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Book Sales Video

skill-kianzzz-book-sales-video-book-sales-video · by Kianzzz

从书名或飞书多维表格中的成稿文案出发,结合微信读书资料与公开点评创作图书带货/书评短视频,并用豆包 TTS、Pexels、Codex 生图和本机 OpenChatCut 完成配音、配图、双语字幕、音效、动效、BGM、可编辑初稿与按需导出。用户提出“根据一本书做带货视频”“读取飞书文案制作图书视频”“写书评口播并自动剪成抖音视频”“仿参考样式做图书推荐短视频”时使用;仅查书、仅写普通书评或无关剪辑不触发。

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  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access No
  • Filesystem access No
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets No
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

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We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.

How agent discovery & health will work →
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About

图书带货视频创作

从书籍研究到本地可编辑初稿的一体化流程。只设置一次正常审核:先自动选择最佳角度并完成口播和语义分镜,用户确认后自动完成配音、画面、字幕、音效、动效、BGM、时间线和质检,不再逐项确认。

不可退让的完成线

  • 书籍事实来自微信读书;公开点评只用于理解读者视角,不冒充原书内容。
  • 用户指定从飞书多维表格读取文案时,目标记录中由用户确认的文案字段是权威口播源;除清理首尾空白和统一换行外保持原文,不擅自改写、拼接其他记录或用研究稿覆盖。
  • 用户提供个人风格档案和禁用表达清单时,创作口播前必须读取;未提供时使用本 Skill 自带的口播参考,不猜测用户的私有路径或风格规则。
  • 默认自动形成 2–3 个候选角度并评分,直接采用综合最优角度写成完整文案;不在前期让用户选角度。
  • 唯一正常审核点位于完整口播与语义分镜之后。若用户打回,才展示候选角度供选择;选定后重写并直接进入制作,不新增第二次确认。
  • 对已确认全文只运行一次 scripts/doubao_tts.py,最终只产生一个 audio/narration.wav。长稿允许脚本内部按句界请求并合并,但不能按镜头人工生成多份配音。
  • 必须检查开头、结尾和所有句间静音:普通句间不超过 0.45 秒,段落/视觉转折不超过 0.70 秒;唯一允许的 0.80–1.20 秒无旁白区是有连续轮播音效覆盖的模板轮播。
  • 最终配音的真实可听毫秒是全部画面、字幕、音效和转场的唯一时间依据;帧位用 OpenChatCut 当前项目的 timeline fps 换算。
  • 开场动态视频固定通过 Pexels API 搜索 book,不根据书名或文案改关键词。
  • 轮播使用 OpenChatCut 本地库 library:sound:mechanical-clicking-loop,每个有效峰值硬切一张不同封面;最后经短光溶进入主书揭示。
  • 主书封弹出使用 OpenChatCut 本地库 library:sound:cash-register-success,视觉重音与音效锚点对齐。
  • 正文每张图片必须有轻微呼吸/推近动效,相邻图片必须有转场;不能只把静态图片首尾拼接。
  • 中文字幕与英文字幕均为白字、清晰黑描边;中文在上、英文在下,只保留一套可见字幕。
  • 正文锁定“粗纸油画画外留白 v3”:油画叙事场景占画幅至少 70%(默认 70%–80%),横向一直铺到左右边缘;未上色粗纸只允许在上方、下方或上下两端,总占比 20%–30%。每次以 assets/visual-style/approved-rough-paper-oil-v3.png 为主锚点。
  • 所有素材以独立可编辑项进入本机 OpenChatCut;不以本地预合成扁平视频冒充可编辑初稿。
  • 本 Skill 禁用旧 ChatCut 云端 MCP、账号登录、云端项目链接和积分生成路线。本地 OpenChatCut 可用时不得回退云端。

首次使用与预检

每个新环境第一次触发本 Skill 时,先读取当前项目的 AGENTS.md,再运行只读预检;使用飞书路线时把用户提供的 Base URL 一并传入,实测机器人身份、Base 权限和文案字段,不以“已经配置过”代替验证:

python3 "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/book-sales-video/scripts/check_environment.py" --json
python3 "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/book-sales-video/scripts/check_environment.py" \
  --json --base-url "" \
  --lark-profile "" --script-field ""
python3 "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/book-sales-video/scripts/openchatcut_mcp.py" status

读取预检输出中的 checksgatesactions。缺少依赖、环境变量、应用、Skill、飞书 scope 或资源协作者权限时,先用中文说明“缺什么、影响哪个阶段、如何安装或授权、安装后怎样复验”,提供预检给出的准确命令或官方地址;涉及账号登录、App Secret、API Key 时引导用户在本机安全输入,禁止要求粘贴到对话。只允许安装用户当前路线真正需要的项目,安装或授权完成后重跑同一预检。对应 gate 未通过前不得进入该阶段,也不得伪装已经完成。

若任务使用飞书文案输入,还要确认 larkBase.statusready。App Secret 只允许通过 lark-cli config init --app-secret-stdin 写入本机安全配置;禁止出现在对话、命令参数、工作目录或日志中。

缺失项安装与授权指引

预检发现缺失项时,只引导安装当前路线需要的能力,并在完成后复验:

  • Python 依赖:python3 -m pip install requests
  • FFmpeg:macOS 使用 brew install ffmpeg;其他系统使用对应包管理器,并确认 ffmpegffprobe 可执行。
  • 飞书官方 CLI:npx @larksuite/cli@latest install;随后运行 lark-cli config init --new,通过本机交互配置企业自建应用。
  • 飞书 Base 权限:企业应用至少开通 base:field:readbase:record:readbase:table:readbase:view:read,并把机器人加入目标多维表格协作者。
  • 微信读书能力:npx skills add Tencent/WeChatReading -g,再按该 Skill 的说明安全配置 WEREAD_API_KEY
  • Pexels:从 https://www.pexels.com/api/ 申请只供本机使用的 API Key。
  • 豆包 TTS:在火山引擎控制台取得 API Key、resource ID 和 speaker,保存到安全环境或系统钥匙串。
  • OpenChatCut:从 https://github.com/0xsline/OpenChatCut/releases 安装桌面版;macOS 放入 /Applications。首次启动后打开目标工程,再复验本地 MCP 工具。

涉及网页审批、账号登录或密钥录入时,给出最小权限和操作入口后等待用户完成;不要代替用户公开凭据,也不要要求把 Secret 或 API Key 发到对话中。

OpenChatCut 状态命令会在需要时启动 /Applications/OpenChatCut.app,自动发现随机 localhost 端口,并验证 /api/external-mcp/mcp。不得把某次端口写死到 Skill 或任务状态。

重启后的工程连接检查: OpenChatCut 重启时默认停在“我的工程”列表。此状态只会暴露项目管理工具,read_timelineedit_itemedit_track 等完整编辑工具不会注册,并可能误报“工程未连接”。对已有项目,必须先核对任务状态中保存的 projectId 与工程名,再让用户或 Computer Use 明确打开该工程;随后重新运行 list-tools 和只读 read_project,确认返回的 projectIdtimelineId 与任务状态完全一致,才允许写入。连接失败、点击位置不确定或当前工程 ID 不一致时立即停止,不点击“新建工程”,不调用 create_project,不创建替代项目。

按阶段处理缺失项:

| 阶段 | 必需 | 缺失时处理 | |---|---|---| | 飞书文案 | lark-cli、可用的默认或命名 profile、机器人为表格协作者、Base 只读权限 | 停止读取并报告缺失的 scope 或资源权限;不改用浏览器复制、不猜测文案 | | 研究 | weread-skillsWEREAD_API_KEY | 停止事实研究,不用未知网页代替 | | 配音 | requests、豆包密钥、资源 ID、音色 | 停止配音,不回退编辑器音色 | | 开场 | PEXELS_API_KEY | 文案可继续,但不得伪装已取得视频 | | 配图 | Codex image_gen | 保存分镜与提示词,明确缺口 | | 本地初稿 | OpenChatCut Desktop、本地 MCP 必需工具、可导入素材 | 修复本地应用或导入后再装配,不回退云端 |

密钥只从安全环境或钥匙串读取,不写入工作目录或日志。豆包变量为 DOUBAO_API_KEYDOUBAO_TTS_RESOURCE_IDDOUBAO_TTS_SPEAKER;Pexels 为 PEXELS_API_KEY;微信读书为 WEREAD_API_KEY

工作目录

使用项目 AGENTS.mdwork/ 约定,单次任务目录至少包含:

research.md              script.md
storyboard.json          shot-plan.json
visual-style.json        voice-timeline.json
timeline-plan.json       subtitle-pairs.json
asset-manifest.json      quality_check.json
review_report.md         visuals/
audio/

状态文件只保存当前有效状态,并共享同一 stateRevisionprojectIdtimelineId 和 timeline fps。

飞书多维表格文案输入

当用户提供飞书 Base 链接、记录链接,或明确要求“读取飞书文案制作”时,先读取文案,再进入书籍事实核对和分镜。公开版不内置任何用户表格地址、应用 ID、字段 ID 或记录 ID;首次使用时由用户提供 Base URL、profile 名称和文案字段名:

Base URL: 
profile: 
文案字段: 

读取规则:

  1. 先用 base +url-resolve 解析链接,不从 URL 字符串猜测资源类型;确认 base_tokentable_idview_id
  2. 用 bot 身份执行 base +field-list,动态核对字段。界面显示名、口语别名和真实字段名可能不同,必须以实时字段列表返回的名称或字段 ID 为准,不能把某个用户的字段 ID 写死到 Skill。
  3. 默认只投影 视频标题书名作者 和用户指定的文案字段,并限定到链接指定的 view;字段不存在时先让用户确认映射,不读取无关字段或附件。
  4. 记录选择优先级固定为:用户提供的 record ID/记录链接 → 视频标题 精确匹配 → 书名 精确匹配。匹配前只允许去除书名号和首尾空白,不做模糊包含匹配。
  5. 如果精确匹配仍有多条记录,列出每条的 视频标题书名作者 和 record ID,让用户选择;禁止默认取第一条、最长文案或最新文案。
  6. 目标字段为空时停止;不得擅自回退到其他字段或其他记录。读取成功后把原文写入 script.md,并在 research.md 记录脱敏后的数据源说明、table/view/record ID、字段名和读取时间,不记录完整私有 URL、应用密钥或访问令牌。

推荐只读调用:

lark-cli --profile "" base +url-resolve --url "" --as bot
lark-cli --profile "" base +field-list \
  --base-token "" --table-id "" --as bot
lark-cli --profile "" base +record-list \
  --base-token "" --table-id "" --view-id "" \
  --field-id "视频标题" --field-id "书名" --field-id "作者" \
  --field-id "" --format json --as bot

若报 missing_scope,只申请 base:field:readbase:record:readbase:table:readbase:view:read;若报资源无权访问,确认机器人已作为协作者加入当前 Base。bot 身份禁止执行用户 OAuth 登录。

阶段一:确认书籍与研究

  1. 加载 weread-skills,搜索并定位书籍;飞书输入路线优先使用已选记录的 书名,只有重名或版本歧义会影响内容时才请用户选择。
  2. 获取书名、作者、简介、分类、评分、封面、目录和 bookId,事实与解释分开写入 research.md
  3. 分别收集推荐、最新和全部点评,目标 20–40 条有效样本;去重并过滤纯表情、无关或极短点评,数量不足就使用现有全部。
  4. 提炼痛点、具体处境、反直觉认识、情绪张力、争议和读后变化。
  5. 形成 2–3 个候选角度,按受众代入、与书相关性、证据覆盖、视觉化潜力、自然购买过渡五项评分。选择综合最佳角度并记录理由,不先询问用户。

飞书输入路线中,步骤 3–5 只用于事实核验和视觉理解,不重写或替换已读取文案,也不再生成候选文案角度。

此阶段读取 [references/copywriting-and-storyboard.md](references/copywriting-and-storyboard.md)。

阶段二:文案、分镜与唯一审核

严格读取 [references/reference-copy-style.md](references/reference-copy-style.md) 和 [references/copywriting-and-storyboard.md](references/copywriting-and-storyboard.md)。用户另外提供个人风格档案或禁用表达清单时也要读取;已明确提供但不可读时停止创作并报告准确路径,用户未提供时不构成阻塞。

默认结构:

  1. 固定开场“今天分享的是”。
  2. 无正文口播的快速封面轮播。
  3. 最后卡点揭示并报出《书名》。
  4. 从观众正在经历的具体处境进入正文,给出书中可核验的认识、情境或方法。
  5. 回到观众处境,说明适合谁和能帮助看见什么,避免硬促销和抽象升华。

上述默认结构只约束新创作文案。飞书输入路线直接使用已选记录的全文:保留段落、语序和措辞,只基于该全文生成语义分镜、双语字幕草稿和预计画面数量。若文案中的书名或作者与微信读书核验结果冲突,停止并明确指出差异,不静默修正原文。

完成 script.mdstoryboard.jsondraft 状态的 subtitle-pairs.json。分镜按语义、动作、场景或情绪变化切,不按句号平均切图。把主角度、评分摘要、完整口播、分镜摘要、预计图片数量和后续自动生成范围一次性交给用户审核。

用户确认后即授权该视频的完整本地制作。若用户不满意,展示候选角度并按其选择重写;重写完成后直接制作,不再增加确认关卡。

阶段三:一次生成完整配音

  1. 新任务且状态中没有项目时,才用本地桥接调用一次 create_project,明确指定 1080×1920、30fps,并保存真实项目与时间线 ID;继续已有任务时必须重连保存的同一工程,禁止调用 create_project。禁止沿用已确认失败的项目,也禁止在后续阶段再次创建替代项目。
  2. 将确认稿保存为 audio/narration.txt,只运行一次:

``bash python3 "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/book-sales-video/scripts/doubao_tts.py" \ --text-file audio/narration.txt --output audio/narration.wav \ --report audio/narration.wav.json ``

  1. 用 ffmpeg/ffprobe 与试听证据检查首尾、第一二句边界、最长句间停顿、段落边界和结尾。异常时先修剪或重跑这一条完整配音,未通过不得生图或装配。
  2. 通过 OpenChatCut 本地上传会话导入唯一 WAV 到 A1。不得调用编辑器 TTS,也不得重新拆成多条旁白资产。
  3. 优先读取同一次 doubao_tts.py 生成的句段时间账本,从同一 audioAssetId 派生语义 voiceUnitId,生成 voice-timeline.json。该账本记录每段修剪后的真实 PCM 时长及拼接静音,作为可复核对齐证据;不依赖 OpenChatCut 转录。仅在账本缺失时才尝试已获授权的 ASR;不能伪造词时间。

具体 MCP 调用、导入和轨道结构读取 [references/openchatcut-build.md](references/openchatcut-build.md)。

阶段四:按配音生成全部视觉

开场与封面

  • 运行 scripts/search_pexels_videos.py --page 1 --per-page 20,固定 book、竖屏、中等尺寸;实际查看候选后选择,记录 Pexels 页面、创作者、文件和归属。
  • 开场中央显示“今天分享的是 / Today, I'd like to share”,底部不重复显示该句字幕。
  • 轮播封面排除当前主讲书,按内容指纹去重。先读取机械音效真实峰值,再决定封面数量和切点,不预设 6 张。
  • 当前书封使用微信读书真实封面,作为 普通 image 项 放在 V2(V1 揭示背景的正上方);AI 图只做 V1 揭示背景,不让模型重画书名。禁止为单张主书封创建全画布 Motion Graphic:它会引入局部画布与时间线的二次缩放,造成封面偏小、偏移或在时间线上不可直观选中。
  • 主书封弹出时,V3 同步出现 《书名》作者 / 著;从揭示开始持续到视频结束,正文换图时文字内容、位置和样式保持不变。揭示段若口播仅重复书名作者,顶部常驻标题可替代底部重复字幕,避免同屏出现两套相同信息。

正文图

  1. 读取 [references/body-visual-style.md](references/body-visual-style.md) 与 [references/shot-planning.md](references/shot-planning.md),先完整生成 shot-plan.json
  2. 每张定义叙事功能、主体动作、景别、视角、构图、上下粗纸比例、统一字幕框和与前一张的视觉反差。相邻图片不得同景别、同视角;六张以上至少四种景别和四种视角。
  3. 运行 scripts/validate_shot_plan.py shot-plan.json,通过后才调用 image_gen
  4. 每次生图都使用已批准主锚点,明确场景至少 70%、左右满幅、只在上下留粗纸、图中无字幕/书名/logo/水印。
  5. 把全部缩略图并排检查;只重生成偏离镜头规划或风格的图片。

阶段五:本地 OpenChatCut 自动装配

执行前读取 [references/openchatcut-build.md](references/openchatcut-build.md)、[references/editing-effects-and-rhythm.md](references/editing-effects-and-rhythm.md) 和 [references/bilingual-subtitles.md](references/bilingual-subtitles.md)。

  • 所有 MCP 调用通过 scripts/openchatcut_mcp.py,每次动态发现本机端口;工具参数以当前 list-tools schema 为准。
  • 轨道角色:V1 开场/轮播/揭示背景/正文;V2 仅为主书真实封面这一条普通图片项;V3 为书名、作者与字幕等可编辑文字覆盖层;A1 完整配音;A2 BGM;A3 机械轮播音效;A4 揭示音效。
  • 主书封先以 type:"image" 放到 V2,再用实例关键帧定位;不得以扁平预合成或全画布 MG 替代。最终画面以封面占画幅约 52%–60% 宽为起点、水平居中、书名下方留一段正常空白、左右均留白为验收,而不是只相信 CSS 或资产的自然尺寸。以当前已验证的竖屏封面为基线:x=0y≈8scale≈0.56,但每本书都必须以实际渲染画面微调。
  • 主书封只使用一次简洁出场:约 0.23 秒内 opacity 0→1scale 0.42→0.60→最终值y 16→最终值,之后保持静止;禁止持续呼吸、横移、旋转或额外复杂动效。收银成功音的重音落在该入场开始处。
  • 轮播内部硬切;最后一张到揭示使用约 0.10 秒光溶;揭示到正文及正文相邻画面使用约 0.20 秒交叉叠化。
  • 每张正文图添加且只添加一个轻微呼吸/推近动效。默认使用无位移的、比常规慢约 10% 的单次呼吸:x=0y=0 固定,scale1.02(起点)缓慢到 1.085(片段 55% 处),再柔和回落到 1.035(片段末尾)。不得在同一张图中重复第二次呼吸,也不得为赶在片段末尾归零而突然缩小。优先使用本地已验证的 builtin:zoom 慢推近或等价关键帧;必须检查放大后主体和字幕安全区没有被裁坏。
  • 机械轮播音效使用 library:sound:mechanical-clicking-loop 一段连续资产;揭示音效使用 library:sound:cash-register-success 一次。不得重新生成替代音效。
  • BGM 从第 0 帧开始,优先使用 OpenChatCut 本地/可追溯音乐;人声为主,BGM 降音量或 duck。没有合适音乐时,只有唯一审核已披露并授权才生成一条,不批量变体。
  • 中文与英文逐卡语义对应、时间一致。字幕必须先按句号、问号、叹号、分号和逗号等标点确定句子与分句边界,再按完整意群细分;禁止先按固定字数切块,也禁止把下一分句的开头词塞进上一卡。中文每卡最多 11 个有效字符只是切分后的长度上限,不能推翻语义边界。默认中文 76px/800,英文 42px/600,均白色填充、黑色描边。原生字幕无法精确实现时,整段使用可编辑双语 Motion Graphic,不能留下两套可见字幕。
  • 复杂批量编辑先 validateOnly,再原子提交;请求超时先读回项目判断是否已写入,禁止盲目重复。

阶段六:质检与交付

先结构、后画面、再声音。quality_check.json 至少包含并通过:

bookFactsvoiceContinuitytimelineStructurecarouselRhythmbookRevealbodyMotiontransitionssubtitlesbgmMixvisualStyleframeReview

必须逐项验证:

  • 开场、轮播、揭示和正文连续,无黑帧、空轨、错误重叠或截断。
  • 机械音效一峰一图;最后卡点准确进入主书,收银成功音与书封弹出同步且只出现一次。
  • 每张正文图恰好一个呼吸/推近动效;全部规定边界有正确转场。
  • 配音停顿满足阈值,画面、字幕、转场、BGM 和音效已按修剪后的同一时间表重排。
  • 中英文白字黑描边、语义一致、单套可见、不溢出、不遮挡、不跨越所属 voiceUnitId
  • 逐句回读字幕卡,确认每个句号、问号、叹号、分号和逗号后的新意群都从新卡开始;抽查不得出现固定字数硬切、上一卡携带下一分句开头或揭示段重复显示书名作者。
  • 从主书封稳定帧到最后一帧,V3 的书名作者必须持续可见且内容、位置、样式不变;分别检查揭示稳定帧、正文首帧、中段和末帧。
  • BGM 从第 0 帧开始且不盖人声。
  • 正文图达到 70% 以上画面、左右满幅、仅上下留粗纸;实际镜头符合 shot-plan.json
  • 使用 OpenChatCut read_project/read_timeline 读回结构,并检查开场、轮播中点、主书揭示的入场/中段/稳定三帧、每个正文边界和最后一帧。主书封验收同时要求:V2 存在一条 kind:"image" 的可见片段、片段可直接在时间线上选中,且渲染画面中封面居中、不裁边、不压住书名作者。

任何结构性修改都会让旧检查变为 stale。修复后必须重新读项目、抽查画面和试听。运行:

python3 scripts/validate_subtitle_cards.py subtitle-pairs.json --voice-timeline voice-timeline.json --strict
python3 scripts/validate_delivery_state.py .

全部通过后交付:本机 OpenChatCut 中可编辑项目、文案、字幕对照、分镜、状态文件和 review_report.md。默认停在可编辑初稿供用户检查;用户明确要求或确认最终版后才调用本地导出,并验证导出历史与实际文件。

失败处理

  • OpenChatCut 未安装:报告 /Applications/OpenChatCut.app 缺失并停止本地装配。
  • 应用未运行:桥接脚本自动启动并有限等待;仍不可达时报告本地进程和端口发现结果。
  • MCP 工具缺失或 schema 变化:先 list-tools,按当前 schema 调整调用;不回退旧云端接口。
  • 本地素材上传失败:读取上传会话和资产列表判断是否已经导入;未确认前不重复上传。
  • 豆包、Pexels、微信读书或图像生成失败:保留已完成状态和准确缺口,不用虚构资产顶替。
  • 音效、动效、转场、双语字幕样式、BGM 或关键帧检查缺一项,状态必须为 blocked-not-deliverable,不得称为“可审核初稿”。

资源路由

  • 参考节奏:[references/reference-style.md](references/reference-style.md)
  • 口播语言:[references/reference-copy-style.md](references/reference-copy-style.md)
  • 研究、角度、文案和分镜:[references/copywriting-and-storyboard.md](references/copywriting-and-storyboard.md)
  • 正文视觉:[references/body-visual-style.md](references/body-visual-style.md)
  • 镜头规划:[references/shot-planning.md](references/shot-planning.md)
  • 双语字幕:[references/bilingual-subtitles.md](references/bilingual-subtitles.md)
  • 动效与节奏:[references/editing-effects-and-rhythm.md](references/editing-effects-and-rhythm.md)
  • 本地项目、导入、时间线和导出:[references/openchatcut-build.md](references/openchatcut-build.md)
  • 本地 MCP:scripts/openchatcut_mcp.py
  • 环境检查:scripts/check_environment.py
  • 完整配音:scripts/doubao_tts.py
  • Pexels 搜索:scripts/search_pexels_videos.py
  • 校验:scripts/validate_shot_plan.pyscripts/validate_subtitle_cards.pyscripts/validate_delivery_state.py

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

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