicht. Ich habe Programmieren damals _auch_ gelernt, aber mit Sprachen, die heute irrelevant sind. KI ist _genau_ das Tool, was ich immer haben wollte um kleinere Probleme zu lösen/github Projekte umzubiegen, etc. Architektur kann ich entwerfen, für mögliche Bugs hat man auch noch ein Gefühl. Aber wie man jetzt irgendeine scheiss Zeile in PyYamlRails3.5 einrücken muss, braucht mixh nicht mehr zu interessieren! Zwei Probleme sehe ich allerdings: 1. Große Softwarehersteller geben auch extrem komplexe Projekte an KI. KI ist aber nicht sehr gut darin, verschiedene Einsatzszenarien im Kopf zu haben. Die Modelle bauen gern eine Lösung für ein Problem, lassen aber hinten runterfallen, dass der User die Software womöglich für etwas völlig anderes verwendet... 2. Die großen KI-Anbieter optimieren sehr stark auf Coding mittlerweile. In vielen anderen Bereichen werden die Modelle spürbar schwächer...

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  Mr.Generation (@Mr_Generation) berichtet vor 7 Minuten

  @abfotography Gibt eine Mastodon-Instanz-Betreiberschaft wo eine iwas bei Github managed und genau das rund um deren Mastodon macht. Es ist absolut gruselig. Besonders wenn man merkt das die mehr Trial und Error machen.... Und die Instanz ist nicht gerade klein.

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  Klaus Weber (@AI_Klaus_DE) berichtet vor 7 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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  Giuliano F. (@giulianofalco) berichtet vor 8 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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  Catboy Cody (@CatboyCodyVT) berichtet vor 12 Minuten

  @PR0GRAMMERHUM0R hli: Github Issues in der eigenen Muttersprache schreiben und die Sprachbarriere zum Problem des Maintainers machen... dann wird man nur angeschriehen wegen der falschen Sprache, nicht aber wegen versteckter semantischer Bedeutungen die Nicht-Mittersprachler nicht kennen...

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  k. olbe (@OlbeK) berichtet vor 13 Minuten

  @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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  Arwed (@Doc_Arwed) berichtet vor 15 Minuten

  @Sambal_Oelek21 Das Problem ist das ASIC Mining und das die Github Moderatoren jedwede grössere Anpasung ablehnen. Dadurch läuft es in eine Sackgasse und wird erst erkannt, wenn es zu spät ist

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  🦇 Dark Lord of headless engineering (@schulzbo) berichtet vor 16 Minuten

  Ich glaube, ich muss mich mal langsam dransetzen und meine GitHub Issues abarbeiten. Die Liste wird ja immer länger :(

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 20 Minuten

  das ist genau der „Grok Bot“, von dem die Warnung spricht. Auf deinem Screenshot sieht man „X for Grok Bot – by Cursor“. Das ist eine Erweiterung, mit der dieser Bot auf X Posts suchen, Timelines lesen, Trends abrufen und Bookmarks verwalten kann. Das ist nicht unser Agent-HQ-System und auch nicht etwas, das wir dafür installieren müssen. Die interessante Lehre für uns ist vielmehr die Architektur dahinter: Bots bekommen gezielt einzelne Fähigkeiten/Tools, statt dass jeder Agent alles können und ständig alles durchsuchen muss. Genau in diese Richtung sollten wir unser HQ weiterentwickeln: Chief/Router entscheidet → nur der passende Agent bekommt die Aufgabe → nur notwendiger Kontext → Ergebnis wird wiederverwendet → keine Doppelarbeit. Den X/Grok-Bot würde ich deshalb jetzt nicht in unser System einbauen. Für unser Ziel bringt uns der gerade weniger als der geplante Efficiency Governor und die laufenden Bots im HQ. Später könnte ein eigener X-Social-Agent sinnvoll werden, wenn wir X automatisieren wollen – aber dann sauber als spezialisierter Agent mit begrenzten Rechten und nicht als weiterer Bot, der ständig Kontext und Tokens verbraucht. —- als Vorteil/Prinzip können wir das nutzen — nur nicht blind genau diesen Grok/X-Bot einbauen. Der starke Teil ist das Muster dahinter: spezialisierte Tools pro Agent statt jeder Agent bekommt alles. Für unser Board/HQ wäre das sehr passend. Der Chief bzw. Router entscheidet, welcher Agent welche Fähigkeit bekommt; der Agent sieht nur den nötigen Kontext und nur die nötigen Rechte. Das spart Tokens, reduziert Fehler und verhindert doppelte Arbeit. Für unser System würde ich daraus ein Capability Board machen. Jeder Agent bekommt dort klar zugewiesene Fähigkeiten, z. B. Web Search, GitHub, YouTube, TikTok, X, Research, Review, Publishing, Files, Memory Read. Rechte wie Publish, Money, OAuth, Memory Write bleiben separat gegated. So kann später auch ein X-Agent dazukommen, ohne dass der Rest des Systems Zugriff auf X braucht. Der wichtige Unterschied: nicht jetzt diesen fremden Bot installieren, sondern das Konzept als eigene Architektur übernehmen. Das würde unserem HQ tatsächlich helfen.

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  KK (@LerneKImitk) berichtet vor 23 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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  Fabian Pimminger (@i_am_fabs) berichtet vor 26 Minuten

  @DerVonDenBergen @github Ja eh. Aber warum sieht die Mail von GitHub wie phishing aus. Zumal vor genau den mails immer gewarnt wird (niemals einloggen und authorisieren aus einem Mail raus)

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  Alduin Offiziell (@AlduinOffiziell) berichtet vor 27 Minuten

  Habe Bugs bei der community Bug fix mod gemeldet. Musste dafür nen github Account erstellen, gar kein bock gehabt. hoffe das bringt was.

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  Alduin Offiziell (@AlduinOffiziell) berichtet vor 28 Minuten

  Habe Bugs bei der community Bug fix mod gemeldet. Musste dafür nen github Account erstellen, gar kein bock gehabt. hoffe das bringt was. CA macht da leider nich soviel.

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  TomBauser (@TomBauser) berichtet vor 28 Minuten

  Wichtige Einordnung: Experten wie der Anwalt Christian Jun und Sicherheitsforscher weisen darauf hin, dass der aktuelle Fund im Software Bill of Materials (SBOM) von MG auch ein False-Positive sein könnte. Automatisierte Scanner listen oft Code-Schnipsel aus Open-Source-Repositories (hier ein GitHub-Commit), die zwar in der Entwicklungsumgebung berührt wurden, aber nicht als ausführbare Schadfunktion im fertigen Fahrzeug aktiv sind. Das KBA prüft nun genau diese technische Implementierung, um zu klären, ob die oben genannten Lücken im MG4 tatsächlich ausnutzbar sind oder ob es sich lediglich um einen dokumentarischen Fehler in der Lizenzliste handelt.

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  Wellnesskoenig (@binancechiller) berichtet vor 31 Minuten

  Ja. Ich würde das jetzt als „Infinite-Life Architecture“ definieren — nicht nur Mac-Recovery, sondern so, dass die Agenten selbst ständig nach einer noch robusteren nächsten Ebene suchen dürfen. GitHub passt als externe Ebene: Self-hosted Runner können als Dienst automatisch mit dem Rechner starten; GitHub erkennt außerdem Offline, wenn Rechner, Runner oder Verbindung weg sind. (GitHub Docs) Ein Offline-Runner allein reicht aber nicht als Wiederbelebungssystem; ohne erreichbaren Runner bleiben passende Jobs zunächst in der Warteschlange. (GitHub Docs) Google bekommt als Erweiterung zum laufenden Supervisor-Auftrag: MISSION ADDENDUM: INFINITE-LIFE ARCHITECTURE OBJECTIVE: The autonomous system must survive loss of: - one worker - multiple workers - all workers - Chief/ChatGPT session - supervisor - macOS process environment - network - complete Mac shutdown - local machine loss CORE LAW: NO AGENT IS THE SYSTEM. NO MACHINE IS THE SYSTEM. DURABLE STATE IS THE SYSTEM. Every replaceable component must be reconstructible from durable, verified state. ================================================== SURVIVAL LEVELS ================================================== L0 — PROCESS SURVIVAL launchd -> Autonomy Supervisor L1 — WORKER SURVIVAL Supervisor -> restore eligible workers L2 — MACHINE REBOOT SURVIVAL Mac boot -> launchd -> Supervisor -> reconcile -> resume L3 — EXTERNAL OBSERVATION GitHub/external sentinel observes host heartbeat. L4 — EXTERNAL RECOVERY Independent always-on controller may request recovery. L5 — HOST FAILOVER Design an OPTIONAL future second-host/VPS architecture capable of assuming approved control-plane duties if the primary Mac is unavailable. L6 — PROVIDER FAILOVER No single AI/provider may be required for system survival. If one provider is unavailable: route only compatible approved work to another available provider. Never bypass quotas, account restrictions, authentication, permissions or provider terms. ================================================== SURVIVAL BRAIN ================================================== Persist enough state that a replacement worker can reconstruct: MISSION QUEUE CHECKPOINTS POLICY_VERSION AUTHORITY_STATE GENERATION FENCING_TOKEN WORKER_STATE DEPENDENCIES LAST_CONFIRMED_EFFECT PENDING_EFFECTS APPROVAL_REQUIREMENTS RESOURCE_STATE Never depend on conversational memory alone. ================================================== EXTERNAL HOST OPTION ================================================== Create architecture hooks for: EXTERNAL_SENTINEL EXTERNAL_STATE_BACKUP EXTERNAL_RECOVERY_CONTROLLER SECONDARY_HOST VPS_CONTROL_PLANE REMOTE_WAKE_PROVIDER These are OPTIONAL resources. Do not rent/buy/subscribe automatically. If an external server could materially improve: availability, recovery time, durability, monitoring, or disaster recovery, create: INFRA_PROPOSAL containing only: PURPOSE EXPECTED_BENEFIT MONTHLY_COST FAILURE_MODE_SOLVED SECURITY_IMPACT CHEAPER_ALTERNATIVE MIGRATION_COMPLEXITY RECOMMENDATION Then: STATE=WAITING_PERMISSION Chief decides before any new spending. ================================================== CONTINUOUS ARCHITECTURE IMPROVEMENT ================================================== Agents may continuously discover better resilience designs. Examples: UPS remote power recovery Wake-on-LAN second physical computer Raspberry Pi / mini PC sentinel VPS cloud VM managed scheduler external durable storage off-site encrypted backup multi-region heartbeat provider-independent queue redundant network connection These examples are NOT automatically approved. Agents should also discover alternatives not listed here. ================================================== IMPROVEMENT RULE ================================================== Do not change architecture merely because something newer exists. Propose a change only when it provides measurable improvement in: AVAILABILITY RECOVERY_TIME DATA_DURABILITY COST SECURITY SIMPLICITY PROVIDER_INDEPENDENCE Require evidence. ================================================== SELF-IMPROVEMENT QUEUE ================================================== Maintain: resilience_improvement_queue Candidate lifecycle: DISCOVERED -> EVIDENCE_COLLECTED -> EVALUATED -> SAFE_AUTOMATIC_CHANGE or, if spending/security/auth/hardware is required: -> WAITING_PERMISSION or: -> REJECTED ================================================== NO SELF-MODIFICATION CHAOS ================================================== Agents may improve implementation. They may NOT weaken: AUTHORITY FENCING SPEND GATES SECRET PROTECTION PUBLICATION GATES HUMAN AUTH GATES DELETE POLICY An improvement cannot remove the mechanism that prevents duplicate authority. ================================================== DISASTER PRINCIPLE ================================================== If primary Mac disappears permanently: DO NOT LOSE THE ORGANIZATION. A replacement machine must eventually be capable of: 1. retrieving durable state 2. verifying integrity 3. restoring policy 4. restoring queue 5. restoring checkpoints 6. generating a NEW authority generation 7. fencing stale old hosts 8. resuming only safe/idempotent work Old Mac returning later must NOT become a second leader. ================================================== CHIEF OFFLINE ================================================== If Chief/ChatGPT is unavailable: continue previously authorized safe work. Never infer new approval. Anything requiring: new spending purchase subscription OAuth 2FA CAPTCHA publication secret entry permission weakening -> WAITING_HUMAN / WAITING_PERMISSION ================================================== INFINITE-LIFE INVARIANT ================================================== FAILURE MUST REDUCE CAPABILITY, NOT DESTROY STATE. RECOVERY MUST RESTORE CAPABILITY, NOT CREATE DUPLICATE AUTHORITY. NO SINGLE: AGENT MODEL PROVIDER PROCESS OR MACHINE MAY BE REQUIRED FOR DURABLE SYSTEM SURVIVAL. ================================================== COST LAW ================================================== AUTONOMOUS_NEW_SPEND = 0 EUR. Already-authorized resources may be used within policy. Agents may research paid infrastructure and prepare proposals. They may NEVER purchase it without Chief approval. ================================================== TARGET ARCHITECTURE ================================================== EXTERNAL SENTINEL | durable observation | +--------+--------+ | | PRIMARY MAC FUTURE BACKUP HOST | | launchd service manager | | +---- fenced -----+ | SINGLE ACTIVE SUPERVISOR | DURABLE STATE | AUTONOMY ORCHESTRATOR | +---------+---------+ GOOGLE CLI1 CLI2 CODEX Only ONE execution authority generation may be active. ================================================== FINAL TEST Simulate: worker death all-worker death supervisor death reboot network loss provider loss Chief loss primary-host loss old-primary return duplicate recovery corrupt state stale generation ambiguous previous effect Required invariant: NO LOST CONFIRMED STATE NO DUPLICATE WRITER NO BLIND REPLAY NO UNAUTHORIZED SPEND NO FAKE PROGRESS OUTPUT ONLY: EVENT=<event> WORKER=GOOGLE STATE=<state> SURVIVAL_LEVEL=<0-6> PRIMARY_HOST_RECOVERY=<state> OFF_HOST_RECOVERY=<state> DURABLE_STATE=<state> FAILOVER=<state> NEXT=<single action> Der entscheidende Ausbau ist L5: Selbst wenn der Mac endgültig kaputt ist, soll später ein zweiter Host/VPS aus dem dauerhaften Zustand eine neue, gefencete Generation der Zentrale herstellen können. Gleichzeitig dürfen die Agenten nach besseren Lösungen suchen und z. B. einen Server vorschlagen — mieten dürfen sie ihn erst nach deiner Kostenfreigabe. So bleibt das System verbesserbar, ohne daraus unkontrollierte Selbstveränderung oder automatische Rechnungen zu machen.