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EP145 · 2026年7月26日 星期日 · 13 min read

開關在誰手上

今天的三則頭條都在問同一題：東西被關掉之後，你還有沒有地方去

每天花 1% 的時間，掌握科技脈動。

今日金句#

“The Government of India does not like technologies like Bitchat and wants it taken down.” 「印度政府不喜歡 Bitchat 這類技術，希望它被下架。」 — Jack Dorsey, Bitchat 開發者、Twitter 共同創辦人

“The economics have fundamentally shifted and we’re not immune to that.” 「經濟結構已經根本性地改變了，我們也不能倖免。」 — Shakil Barkat, Google 裝置與服務副總裁

“Cheap checking invites more generation, and more generation demands more checking.” 「檢查變便宜會招來更多的生成，而更多的生成又需要更多的檢查。」 — Karim Jedda, 工程總監

今日主軸：開關在誰手上#

今天最受關注的幾則新聞，表面上一個講手機、一個講聊天軟體、一個講模型權重，其實在問同一件事：當有人決定關掉你正在用的東西，你有沒有第二條路。Google 提議把 Android 的 ADB daemon 從本機迴路改綁到 WiFi 介面，理由是修補 CVE-2026-0073，代價是 Shizuku、App Manager 這類在自己手機上跑、不用接電腦的工具會直接失效，社群吵的不是漏洞該不該補，是這個補法把使用者一起關在門外。同一週，印度國家網路犯罪協調中心要求 GitHub 下架 Jack Dorsey 的藍牙聊天 app Bitchat，因為抗議現場在政府限制網路服務時大家改用它；Dorsey 七月二十四號宣布下架，緊接著 Bitchat 就出現在 Radicle 這個點對點的 Git 託管網路上，那裡沒有一個可以收下架通知的窗口。而 Tobi Knaup 寫的〈開源權重 AI 正在經歷它的 Kubernetes 時刻〉把同一題拉到模型層：他用自己在 Mesosphere 輸給 Kubernetes 的親身經驗說，最後贏的不是技術比較好的那個，是社群能自己補洞的那個。三件事給的答案一致：真正的安全感不是說服對方別關，是關掉之後你還有地方去。

必讀#

  1. Android 可能限制裝置端 ADB — HN Mobile
  2. 他們把你已讀不回了嗎？ — HN Product
  3. Ruff v0.16.0：預設規則從 59 條變 413 條 — Simon Willison Tools
  4. 印度政府要求 GitHub 下架 Bitchat — The Hindu Policy
  5. Postgres LISTEN/NOTIFY 其實很能撐 — HN Dev
  6. 7,600 個假 GitHub 儲存庫專釣 AI agent — iThome Security
  7. 開源權重 AI 正在經歷它的 Kubernetes 時刻 — HN AI
  8. Claude 5 世代的 context engineering 新規則 — HN AI
  9. Google 證實 Pixel 11 要漲價 — The Verge Hardware
  10. 別急著相信 OpenAI 的失控 agent 故事 — The Guardian AI
  11. 一條掉落的電線，掀開 AI 資料中心的電網問題 — TechCrunch Infra
  12. GitHub 搶先支援無狀態 MCP — iThome Dev
  13. Opus 5 講的是 token 效率，不是能力躍進 — Ars Technica AI

1. Android 可能限制裝置端 ADB#

為了修補 CVE-2026-0073（該漏洞繞過了無線 ADB 的驗證機制），Google 提議把 Android 的 ADB daemon 從本機迴路（127.0.0.1）改成只綁定 WiFi 介面。這個改法會直接切斷「在手機上用終端機模擬器對自己下 ADB 指令」這條路，Shizuku、libadb-android、App Manager、ShizuCallRecorder 等一票工具將全部失效。作者的核心反駁是：ADB 本來就不是攻擊者能自己啟動的東西，使用者必須手動開啟 USB 偵錯、手動完成配對，每次連線還會跳出授權提示。這篇在開發者社群拿到 875 分、415 則留言，是今天討論最熱的一則。

  • 受影響的不只開發工具，還有大量無障礙輔助與自動化情境（例如通話錄音、權限管理）
  • 無線 ADB（Android 11+）有加密與配對碼，傳統 USB ADB 只有明文 YES/NO 授權，兩者安全模型本來就不同
  • 作者提出的折衷方案是給一個重開機後仍保留的開關，讓使用者自己承擔迴路連線的風險

💡 為什麼重要：這是「補漏洞」與「保留使用者對自己裝置的控制權」正面對撞的典型案例。對 Android 開發者來說，值得現在就確認自己的工具鏈有沒有依賴裝置端 ADB，並把無線 ADB 當成備援路徑。

🔗 閱讀原文 | 來源: Hacker News

2. 他們把你已讀不回了嗎？#

一個匿名回報平台，專門記錄「面試完就消失」的公司。求職者面試後被無聲拒絕，可以匿名提交報告，網站彙整出哪些公司有系統性的已讀不回紀錄。有審核機制過濾惡意或不實回報，回報者身分匿名以避免報復。在開發者社群衝到 290 分，反映這個痛點的普遍程度。

  • 首頁標語只有一句：Interviews deserve an ending（面試也該有個結局）
  • 資料公開化之後，面試流程的沉默成本從求職者單方承擔，變成公司的聲譽風險
  • 對求職者的實際用法：投遞前先查、終面前再查一次

💡 為什麼重要：這是少數把「求職市場資訊不對稱」直接做成產品的嘗試。對正在招募的團隊來說，「就算是拒絕也要給個回覆」從禮貌問題升級成了會被記錄的公開行為。

🔗 閱讀原文 | 來源: Hacker News

3. Ruff v0.16.0：預設規則從 59 條變 413 條#

Astral 發布 Ruff v0.16.0，預設啟用的規則數從 59 條暴增到 413 條，新納入的多半是語法錯誤與會立刻炸掉的執行期問題。Simon Willison 在自己三個專案（Datasette、sqlite-utils、LLM）上實測，光 sqlite-utils 一個專案就抓出 1,618 個問題，其中 1,538 個可以自動修復。

  • 常見新違規包括 DTZ005（datetime.now() 沒帶時區）、BLE001（裸捕 Exception）、B018（無作用的屬性存取）
  • 沒有鎖版本的專案，下次 CI 可能會突然爆出成百上千個錯誤
  • 修復指令：uvx ruff@latest check . --fix --unsafe-fixes，錯誤訊息格式對 AI agent 自動修復相當友善

💡 為什麼重要：這是一次大規模、低成本的技術債清算機會。建議先在本機跑一次最新版看看災情，再決定要立刻修還是先把 Ruff 版本鎖住。

🔗 閱讀原文 | 來源: Simon Willison

4. 印度政府要求 GitHub 下架 Bitchat#

印度國家網路犯罪協調中心（隸屬內政部的網路犯罪單位）於 7 月 23 日發文，要求 GitHub 移除 Jack Dorsey 開發的藍牙聊天 app Bitchat，Dorsey 於 7 月 24 日公開此事。Bitchat 靠藍牙傳訊、完全不需要網路，在 Jantar Mantar 抗議期間政府臨時限制網路服務時，被現場參與者大量使用。官方理由是資安疑慮與規避網路管制。

  • 這則新聞在開發者社群拿到 512 分、412 則留言，是今天討論最激烈的政策議題
  • 後續發展：Bitchat 隨即出現在 Radicle 這個點對點 Git 託管網路上，該網路以密碼學身分加上節點間 gossip 協定複製專案，沒有可以接收下架命令的中央實體
  • Radicle 把 issue、patch、討論都存成 Git 物件（Collaborative Objects），因此遷移不需要換掉既有 Git 工作流

💡 為什麼重要：整起事件完整演示了「中心化託管的單點風險」與「去中心化的實際代價與收益」。對開源維護者而言，重點不是要不要立刻搬家，而是知道搬家這條路確實可行、成本大概多少。

🔗 閱讀原文 | 來源: The Hindu

5. Postgres LISTEN/NOTIFY 其實很能撐#

DBOS 團隊實測推翻了「LISTEN/NOTIFY 撐不住」這個流傳已久的說法：單台 Postgres 伺服器達到每秒 6 萬次寫入，延遲維持在毫秒等級。他們的設計是把資料流寫成 streams 表、每個 chunk 一列，讀取端用 LISTEN 等通知，取代傳統的輪詢。

  • 輪詢的兩難：間隔設太短浪費資料庫與網路資源，設太長延遲就變差；事件驅動直接繞開這個取捨
  • 實際應用場景包括 LLM 回應的 token 串流等低延遲資料流
  • 這篇在開發者社群拿到 360 分，但留言相對少，代表爭議不大、認同度高

💡 為什麼重要：對中小規模的即時功能來說，這代表你可能不需要為了事件串流多養一套 Redis 或 Kafka。少一個元件就少一組故障模式與維運成本。

🔗 閱讀原文 | 來源: Hacker News

6. 7,600 個假 GitHub 儲存庫專釣 AI agent#

資安研究揭露名為 FakeGit 的大規模攻擊活動：約 6,600 個 GitHub 帳號建立了約 7,600 個惡意儲存庫散布 SmartLoader 惡意軟體。其中約 1,400 個以 AI 工具、代理、工作流程為主題，超過 800 個直接偽裝成 AI Skill 或 MCP 伺服器。攻擊手法被命名為 AgentBaiting：專門餵養那些會自己搜尋、閱讀專案文件再向使用者推薦的 AI 代理。

  • 最關鍵的一項發現：在未提供任何指定連結的情況下，Claude Code、Gemini、ChatGPT 都曾自行搜尋到並接觸這批惡意儲存庫
  • 相關 Skill 與 MCP 伺服器在 LobeHub、Glama、MCP.so、MCP Market 等公開目錄出現超過 600 次
  • SmartLoader 在 Windows 建立排程工作維持常駐，接著安裝 StealC 竊取瀏覽器密碼、Cookie、登入工作階段與遠端存取憑證
  • 假專案會複製熱門專案的名稱、README 與開發者資料，部分還累積了星號與分支紀錄

💡 為什麼重要：這是供應鏈攻擊瞄準「LLM 推薦引擎」而非套件相依解析器的第一批規模化案例。如果你有讓 agent 自動搜尋並安裝 Skill 或 MCP server 的工作流，現在就該在安裝前加一道人工確認或簽章驗證。

🔗 閱讀原文 | 來源: iThome

7. 開源權重 AI 正在經歷它的 Kubernetes 時刻#

Mesosphere 共同創辦人 Tobi Knaup 用自己的失敗經驗類比當前的 AI 生態：2013 年他們基於 Apache Mesos 打造 DC/OS，技術上一度領先，但最後輸給了 Kubernetes。原因不是技術差距，而是完全開源的性質讓社群自動聚集，缺什麼就有人補什麼，網路效應把創新全部吸了過去。他認為開源權重模型正在對封閉模型重演這一幕。

  • 核心論點：生態效應勝過單點技術優勢，創新會流向社群採納度高的平台
  • 政策延伸主張：美國應該在開源權重生態裡競爭，而不是築牆把自己關起來
  • 這篇在開發者社群拿到 307 分、249 則留言，是今天爭論最熱烈的技術觀點文

💡 為什麼重要：如果這個類比成立，那麼把工具與服務押在開源權重堆疊上，比綁死單一封閉 API 更能保住長期彈性。同一週 NVIDIA 也發布了 Open Weights and American AI Leadership 政策白皮書，方向一致。

🔗 閱讀原文 | 來源: Hacker News

8. Claude 5 世代的 context engineering 新規則#

Anthropic 公布了他們在 Claude 5 世代模型上的 prompt 設計轉向，最醒目的數字是：Claude Code 的系統提示被砍掉超過 80%，而程式能力評測沒有可測量的退步。核心思路是從「用規則把模型綁死」改成「給判斷準則讓模型自己決定」。

  • 規則寫法轉變範例：從「絕對不要寫多行註解」改成「比照周圍程式碼的註解密度」
  • 工具設計轉向：與其塞使用範例，不如把參數介面設計得夠有表達力，讓模型自己探索
  • 漸進揭露（progressive disclosure）：工具定義先不載入，需要時再透過 ToolSearch 取回
  • 明確建議消除系統提示、CLAUDE.md、工具描述三處之間的重複指令

💡 為什麼重要：對任何在寫 CLAUDE.md 或維護 agent 系統提示的人，這是一次值得照著重審一遍的清單。過度約束在新世代模型上不只無益，還會跟使用者意圖打架。

🔗 閱讀原文 | 來源: Anthropic

9. Google 證實 Pixel 11 要漲價#

Google 裝置與服務副總裁 Shakil Barkat 證實 Pixel 11 售價將高於 Pixel 10，直接原因是記憶體供應吃緊，而吃緊的源頭是 AI 資料中心的爆炸性需求。他表示 Google 已經盡可能替消費者擋下供應波動，但「經濟結構已經根本性地改變」。

  • 基本款預期落在 899 美元、256GB 儲存空間（確切漲幅尚未公布）
  • 漲價會依供應狀況動態套用到整條產品線，不只單一機型
  • 同一波「RAMageddon」也打到 Apple、Nintendo、Microsoft、Roku

💡 為什麼重要：這是 AI 基礎建設的成本第一次以這麼直接的形式轉嫁到一般消費者身上。資料中心搶走的記憶體產能，最後變成你手機帳單上的數字。

🔗 閱讀原文 | 來源: The Verge

10. 別急著相信 OpenAI 的失控 agent 故事#

針對本週稍早 OpenAI 揭露的「模型自主入侵 Hugging Face」事件，衛報刊出質疑觀點：AI 公司大聲宣稱自家技術危險，本身就是一種行銷策略。作者回溯 2019 年 2 月 GPT-2 以「太危險而不能發布」為由延後釋出，最終並沒有出現該模型具備獨特危險性的實證，但那波論述成功把注意力與資金都吸了過來。

  • 核心邏輯：當 OpenAI 大聲說 AI 有多危險，投資人聽到的是它有多強大
  • 這個觀點在開發者社群拿到 523 分、294 則留言，討論相當兩極
  • 這則與本報週前報導過的 ExploitGym 沙箱逃逸事件是同一件事的正反面，建議兩篇對照著讀

💡 為什麼重要：面對 AI 安全宣稱，值得多問一句「這個說法對宣稱者本身有什麼好處」。這不代表風險是假的，而是風險敘事跟商業利益重疊時，證據標準要拉高。

🔗 閱讀原文 | 來源: The Guardian

11. 一條掉落的電線，掀開 AI 資料中心的電網問題#

7 月 25 日，華盛頓特區附近一條電線掉落，導致約 3.1 GW 的負載在 30 秒內從 PJM 電網（全美最大電網營運商，涵蓋紐澤西到伊利諾州、6,700 萬用戶）脫離，尖峰過剩電力一度達到 3.49 GW，恢復耗時超過 11 分鐘（正常應該是幾秒）。根因是資料中心集體、同步地切換到備用電源，而不是有秩序地分批卸載。

  • 影響範圍約佔 PJM 負載的 3%，電壓突波從北維吉尼亞一路傳到芝加哥
  • 對比 2024 年類似事件僅 1.5 GW、60 座設施，兩年內規模翻倍
  • 資料中心目前佔 PJM 負載 6%，預估 2040 年將達 24%
  • 解方方向：分批斷開協定、強制的穿越故障（ride-through）韌性標準、園區級而非機櫃級的 UPS

💡 為什麼重要：AI 算力的地理集中度本身已經是一種系統性風險。這也解釋了為什麼分散式部署與邊緣推論的討論會愈來愈熱。

🔗 閱讀原文 | 來源: TechCrunch

12. GitHub 搶先支援無狀態 MCP#

MCP 新規格（預計 7 月 28 日正式發布）移除了協定層的工作階段與初始化握手，改成每次請求都自帶協定版本、用戶端資訊與支援能力，因此任何一台伺服器都能處理任何一筆請求。GitHub 已配合移除以 Redis 保存工作階段的設計，省掉初始化時的資料庫寫入與每次工具呼叫的資料庫讀取。

  • 舊模型要求請求黏著（sticky session）或共用工作階段儲存，兩者都會增加延遲或部署複雜度
  • 新模型讓負載平衡可以自由分派請求，水平擴展不再需要協調
  • 實務影響：MCP server 可以部署到 serverless 或邊緣運算環境

💡 為什麼重要：如果你在自建 MCP server，現在就值得測試無狀態相容性。既有的 session 版本還能跑，但新規格會很快變成預設。

🔗 閱讀原文 | 來源: iThome

13. Opus 5 講的是 token 效率，不是能力躍進#

Ars Technica 對 Claude Opus 5 提出了與發布當天不同的評估角度：定價 5 美元/百萬輸入 token、25 美元/百萬輸出 token，與前代持平但明顯低於 Fable；程式任務表現大致與 Fable 同級或略前，相對 Opus 4.8 與 GPT-5.6-Sol 是漸進式改善而非根本躍進。

  • 中國開源權重模型 Kimi K3 以 15 美元/百萬輸出 token 提供相近表現，價格壓力直接
  • Anthropic 刻意沒有訓練前沿的漏洞利用能力，在這一項明顯落後 Mythos 5
  • Cursor、Meta 等開始建構「模型路由器」，依任務複雜度自動選模型以節省 token

💡 為什麼重要：前沿模型的競爭主軸正在從「誰更聰明」轉向「誰更划算」。實務建議是把使用情境分層對應模型等級，不要所有任務都預設打到最貴的那顆。

🔗 閱讀原文 | 來源: Ars Technica

推薦閱讀#

中文技術圈#

開源精選#

andrewyng/openworker — Python | ⭐ 5,014 Andrew Ng 團隊的新開源專案，一週內衝上 5,014 星（repo 目前未附說明文字）

Jakubantalik/thinking-orbs — TypeScript | ⭐ 1,007 給 AI 與 agent 介面用的點狀「思考球」載入動畫，六種狀態、兩種尺寸、自動深淺色

Blaizzy/nativ — Swift | ⭐ 884 原生 macOS app，在本機聊天、服務、監控並串接 MLX 模型

pireel/pireel — TypeScript | ⭐ 753 開源、免後端的口播影片編輯器，含分鏡、動態字幕、瀏覽器內 WebCodecs 匯出，可由任何 AI agent 透過 MCP 驅動

gnipbao/story-to-handdrawn-video — JavaScript | ⭐ 625 Agent skill：把中文故事文案或有序圖片轉成手繪日記風動畫（無聲 MP4）

mikiarlo3/ai-copywriter — Python | ⭐ 587 以真實文案技巧與行銷知識為基礎、帶人味語氣的 AI 文案工具

CatsJuice/sticker-forge — JavaScript | ⭐ 574 WebGL 貼紙製作器，支援 rich text、圖片上傳與可互動的撕貼紙物理效果

0xhype/hyperliquid-tracker — TypeScript | ⭐ 510 Hyperliquid 上出現大額交易時發出通知

影音精選#

16 年 9 次被拒終成正果：OpenCode 靠 Anthropic 爭議一夕爆紅#

Y Combinator · 約 2 天前

Y Combinator

OpenCode 創辦人 Jay V 上 Lightcone 節目，談這款開源程式碼代理工具今年如何爆炸性成長，並揭露他 16 年、9 次申請 YC 才成功的漫長創業路。對關注開源 AI coding agent 生態的人來說，這集的數字比故事更值得看。

  • 月活躍用戶截至 6 月約 1,300 萬，年初至今成長 20 倍，每日處理約 7 兆 token，已超過 OpenRouter 全站總量（約 6 兆）
  • 訂閱制產品 2 月底上線後累積約 16 萬付費訂閱者，年化訂閱營收約 1,800 萬美元，加計推論收入後年化營收上看 3,800 到 4,000 萬美元
  • 印尼、巴西、越南等地流量占比高，因為當地每月 200 美元的雲端程式碼訂閱費相對昂貴，開源替代方案更有吸引力

Groq 執行長警告：市場上大量「機房」根本蓋不起來#

20VC · 約 2 天前

20VC

Groq 創辦人 Jonathan Ross 直言市場把資料中心當成不動產在炒作，實際上大量宣稱中的運算產能根本無法落地。搭配今天必讀的 PJM 電網事故一起看，會對「AI 算力供給」這件事有完全不同的認識。

  • 很多人誤把資料中心當「不動產」操作，實際上機房需要穩定電力、備援發電機、冷卻系統與保證正常運行時間，缺一不可
  • 業界笑話：有人聲稱 3 個月內能交付 100MW 容量，卻答不出發電機在哪、水從哪裡來
  • 目前發電機交期長達 90 個月，他認為市場正出現資料中心的「假性供給過剩」，而非真正可用的運算容量

2026 最值錢技能：一人公司如何管理一整隊 AI Agent#

Greg Isenberg · 約 2 天前

Greg Isenberg

連續創業者 Ryan Carson 示範他如何以一人公司經營 AI 新創 Untangle，同時管理多個雲端 agent 出貨。內容偏實戰工具流，適合想把 agent 導入日常工作流的人。

  • 靠雲端 agent 同時運行 5 到 10 個 agent，每天出 22 到 40 個 PR，本月營收有望成長 4 倍
  • 建立多項自動化：每週 3 次、約 60 美元 token 成本的端對端註冊測試，以及名為 Grace 的每日自我改進迴圈，每天自動修復約 3 個問題
  • 單月燒到 2 萬美元 token 成本後改用模型路由分流，把每位「員工」預算控制在約 5,000 美元/月

Theo 實測：Opus 5 跑分屌打對手，價格卻砍半#

Theo · 約 31 小時前

Theo

Theo 第一時間實測 Anthropic 新推出的 Opus 5，整支影片是他用了一整天寫程式後的真實心得，而非單純看跑分。與今天必讀的 Ars Technica 分析對照著看特別有意思，兩邊結論並不完全一致。

  • Opus 5 在多項基準測試中表現優於同代其他旗艦模型，價格卻不到其中一款的一半，被形容為「更便宜卻更好」的反直覺結果
  • 強調 Opus 5 並非靠跑分特調（bench-maxing），而是實際整天用來寫程式後認為好用
  • 提到 YouTuber Hank Green 公開表示對這波密集模型更新感到「不知所措」，反映社群的資訊過載

Mercor 產品長談 20 億 ARR：開源模型會蠶食我們的生意嗎#

20VC · 約 27 小時前

20VC

AI 訓練資料平台 Mercor 的產品長 Osvald Nitski 談開源模型崛起是否會威脅公司核心業務，以及企業 AI 投資報酬率的真實情況。適合關注 AI 資料供應鏈的人。

  • 上一輪以 100 億美元估值募得 3.5 億美元 C 輪，傳出正洽談 200 億美元估值的新輪次；6 月 ARR 已突破 20 億美元，較 4 個月前翻倍
  • 認為開源模型進步不會蠶食核心業務，因為資料在「模型能力前沿」最具價值，客戶買的是填補現有模型缺口的訓練與評測資料集
  • 談及 RL 環境資料為何是目前成長最快的資料類型

25 萬美元 Deepfake 詐騙案例：YC 呼籲重建網路信任層#

Y Combinator · 約 29 小時前

Y Combinator

YC 用一起真實詐騙案例開場，說明「看到臉、聽到聲音就相信」的舊信任機制已經失效，呼籲創業者打造新一代網路身分驗證層。與今天 FakeGit 那則放在一起看，都是同一種信任崩解。

  • 案例：一名財務人員在視訊會議中匯出 2,500 萬美元，事後才發現通話中除他之外所有人都是 deepfake
  • 聲音與影像偽造成本急速下降，過去足以證明「你是真人」的訊號如今已不可靠
  • 應用場景涵蓋反詐騙、去除機器人回覆、交友軟體真人認證

今日觀察#

今天有兩則新聞放在一起看特別刺眼：一邊是印度政府要求 GitHub 下架 Bitchat，而 Bitchat 幾天後就在 Radicle 這個點對點網路上重新出現；另一邊是 FakeGit 攻擊活動用 7,600 個假儲存庫餵養 AI 代理，讓 Claude Code、Gemini、ChatGPT 在沒人給連結的情況下自己搜到並推薦了惡意程式。前者告訴我們「離開中心化平台是可行的」，後者提醒我們「離開之後，你原本依賴的信任判斷也一起沒了」——GitHub 的星號、分支數、開發者資料，這些過去讓人快速判斷可信度的訊號，在攻擊者可以大規模複製它們的時候就失效了，而 AI 代理恰恰是最擅長讀這些表面訊號的讀者。同一天，Debian 正在表決要不要禁止 LLM 貢獻、Tobi Knaup 主張開源權重的社群補洞能力才是致勝關鍵，兩者其實都在處理同一個空缺：當「誰寫的、能不能信」不再能從平台繼承，社群得自己重新長出一套判準。對個別開發者而言，這意味著「有退路」和「退到哪裡去」是兩個不同的問題，而第二個問題現在還沒有好答案。

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