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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  A Bothered Mind 🏴‍☠️ (@a_bothered_mind) berichtet vor 4 Minuten

  @stagerbn Der Algorithmus ist offen auf GitHub. Bitte mal zeigen, wo genau jetzt das Problem ist.

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  Tessa Gengnagel (@resonanzfilter) berichtet vor 4 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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  Jannis (@DatCakeGuy) berichtet vor 5 Minuten

  @alex_lightmotif @vodafone_de Hach was bin ich froh nicht mehr Vodafone zu benutzen... selbst 5G über Telekom ist stabiler und keine Peering Probleme mit Github die das Arbeiten im HO unmöglich gemacht haben.

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  ₘᵢₖₐ ᵢₘ ᵢᵣᵣₑₙₕₐᵤₛ (@tripex2k) berichtet vor 9 Minuten

  @KiPos_info Vodafone dasselbe. Tjo, ich hab mir Abhilfe geschaffen: 4€ VPS bei IONOS, Tailscale, ExitNode, Routing für bestimmte Sachen (GitHub/Cloudflare/Fastly etc) auf den ExitNode, lokal NanoPi R2S als DNS mit Unbound im hyperlocal Modus. Keine Probleme mehr...

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  Portora (@getportora) berichtet vor 10 Minuten

  12,9 Milliarden Dollar für ein Unternehmen, das im Jahr 150 Millionen einnimmt. Nvidia kauft nach einem Bericht von The Information die Plattform Hugging Face, den Ort, an dem Entwickler ihre KI-Modelle ablegen. 86 Dollar für jeden Dollar Jahreseinnahmen. Microsoft zahlte für GitHub 2018 rund 30 Dollar je Dollar, für LinkedIn 2016 gut sieben. Sechs Wochen vor der Einigung waren fremde Software-Agenten in die Server genau dieser Plattform eingedrungen, das Unternehmen hatte Anzeige erstattet. Am Preis ist davon nichts zu sehen, denn er hängt nicht am Betrieb. Das ist das Eckgrundstück an einer Kreuzung. Wer ein Eckgrundstück kauft, zahlt nicht für das Häuschen darauf, sondern dafür, dass jeder dort vorbeikommt. Brennt das Häuschen, ändert das am Preis der Ecke wenig. Nur trägt die Rechnung so weit, wie die Leute weiter über die Kreuzung gehen. Nvidia baut Chips, und die Plattform war bisher herstellerneutral. Wo die Modelle in zwei Jahren liegen, beantwortet die Frage. #KI #Kapitalmarkt

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  Florian 🧐 (@heinlef) berichtet vor 11 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

  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.

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  Nikolaus Kern (@KernNiko) berichtet vor 14 Minuten

  @i_am_fabs Wennst weiter so frech bist kauft er gleich GitHub und dann haben wir alle ein veritables Problem 🤡

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  Hannes Tschürtz (@hannestschuertz) berichtet vor 15 Minuten

  Was ist bei euch "immer offen"? Ich bin langsam etwas überfordert: Whatsapp, Signal, Slack, Discord, Twitter, Zendesk, Github, Mastodon. Dazu obligatorisch e-mail und Browser. Yay.

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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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  KK (@LerneKImitk) berichtet vor 16 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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  Daniel Martinez ✨ 😊 Kapital (@masamasa_roi) berichtet vor 20 Minuten

  Interessante Divergenz im Tech-Sektor. Während $MDB -22,24% und $LITE -11,34% nachgeben, zeigt $ASTS +6,63% Stärke. Die Marktdaten deuten auf selektives Risiko- und Themen-Rotation hin, getrieben durch fundamentale News (z.B. OpenAI vs. GitHub).

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  Norbu Ketaka (@norbuketaka) berichtet vor 29 Minuten

  First Github RPC was Erlang BERT, First Github Pages was Mochiweb Erlang Web Server.

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  Mr.Generation (@Mr_Generation) berichtet vor 31 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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  Markus Schmid (@geldschmid) berichtet vor 33 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.