Make中文教程2：5分钟搞定第一个工作流视频版：
📖 Make中文教程：5分钟搞定第一个工作流
本期视频将带您在5分钟内快速掌握Make自动化的基础实操，涵盖工作流的导入与手动创建两大核心要点。通过简洁明了的步骤，您将成功运行第一个自动化工作流，轻松实现内容创作、数据管理和发布流程的高效自动化。不论是小红书、微信公众号的图文内容，还是视频素材的高效管理，都能轻松实现自动化操作。
学习核心内容：
- Make自动化核心概念：APP、动作（Action）、模块（Module）
- 如何导入现成的工作流模板 – 如何手动创建工作流场景 – 数据源的授权与配置技巧 – 模块化流程编排与数据映射
- 自动化工作流的调试与优化
应用场景：
- 批量生成小红书内容，提升笔记发布效率
- 微信公众号图文内容自动发布
- RSS订阅源数据抓取与整合
- 数据存储到Notion知识库
- 自动化管理多平台内容分发
- 快速迭代和优化自动化流程
#Make #Make.com #Make自动化 #工作流导入 #手动创建 #内容自动化 #模块化流程 #高效管理 #Notion
视频相关资源网址：
Make基础教程汇总：
https://bit.ly/3U7uimo
Make注册：
https://bit.ly/3zKTvfC
ChatGPT官方API虚拟卡充值：
https://bit.ly/400lC4T
提示词
# Role：小红书文案专家
## Profile:
- **Author:** 翔宇工作流
- **Language:** 中英双语
- **Description:** 作为小红书文案专家，专注于根据用户发送的内容撰写小红书爆款笔记。目标是既能吸引读者，也方便读者学习英语。
## Background:
- 小红书平台以实用性、分享性和互动性为核心，用户偏爱实用技巧、生活方式、经验分享等内容。
- 用户对英语学习内容表现出浓厚兴趣，偏好轻松、有趣、实用的双语笔记。
- 双语笔记不仅要传达信息，还需激发读者互动和分享。
## Goals:
- 将用户提供的内容撰写为小红书双语阅读笔记，吸引大量阅读、点赞和评论。
- 输出为JSON格式，便于用户快速复制和发布到小红书平台。
- 确保内容兼具趣味性、实用性和互动性。
## Skills:
- 具备创作引人注目的标题的能力。
- 熟悉小红书平台用户的阅读习惯和兴趣点。
- 擅长将复杂信息简化为通俗易懂的中英双语内容。
- 灵活运用emoji增强互动性。
- 注重排版美观和阅读体验。
## Constrains:
- **标题**：简洁有力，吸引眼球，可包含数字、热点关键词或引发好奇的问题。
- **正文**：需中英双语，通俗易懂，避免使用过多专业术语，轻松易读。适当使用emoji，增强趣味性和亲和力。正文总字数控制在300-400字（计算中英文正文总字数）。正文部分使用纯文本格式不得使用markdown格式（**加粗）等符号，正文仅限文本、表情符号、标点符号，避免使用其他标记符号。中英文部分可采用分段或并列对照的形式，便于读者理解和学习。
## OutputFormat:
{
"标题": "爆款标题",
"正文": "正文内容（中英双语对照）",
"标签": "#标签1#标签2#标签3#标签4",
"正文字数": "350"
}
## Workflows:
1. **内容获取**：
- 获取用户提供的标题和主要内容要点。
- 确保理解用户的核心信息和目标。
2. **小红书用户分析**：
- 分析小红书用户偏好和当前流行趋势。
- 理解用户对中英双语内容的接受度和兴趣点。
3. **内容生成**：
- **标题设计**：撰写简洁有力、引人入胜的标题，使用数字、热门关键词或悬念性提问。
- **正文撰写**：
开头引人入胜，迅速传达核心信息。
中英文内容结构清晰，便于对比学习。
适当使用emoji，增加趣味性。
字数严格控制在300-400字之间。
5. **质量检查**：
-不得使用markdown格式（**加粗）等符号。
6. **最终输出**：
- 将内容以JSON格式发送给用户。
## Initialization
作为[Role]，以[Goals]为目标，在[Background]的背景下，运用[Skills]中的技巧，严格遵守[Constrains]的要求，按照[Workflows]与用户对话，并按照[OutputFormat]的格式进行输出。请提内容，我将输出小红书双语笔记。如果你喜欢这个影片的话，请点赞留言
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翔宇官网： https://xiangyugongzuoliu.com/
Make中文教程：5分钟搞定第一个工作流文字版：
大家好,我是翔宇。欢迎来到Make中文教程系列的第二篇文章。在上一篇教程（https://xiangyugongzuoliu.com/make-automation-tutorial-1-basics/）中,我们已经了解了Make自动化的基本概念,包括什么是自动化工作流、Make平台的优势等基础知识。今天这篇教程,我将带领大家进入实操环节,教你如何导入并运行翔宇专栏的第一个自动化工作流。通过本教程,你将学会如何导入JSON蓝图文件、配置各个模块、连接Notion数据库,并最终让工作流成功运行起来。让我们开始动手实践,用5分钟时间搭建你的第一个自动化工作流吧!
工作流的导入与手动创建
在短短5分钟内，您将成功运行自己的第一个自动化工作流，轻松迈出内容创作自动化的第一步。不论是小红书、微信公众号的图文内容，还是图片、视频的高效管理与发布，都可以通过自动化工具轻松实现。
Make自动化基础概念回顾
上期视频讲解了Make平台中最核心的三个概念层次:应用（APP）、动作（Action）和模块（Module），以及相关的授权、连接和数据映射机制。让我们深入了解这些概念。
Make自动化基础概念
- 应用（APP）- 授权层
- 动作（Action）- 执行层
- 模块（Module）- 封装层
- 授权（Authorization）
- 连接（Connection）
- 数据映射（Map）
应用（APP）- 授权层
应用（APP）是Make平台与外部服务集成的基础，它处理与各类服务的连接和授权。每个应用代表一个独立的服务终端，通过API与Make进行安全连接。例如，当你需要访问Gmail或Google Sheets时，应用层会负责处理所有的认证和授权流程，确保数据访问的安全性。
Make支持大量应用集成，你可以在以下页面浏览所有支持的应用:
https://www.make.com/en/integrations
每个应用都有详细的配置指南，例如Claude的配置说明:
https://www.make.com/en/help/app/anthropic-claude
动作（Action）- 执行层
动作是Make工作流中的执行单元，代表在特定应用中要完成的具体任务。比如”发送邮件”、”创建表格”或”更新客户信息”等都是动作。动作层解决了”做什么”的问题，定义了自动化流程中的具体操作步骤。
每个应用都提供了一系列可用的动作，这些动作决定了你可以在工作流中实现哪些具体功能。通过组合不同的动作，你可以构建出复杂的自动化流程。
模块（Module）- 封装层
模块是Make平台的核心组件，它将应用和动作进行智能封装，提供了一个标准化的可视化操作界面。通过模块，用户无需关心底层的API调用和授权逻辑，只需要通过简单的配置就能完成复杂的自动化任务。模块作为中间层，大大降低了使用门槛。它不仅封装了应用的授权功能，还集成了具体的任务执行步骤，让用户可以通过直观的界面轻松构建工作流。例如，使用”Gmail发送邮件”模块时，你只需要填写收件人和邮件内容，而不必处理Gmail API的复杂细节。现在让我们通过一个简单的例子来深刻离家无代码自动化的简洁高效。
Make的革新之处：传统编程 vs 无代码自动化的对比
示例：以 Notion 创建一个数据库为例
传统编程方式:复杂的技术实现过程
- 注册 Notion 开发者账号、申请 API Key 并配置集成权限-对应APP授权层面
- 安装必要的编程语言和依赖包、配置开发环境和测试环境、编写 API 请求代码和错误处理、实现数据库结构定义和属性配置。-对应具体动作（Action）实现层面
- 需要掌握编程语言、API调用、错误处理等专业技能
- 开发周期长,维护成本高
Make无代码方式:简单直观的可视化操作
- 添加模块并完成授权:只需点击几下完成之前繁琐的授权流程
- 配置模块数据映射:通过拖拽和填写表单即可完成数据流转
- 无需编程基础,人人都能快速上手
- 开发效率高,维护简单
对比启示
模块（Module）是Make平台革新性的核心设计。它将传统编程中复杂的技术细节(如服务授权、API调用、错误处理等)全部封装,提供了一个完全可视化的操作界面。用户只需通过拖拽模块并进行简单配置,就能实现原本需要大量代码才能完成的功能。这种模块化设计不仅降低了使用门槛,还大大提高了开发效率,让不懂编程的用户也能像专业程序员一样构建强大的自动化工作流。通过Make,技术创新真正实现了”让人人都能轻松完成自动化”的愿景。
Make自动化是什么：化繁为简的自动化平台
Make 是一款可视化的自动化工作流平台，旨在将复杂的外部服务授权、API 接口以及底层代码逻辑进行封装和抽象，提供一个直观的、面向用户的可视化画布界面。它将编程操作转化为模块化的”积木”，用户可以通过简单的拖拽和连接这些模块，轻松实现数据的流动、任务的自动化以及应用之间的高效联动。
Make平台的设计理念是”让每个人都能成为自动化专家”。通过将复杂的技术细节隐藏在简洁的界面之下，Make成功地降低了自动化的门槛。即使是完全没有编程经验的用户，也能在短时间内掌握平台的使用方法，并构建出强大的自动化工作流。
Make自动化工作流的核心功能
- 统一封装 API 接口与服务授权：将技术细节隐藏，降低操作门槛。通过标准化的接口封装，用户无需了解底层的API调用细节，只需关注业务逻辑本身。
- 可视化画布编排：用户无需编写代码，通过拖拽和连接模块来构建自动化工作流。直观的可视化界面让工作流的设计变得像搭积木一样简单，用户可以清晰地看到数据的流动路径。
- 模块化设计：将每一个操作（如获取数据、创建记录、发送通知等）封装成标准模块。这种模块化的设计理念不仅提高了代码的复用性，也让工作流的构建变得更加灵活和高效。
- 低门槛高效率：无论是技术小白还是经验丰富的开发者，都可以通过 Make 快速实现自动化任务。平台提供了丰富的模板和教程资源，帮助用户快速上手。
- 快速迭代：不需要每次都从零开始，模块化设计使工作流易于复制和优化。用户可以基于现有的工作流进行修改和优化，大大提高了开发效率。
- 可扩展性：Make 支持大量第三方服务和工具的集成，满足不同场景需求。平台持续更新和扩展支持的应用范围，确保用户能够连接到最新的服务和工具。
- 强大的错误处理：内置了完善的错误处理机制，确保工作流的稳定运行。当出现异常情况时，系统会自动进行处理并通知用户。
- 数据安全保障：采用业界领先的安全标准，确保数据传输和存储的安全性。支持多重认证和加密传输，保护用户的敏感信息。
- 实时监控和日志：提供详细的执行日志和监控功能，帮助用户及时发现和解决问题。用户可以随时查看工作流的运行状态和历史记录。
Make自动化工作流实操
Make自动化工作流构思
Make自动化工作流干什么？
在开始构建自动化工作流之前,我们需要先明确工作流的目标和具体需求。让我以第四期视频中的小红书自动化为例,详细说明如何利用Make制作个人自媒体中心,实现爆款笔记的批量生成。这个工作流的核心目标是帮助创作者提高内容生产效率,实现创作过程的自动化。
任务目标是什么？
具体来说,我们的任务目标包括:批量生成适合小红书平台的优质内容,确保内容风格符合平台特点,建立可持续的内容生产流程,以及显著提升内容创作效率,减少人工投入时间。
数据从哪来？
在数据来源方面,我们主要通过RSS订阅源获取内容。通过RSS模块,我们可以定期采集各类网站的最新内容,包括行业相关的博客、新闻网站等。系统支持同时采集多个RSS源,并可以通过Jina HTTP模块来处理和解析获取到的内容。用户可以灵活设置采集频率和内容过滤条件。
数据处理什么样的？如何处理？
数据处理环节包含多个步骤:首先提取原始内容中的关键信息,然后使用ChatGPT进行内容改写和优化,接着按照小红书的特定风格进行格式调整,最后自动生成相关话题标签。具体处理步骤包括标题优化、内容重组、风格调整和标签生成。我们主要使用ChatGPT模块进行智能内容处理,通过文本处理模块完成格式化和标签生成,并可以设置不同的提示词模板来生成多样化的内容风格。
数据保存在哪里？
最后,我们选择将处理后的数据存储在Notion知识库中。在Notion中,我们创建了结构化的数据库,设置了包括待发布、已发布等不同状态标签,并添加了分类标签便于管理。数据库的字段设计包含优化后的标题、RSS源的原始内容、ChatGPT处理后的内容、自动生成的标签集合、发布状态以及创建时间戳等信息。通过Notion模块,我们可以实现数据库记录的创建和更新,支持批量操作和自动化的工作流状态更新。
Make自动化模块流程搭建
Make模版（蓝图）导入方式：
登录Make账户并创建新场景
首先，请登录您的Make账户。如果您还没有账户，请先使用该网址https://bit.ly/3zKTvfC注册一个Make账户。登录后，点击右上角的”创建新场景”按钮，开始创建一个新的工作流场景。
下载并导入工作流蓝图
为了快速搭建标准化工作流，可以通过导入现成的模板来减少重复配置。
- 访问翔宇工作流官网，选择支付方式（小报童或 Buymeacoffee，两者内容完全相同）
- 访问相关资源链接：小报童资源 或 Buymeacoffee资源
- 在资源页面中，找到资源包标签，选择所需的工作流模板进行下载
- 在新场景的界面中，点击右上角的三点按钮，选择”导入蓝图”
- 选择下载的JSON文件，点击”保存”
配置Notion数据库
复制数据库模板
- 打开翔宇提供的https://xiaobot.net/post/c48a3630-a770-448e-a906-da3a5b13d7bc 中Notion数据库模板链接
- 点击右上角的”复制模版”按钮，将数据库复制到您的Notion工作空间
- 确保数据库中的字段（如标题、内容、状态等）与工作流模块中的配置相匹配
3.2 Make连接Notion账户
- 在Make导入模板后的界面，点击左侧的”Notion”模块，添加右上角Add添加账号授权
- 连接类型选择Public类型点击保存进行授权。
- 如果没有已授权的账户，需要添加一个新的Notion账户授权
- 在弹出的授权页面点击选择页面，在后续页面选择所有页面，务必全部授权，确保Make能够访问每个页面。
- 点击允许访问之后完成Notion的模块授权。
建立APP授权与模块配置
配置各模块账户和API密钥
- 点击工作流中的每个模块，选择您的账户进行授权
- 如果模块提示没有可用的账户，需要添加新的账户
- 对于需要API密钥的服务（如Notion、OpenAI、RSS服务等），需要前往对应平台申请API密钥
- 在HTTP模块中替换为您自己的API密钥
- 检查每个模块，确保所有的API密钥都已正确配置
配置Notion模块
- 完成Notion模块授权之后需要，需要配置Notion对应正确的数据库
- 点击Search通过数据库的名称来定位正确的数据，也就是上面复制的数据库模板
- 通过搜索匹配好之后，Notion模块中的各个字段会自动填入，这样完成Notion模块的配置
运行与测试工作流
运行前检查
- 检查所有前置条件是否满足
- 确认API授权、数据库配置和模块参数均已正确设置
- 验证所有连接是否正常
执行与监控
- 点击”保存”按钮，确保所有配置生效
- 点击”运行”按钮启动工作流
- 实时监控每个模块的运行状态
- 查看是否有错误提示
- 检查日志，进行排错和修正
常见问题排查
- 模块未运行或报错：检查API密钥是否已正确配置，并确认所有账户已正确授权
- Notion数据库无法连接：确保已正确复制模版，并已在Make中重新授权并链接到新数据库
- 工作流执行异常：检查每个模块的设置，确保链接和授权配置无误
运行完成后，验证数据流转的结果，确保输出内容符合预期，并成功存储到Notion知识库中。通过以上步骤，您可以顺利导入并配置翔宇工作流提供的蓝图文件，将其转化为高效的自动化工作流。
Make手动新建方式：
在 Make 平台中，创建一个新的工作流场景，明确任务目标，选择合适的触发方式（定时触发、手动触发或事件触发），为后续流程搭建奠定基础。具体步骤如下：
- 登录Make平台后，点击右上角的”新建场景”按钮
- 在弹出的对话框中，为场景命名（建议使用描述性的名称）
- 选择合适的触发方式:
- 定时触发：适合需要定期执行的任务
- 手动触发：适合需要人工控制启动的任务
- 事件触发：适合需要实时响应特定事件的任务
- 确认创建，进入场景编辑界面
添加模块
根据任务需求，在可视化画布中添加所需的模块（如 RSS、HTTP、ChatGPT、Notion 等），配置每个模块的参数、API密钥和服务授权，确保模块能够正常访问数据源和目标平台。
模块添加步骤：
- 点击画布中的”+”号，打开模块选择面板
- 在搜索框中输入需要的服务名称
- 选择合适的模块类型（触发器/动作）
- 配置模块参数：
- 连接授权：添加或选择已有的服务连接
- API密钥：填入相应服务的API密钥
- 参数设置：根据具体需求配置模块参数
流程编排
在Make平台中,流程编排是一个非常重要的环节。我们需要按照合理的逻辑顺序将各个模块连接起来,确保数据能够按照预期在模块之间顺畅流转。在这个过程中,我们要注意设置合适的触发条件,规划好分支逻辑,并做好错误捕获机制,这样才能保证整个工作流程的稳定性和灵活性。
对于高级用户来说,掌握一些进阶的流程编排技巧是非常有帮助的。比如我们可以使用路由器模块来实现条件分支,根据不同情况执行不同的处理逻辑;可以添加错误处理模块来捕获可能出现的异常,避免整个流程因为局部错误而中断;可以设置迭代器来批量处理数据,提高处理效率;可以使用过滤器来筛选出符合条件的数据,保证数据质量;还可以配置重试机制来应对临时性的错误,提高流程的容错能力。掌握这些技巧,可以帮助我们构建更加强大和可靠的自动化工作流。
数据映射
数据映射是工作流中非常重要的一个环节。我们需要将上游模块输出的数据准确地映射到下游模块所需的字段中,这个过程通常包含数据格式的调整和字段的匹配。为了确保数据传递的准确性,我们需要进行充分的测试和验证。
在进行数据映射时,首先要充分理解数据结构。这包括仔细查看上游模块的输出格式,以及确认下游模块的具体输入要求。其次,我们要善于使用各种数据处理函数,比如用trim()和replace()等函数处理文本,使用formatDate()和parseDate()等函数处理日期,以及使用map()和filter()等函数处理数组数据。最后,为了提高工作流的稳定性,我们还需要合理设置默认值并做好错误处理。
测试运行
在完成工作流的搭建后,我们需要进行全面的测试和验证。首先要运行整个工作流,仔细验证每个模块的执行情况,检查数据在模块之间的流转是否顺畅,以及最终的输出结果是否符合预期。在这个过程中,我们要及时进行调试和优化,确保整个流程能够稳定运行。
为了确保工作流的质量,我建议采用分层次的测试方法。首先是单模块测试,需要逐个测试每个模块的功能,验证其输入输出是否正确。接着进行整体流程测试,重点检查模块之间的数据传递是否准确,以及条件分支的执行逻辑是否符合预期。然后是错误场景测试,通过模拟各种可能的错误情况,验证错误处理机制的有效性。最后还要进行性能测试,检查工作流的执行时间,评估资源消耗情况,确保工作流能够高效运行。
Make自动化工作流应用扩展
在成功运行工作流后，我们需要思考如何根据自身需求对工作流进行扩展和优化。Make平台强大的自定义功能为工作流的灵活适应性提供了坚实基础。通过深入学习和运用Make平台的各项功能，我们可以不断提升工作流的效率和价值。
工作流并非一成不变，而是需要根据实际业务场景持续优化和调整。比如，我们可以根据所在赛道的特点来扩展工作流的应用范围，通过选择合适的大语言模型和定制个性化提示词来提升内容生成质量，或者通过更换和优化信息源来确保数据的时效性和相关性。
Make平台提供的丰富功能和灵活的配置选项，让我们能够根据需求随时调整工作流程。这种强大的可扩展性和适应性，也正是深入学习Make平台的巨大价值所在。通过持续学习和实践，我们可以充分发挥Make平台的潜力，构建出更加高效和智能的自动化工作流。
大模型定制
在内容生成与优化环节，选择合适的大语言模型可以显著提升内容质量和生成效率。以下是常见的免费大模型选项：
- Mistral：开源、轻量，适合高效处理特定任务，生成速度快。支持多语言处理，可以根据场景需求灵活调整参数，在文本生成、翻译等任务中表现优异。
- OpenRouter：提供多种模型接口，灵活性强，适合不同场景的内容需求。可以根据任务类型自动选择最优模型，支持负载均衡，保证服务稳定性。
- Gemini：由 Google 提供，具备强大的多模态处理能力，适合复杂场景的深度内容生成。可以同时处理文本、图像、音频等多种形式的输入，生成高质量的多模态内容。
根据任务需求，选择合适的大模型进行定制和调整，优化内容风格、语调和输出格式。在选择模型时需要考虑以下因素：
在选择模型时,首先要考虑任务的复杂程度,对于简单的任务可以选择轻量级模型以提高效率,而复杂任务则需要选择功能更为全面的模型来保证输出质量。其次需要评估模型的响应速度是否能满足实时性要求,这直接关系到工作流的整体效率。同时还要权衡模型使用成本与预期收益之间的平衡,选择最具性价比的方案。最后要确保所选模型具备必要的参数调整和优化空间,以便根据实际需求进行定制化配置。
小红书赛道更换
为了保持内容的实时性与话题的热门性，可以定期调整RSS 订阅源，确保数据源始终与当前小红书的热门赛道相匹配。
- 更换订阅源：选择与当前热门话题、领域相关的 RSS 订阅源，确保数据源的有效性和时效性。建议每周检查一次订阅源的相关性，及时更新过时的数据源。
- 筛选规则：设置关键词过滤规则，精确匹配目标内容，减少无关数据的干扰。可以设置多层筛选条件，如话题标签、互动数据、发布时间等。
- 动态调整：定期回顾订阅源的数据表现，进行增删和优化，确保数据源的持续高效。建议建立数据源评估体系，包括内容质量、更新频率、互动数据等维度。
为了更好地优化内容策略和提升运营效果,我们还需要建立完善的监控和分析体系。首先要建立赛道监控机制,通过实时跟踪热门话题走势,及时把握市场动态和用户兴趣点的变化。其次要设置竞品追踪系统,深入了解同行的内容动态和运营策略,从而找到差异化竞争的机会。最后还要建立数据分析报表,通过系统化的数据收集和分析,全面评估内容效果,为后续的内容优化和策略调整提供数据支持。
个性化提示词
在与大模型（如 ChatGPT、Gemini 等）的交互过程中，个性化提示词起到至关重要的作用。
- 任务导向：明确告诉大模型任务目标（例如：生成小红书爆款笔记、优化文案吸引力）。要求模型输出具体的行动建议和实施步骤。
- 风格与语调：指定内容的风格（如轻松活泼、专业严谨）和语调（如亲和、权威）。可以提供目标受众画像，帮助模型更好地把握表达方式。
- 结构要求：设置内容输出的结构（如包含标题、段落、标签、CTA 按钮等）。明确规定每个部分的字数限制和关键要素。
- 示例参考：提供示例文本，让模型更好地理解输出预期。建议提供2-3个优质案例，突出关键成功要素。
在使用提示词时,我们还可以运用一些高级技巧来获得更好的效果。首先,可以通过角色扮演的方式,让AI模型以特定身份输出内容,这样能让生成的内容更加专业和有针对性。其次,通过设置多轮对话的方式,我们可以不断优化和完善内容质量,让输出结果更加精准。另外,在提示词中加入情感引导,能够让生成的文案更具感染力和共鸣感。最后,通过设定具体的应用场景,可以确保生成的内容与实际需求高度相关,提高内容的实用性和转化效果。
总结
通过本文的学习，我们深入了解了Make平台的核心价值和基础概念。Make作为一个强大的自动化工作流平台，通过无代码的方式让用户能够轻松构建自动化流程，提高工作效率。我们学习了Make的基础概念、核心功能和应用场景，最重要的是，我们掌握了如何在5分钟内搭建第一个工作流，完成了Make平台的入门。
作为一名Make自动化领域的博主，我会持续更新更多Make自动化的基础教学内容，帮助大家更好地掌握这个强大的工具。如果你对自动化充满热情，欢迎加入我的小报童专栏或支持我的Buymeacoffee，我们可以一起探讨自动化的无限可能。感谢大家对我的支持，让我们在自动化的道路上共同进步！
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