「全员交工作逻辑喂AI」撞上「2秒的事1分钟问模型」:被AI考核的打工人,年底算绩效前先把时间、钱、沉淀这三本账对完

源自266位全网作者

10-24 12:30

10月24日,定焦One一篇《打工人,开始"表演"AI提效》把知乎热问顶到了前排:「多部门将使用AI纳入考核指标,为什么打工人开始表演AI提效?」问题下面挂的话题是"绩效考核"“职场形式主义”。知乎

这事为什么值得现在停下来算账?因为年底绩效周期撞上了考核落地周期。把"用没用AI"写进考核,不是什么新鲜点子,但它正在从外企总部传导到国内传统行业,从研发岗传导到会计、法务、行政。小红书上一篇551赞、229条评论的笔记,标题就叫《关于公司要求员工用AI实现自动化》。小红书

帖子下面最扎心的追问是"算力是公司付费吗"——回答只有一句:自己付费,公司说视情况报销。小红书

先说结论:指标会换,账要自己算。这篇内容不做AI工具科普,只替正在被考核的你,把时间、钱、沉淀这三本账对一遍。

先把这波"考核"的来路看清:它比你想的短命

把过去一年半的公开讨论排成一条时间线,你会发现"用AI"这个指标本身,迭代速度快到你来不及为它投入:

  • 2025年4月底,Shopify之后多邻国CEO发内部信,把AI使用纳入考核,"AI-first"从口号变成制度。微博

  • 2026年2月,讨论开始聚焦到具体动作:Meta、Google、Amazon、微软、Salesforce被曝把是否使用、使用频率、甚至AI生成代码比例挂进绩效,AWS管理层直接上仪表盘看员工用量。微博

  • 2026年3月,硅谷流行出一个新词Tokenmaxxing——员工排行榜比的是谁最快烧掉公司的算力,有公司主管当众奖励"烧得多"的人。微博

  • 2026年4月,国内跟进提速:微博上"严禁手搓、使用率使用时长纳入考核"的吐槽帖拿了3500多个赞。岚图官宣AI工具使用率计入全员KPI、高管带头考核。浙江台州一家PVC厂员工因为出图效率进了KPI,试错失败后跑去闲鱼买"设计师skill"救急。微博微博微博

  • 2026年7月,"Tokenmaxxing退潮"的讨论帖已经出现,"烧算力排行榜"被定性成推动AI应用的短期考核手段。小红书

  • 2026年9月,V2EX有人晒出一家公司九个月的内部公告演变:从"全员强制用ClaudeCode、使用深度进绩效"的昂扬,到办"AI效率先锋大赛"发奖金拉参与,到开始纠结模型价格。同月底,"每个部门下硬性KPI、全员训练AI、梳理工作流程做成模板"的公司已经开到了小红书热帖里。微博小红书

  • 2026年10月24日,"表演AI提效"公开上热问。

这条线里最关键的信号是第三条和第五条的对照:烧Token的排行榜,四个月就退潮了。先说知乎那个56万浏览的问题「AI让个人效率涨10倍,为什么公司却没赚更多的钱」的题面。它的热门回答引用了公开研究:MIT抽查约300个企业AI项目,约95%没产生可衡量的利润影响。再看网易LobsterAI今年9月《中国办公Agent用户行为不完全报告》。前5%的用户烧掉53.5%的算力,前20%烧掉87.4%。同一报告里,deepseek-v4-flash一个模型占掉52.2%的调用份额,新模型上线3天渗透率就接近50%;同时超过六成办公Agent用户的工作跟编程无关,财务、运营、HR甚至建筑工程从业者都在往AI手里交活。模型更迭都是三天一半人的速度,工具堆上去了,流程没变,考核就只能先看"用没用"——而"用没用"恰恰是最容易掺假的指标,用量分布又天生是"少数人干活、多数人陪跑"的长尾。所以你眼前这个考核,大概率等不到你长期投入就该改版。为它表演是浪费,为它瞎投入是真金白银的浪费。知乎知乎微博

「全员交工作逻辑喂AI」撞上「2秒的事1分钟问模型」:被AI考核的打工人,年底算绩效前先把时间、钱、沉淀这三本账对完

第一本账:时间账——哪些活值得接,哪些接了纯亏

490K浏览的知乎问题「为什么AI提效,我感觉更累了」,和小红书那条"2s能搞定的事,偏要花1分钟问模型"说的是同一件事:考核压力让人把不该接的活也塞给了AI。知乎小红书

有个判断口径比"什么都能交给AI"诚实得多,来自知乎一系列实操回答的公约数,就三个条件:每周重复出现、输入材料比较稳定、出错成本可控。三个条件缺一个,先别上自动化。周报、会议纪要初稿、两份表格找差异、邮件归类,是典型的前两类;需要经验灵活处理的活——会计对异常账目的判断、跟单对客情的把握——小红书评论里那位电商会计说得明白:"都是细化的东西,不知道该让AI干什么。"这不是你的问题,是这类活本来就不该硬接。知乎小红书

「全员交工作逻辑喂AI」撞上「2秒的事1分钟问模型」:被AI考核的打工人,年底算绩效前先把时间、钱、沉淀这三本账对完

「全员交工作逻辑喂AI」撞上「2秒的事1分钟问模型」:被AI考核的打工人,年底算绩效前先把时间、钱、沉淀这三本账对完

接错了的典型成本结构,知乎"强制用AI办公,是提效还是折腾"那个回答算得很具体:原本10分钟能写完的邮件,变成"喂Prompt15分钟+抓狂纠错20分钟+截图给领导汇报5分钟"。40分钟换10分钟的活,还得留痕汇报,这就是"表演"的数学形态。知乎

想自证真假,别靠感觉,留一行记录(知乎多篇实操回答的公约数做法):任务名|原方式总时间|准备时间|生成时间|审核时间|返工时间|直接可用/修改后可用/不可用|异常原因。记满两周,哪些任务真的省了时间一目了然——这份记录同时是你向公司证明"真实提效"的凭证,比截图硬得多。知乎

第二本账:钱账——课程、算力、证书,这个季度的三大坑

考核压力下最容易出现的动作是"花钱买心安"。目前社区里已经能看到三类账单:

一是课程税。知乎有人晒出知友买AI课被骗的账单,大几千块;同一篇回答里作者自己这几个月一分钱没花,用的全是免费版工具。B站近一周涌出的几十条"吊打付费"的Agent教程,本质都是同一门生意的免费引流版,不少UP主明说"把付费课程做成了免费课程"。 先看完免费的,付款这事不急。知乎哔哩哔哩哔哩哔哩

二是算力税。前面那条229条评论的小红书帖里,最实在的问答就是"算力公司付费吗——自己付费,公司说视情况报销"。报销口径没白纸黑字之前,先只用公司采购的账号和免费版。你自己掏的订阅费,考核周期一过可能毫无用处,因为指标本身在换。小红书

三是证书税。“报名了人工智能办公应用能力评价,才算有了标准化指引"这类软文已经在知乎冒头。判断方法很简单:先看HR文件认不认。公司考核写的是"使用率"还是"交付”,决定这个证有没有用——大概率,它连你们公司考核表长什么样都不知道。知乎

顺带一个反面参照:合肥已经在试点强制AI评标,覆盖技术评分和中央投资项目,说明真正要变的是流程和系统,不是员工的钱包。企业采购的事让员工自费填坑,本身就是指标虚高的信号,这种考核值得警惕而不是加码。小红书

第三本账:沉淀账——公司要"蒸馏",你要留什么

这是三本账里情绪浓度最高的一本,也是最有分歧的一本。

小红书那条热帖的高赞评论(183赞)说得很直接:“自己训练出来的AI模板,公司应该支付使用费”。小红书

25赞的补充更具体:先让大家野蛮生长,再上企业账号收编,“这个人离职了,他的工作经验下个新人直接用”。有人总结这叫"蒸馏":每人交一份日常工作逻辑规则,喂给AI。小红书

但同帖另一条30赞的评论给了反证,这也是这篇内容不站在"抵制"一边的原因:模板留在公司,但你练出来的流程拆解、痛点梳理、把需求讲清楚的能力,是跟人走的;岗位真要调整,这套本事能迁移。而且"最先被优化的,是完全不会AI的人"——这话难听,但和"AI让个人效率涨10倍"那题下的讨论、以及"公司上了AI为什么生产力原地踏步"的回答方向一致:考核可以掺假,能力掺不了。前面提到的LobsterAI报告也给出了任务侧的底牌:编程调试类只占38.5%的调用任务,其余大头是写作、数据表格、整理归纳——办公岗的"AI提效",交出去的本来就是杂活,练出来的是拆解活。小红书微博

「全员交工作逻辑喂AI」撞上「2秒的事1分钟问模型」:被AI考核的打工人,年底算绩效前先把时间、钱、沉淀这三本账对完

所以沉淀账的正确算法不交家底,是划线:

  • 流程交给公司。 谁都能照着做的操作步骤,写出来交上去,本来就是考核要你交的,不交才是真风险。

  • 判断口径留在自己手里。 为什么这个供应商报价异常、这笔账要调、这个结论为什么不能直接用——这些是AI替你"记不住"的部分,也正是评论里那位电商会计说的"要看自己经验灵活处理"的东西。

  • 敏感信息先脱敏再喂。 姓名、电话、金额、客户名单,多一步手动打码,少一次事后追责。这条在知乎多篇实操回答里反复出现,是唯一不能"视情况报销"的成本。

最后提醒一个几乎没人提前准备、但一定会发生的情况:知乎「AI让你的工作效率提高后,你是更轻松了,还是被安排了更多工作?」下面,有回答把窗户纸捅破了——你产出预期被直接抬高,以前一段时间只跟一个项目,现在AI辅助下要同时跟多个。“效率工具悖论"那题63K浏览,讨论的就是越用AI越加班。所以真提效之后,把第一本账里那份时间记录拿出来,谈的从来不是"少干活”,而是"这个速度可以复制,但压缩人头会把返工率还回来"——前面MIT那组95%没效果的数字,就是给管理层的现成谈资。知乎知乎

三句话对完账

  • 还在观望、没被考核的:不用焦虑补技能,更不用掏钱。先把"每周重复+输入稳定+错得起"的清单找出来,指标传导到你部门大概还有半年。

  • 已经被考核、正在纠结真干还是表演的:记录两周时间账,删掉纯亏的任务,把剩下的真做成——表演会被指标换代淘汰,凭证不会。

  • 负责把考核往下推的:先回答MIT那95%的问题——你改的是流程还是只加了工具,再决定考核表上写"使用率"还是"返工率"。

接下来值得盯的信号就两个:你们公司的考核表今年会不会从"用量"挪向"交付"(硅谷已经演示过一轮退潮);报销口径会不会明确(这是判断公司是认真还是焦虑的试纸)。

内容由AI生成

精选参考来源

1. 多部门将「使用 AI」纳入考核指标,为什么打工人开始「表演」AI 提效?

2. 关于公司要求员工用AI实现自动化。

3. 2s能搞定的事,偏要花1分钟问模型

4. 继 Shopify 之后,多邻国 CEO 也发内部信,将 AI 使用纳入员工考核,公司全面转向 AI-first。全文:「我曾在问答环节和许多会议中提过这一点,但现在我想正式宣布:多邻国(Duolingo)将成为一家AI优先(AI-first)的公司。AI 已经在改变我们的工作方式。这不再是“是否”或“何时”会发生的问题,而是正在发生的事实。面对如此重大的变革,最不可取的做法就是等待观望。2012 年,我们押注于移动端。当其他公司还在专注于为网站开发移动配套应用时,我们看到了未来趋势,决定打造移动优先(mobile-first)。这项决策帮助我们赢得了 2013 年 iPhone 年度应用大奖,并开启了随后的自然口碑增长。押注移动端为我们带来了决定性的成功。现在,我们正做出类似的决策,而这一次的平台变革是 AI。AI 不仅仅是提升生产力。它帮助我们更贴近我们的使命。要想实现好的教学效果,我们需要创建海量内容,而手动创建的方式是无法规模化的。我们近期做出的最佳决策之一,就是用AI驱动的流程取代了缓慢、手动的内容创建过程。如果没有 AI,我们需要数十年的时间才能将内容规模化地提供给更多学习者。为了我们的学习者,我们有责任尽快将这些内容交付给他们。AI 还帮助我们构建了像视频通话(Video Call)这样以前无法实现的功能。有史以来第一次,提供媲美顶尖人类导师的教学体验成为了可能。成为 AI 优先意味着我们需要重新思考我们大部分的工作方式。仅仅对那些为人类(而非AI)设计的系统进行微调是远远不够的。在许多情况下,我们需要从头开始。我们不会在一夜之间推倒重来,有些事情——比如让 AI 理解我们的代码库——需要时间。然而,我们不能等到技术100%完善。我们宁愿加紧行动,哪怕偶尔在质量上做出一些小的妥协,也不能行动迟缓而错失良机。我们将推行以下几项建设性的指导原则,以帮助引导这一转型:- 我们将逐步停止使用合同工(contractors)来完成AI可以处理的工作。- AI 的使用能力将成为我们招聘时考察的一部分。- AI 的使用情况将成为我们绩效评估的一部分。- 只有当团队无法通过自动化进一步完成其工作时,才会增加编制(Headcount)。- 大多数职能部门都需要制定具体计划,以从根本上改变其工作方式。尽管如此,多邻国仍将是一家深切关怀员工的公司。 这并非要用 AI 取代我们的员工(Duos)。我们的目标是消除瓶颈,以便我们现有的优秀员工(Duos)能够完成更多有价值的工作。 我们希望大家能专注于创造性工作和解决实际问题,而不是重复性任务。我们将通过提供更多与AI相关的培训、指导和工具来支持大家在各自的岗位上适应这一变化。变革可能令人不安,但我坚信这对多邻国而言是迈出的重要一步。它将帮助我们更好地践行我们的使命——而对于各位 Duos 来说,这意味着在利用这项技术完成工作方面走在时代前沿。--路易斯 (Luis)」

5. 转:AI在科技公司内部,已经从“鼓励使用”,变成“强制使用”。从Meta、Google、Amazon、Microsoft到Salesforce,越来越多科技公司开始把AI使用情况纳入绩效考核体系:是否使用AI、使用频率、甚至AI生成的代码比例,都可能影响晋升和绩效评分。AWS管理层已经可以通过仪表盘直接查看工程师AI工具使用情况,Meta的新绩效系统甚至可以量化AI参与的代码量。一些公司更进一步,把AI能力变成招聘门槛。例如300人的营销技术公司Conductor明确表示,不具备AI使用能力的候选人将不会被录用,并为员工设置AI能力评分(1-5级),鼓励员工构建能提升组织效率的AI工作流。数据也说明这一趋势正在加速:2025年约42%的科技员工表示,直属经理已经明确要求在日常工作中使用AI,8个月前这一比例仅为32%;同时,近一半科技和通信公司已经在生成式AI投资中获得正向ROI,明显高于全行业35%的平均水平。本质上,这是一个关键拐点:AI正在从“生产力工具”,变成“生产力基础设施”。对科技公司而言,它们每年投入数百亿美元研发AI,如果连内部员工都不使用,就无法证明产品价值,更无法向企业客户销售。因此,内部强制使用AI,本质是验证ROI的第一步。对员工而言,这意味着一个更现实的变化:未来不是“AI是否会替代人”,而是“会用AI的人替代不会用AI的人”。这也是为什么知识工作正在迅速两极分化——AI fluency(AI熟练度)正在成为新的基础职业技能,就像过去的Excel和编程一样。不会用AI的人,长期来看,很难留在技术体系的核心岗位。

6. 在Meta和OpenAI内部,如今挂着一种全新的员工排行榜。榜单上的核心指标,是谁能以最快的速度烧掉公司的算力。这就是当前硅谷最流行的新考核机制:Token消耗最大化(Tokenmaxxing)。在Meta和Shopify等科技巨头,AI工具的使用量已经成为绩效评估的参考指标之一。主管们会奖励那些大量使用AI工具的员工,同时敲打那些用得太少的人。Token是人工智能处理文本的基本计量单位。要让AI干活就得消耗Token,而每一个Token都标着明确的价格。用消耗量来考核工作表现,就像按照打空了多少发子弹来评价一名士兵的战功,哪怕这些子弹全打在了天上。员工们很快就把数字刷到了令人咋舌的地步。一位OpenAI的工程师单人就烧掉了2100亿个Token,相当于把整个维基百科的内容翻来覆去读了33遍。一位瑞典软件工程师则表示,公司单在他一人的Claude Code Token上花的钱,就超过了他本人的工资。一个人当然烧不掉这么多算力。因为活儿根本就不是人干的。今年,一种名为智能体(Agent)的技术被视为AI领域最重要的新突破。过去是人问一句,机器答一句。现在,以OpenClaw为代表的智能体平台重写了规则:你只需给出一个模糊的目标,AI就会自动拆解任务、编写代码、运行测试并自我修正。在这一系列自动化操作中,AI在后台不断进行自我对话,海量Token就在机器的高频循环中化为乌有。这种全自动模式极具传染性。随后OpenAI招募了OpenClaw的创建者,外界认为此举意在巩固其行业领先地位。其他平台也都在狂奔。Claude Code刚刚推出手机端功能,让程序员在马桶上也能掏出手机指挥AI干活。对公司内部,Token是成本。对公司外部,Token是业绩。对员工个人,Token又开始变成态度。科技巨头对这种挥霍态度暧昧甚至鼓励。OpenAI的高管最近公开炫耀,其主打编程的模型每天要处理5万亿个Token。庞大的数字被直接包装成成功的标志,当作安抚投资者的定心丸。在这套逻辑里,效率的定义正在被悄然重写——从“用最少的资源办最多的事”,变成“用最贵的资源办最少的事”。机器说的话越来越多,至于人到底做成了什么,反而成了更需要费力辨认的那部分。~~~~~~信源:Pearl, Mike. "Tech Employees Are Reportedly Being Evaluated by How Fast They Burn Through LLM Tokens." Gizmodo, 22 Mar. 2026

7. 怀疑全世界的老板都被AI夺舍了,美其名曰全力拥抱AI实则强暴AI,激进到强制员工应用尽用,严禁手搓,甚至要把AI使用率和使用时长纳入考核;我朋友的老板去了硅谷听个讲座回来就魔怔了,以为自己领受了什么新的时代福音,一拍脑门把公司骨干大动脉全裁了,再招了些应届生进来跑AI,等把这些人蒸馏成skill再优化掉。反正很多小公司现在已经完全被调教成一种AI workshop了,为了AI而AI…总之有种考试的时候老师要求你必须作弊抄袭坚决禁止独立思考的诡异感!我直觉就是,AI正在生长出一种新的爹味,某个程度上也是在迅速父权化,怎么不算一种更隐秘的雄竞呢:“控制不住地表现自己更懂 AI,更早懂 AI。”

8. 有点意思!汽车行业AI竞争,从产品卷到组织能力。岚图直接把AI工具使用率纳入全员KPI,高管带头考核,而且与员工考核直接挂钩!🔥岚图CBO邵明峰官宣:全员拥抱AI,AI使用率计入KPI,用AI解放人力,把时间还给用户洞察、创意策划与高价值工作。AI秒出用户舆情分析、自动生成数据看板、辅助创意策划,效率直接拉满!不替代人,而是让人更会判断、更会创造。不仅如此,一边用AI提效,一边狂卷产品力👇岚图泰山X8全自动一键成床、百变露营空间、8屏互联,堪称带轮子的五星级酒店。4月22日预售,五座新王要来了!那么问题来了,你的KPI里有AI吗?

9. #浙江小伙闲鱼买设计师skill应对AI焦虑#浙江台州某PVC生产企业的员工小焦因公司强制要求全员使用AI工具完成设计工作,并将出图效率纳入KPI考核,多次尝试失败后陷入焦虑,最终在闲鱼平台花1小时购买“设计师skill”服务,既解决了燃眉之急,也获得了专业设计技巧的教学。是一个好方法。

10. Tokenmaxxing退潮:企业AI考核,终于从拼用

11. V2EX 上有个程序员发了一串公司内部公告截图,公告从 2025 年 12 月写到 2026 年 9 月,短短九个月,画风变化堪称教科书级别:第一条:全员强制用 Claude code,使用深度纳入绩效考核,语气昂扬,充满干劲。第二条:AI 效率先锋大赛报名截止,奖金丰厚,"就等你来!"第三条:模型价格下调,每日额度也跟着降到 100。第四条:用完 100 额度要填写产出才能补充,每月上限 1000,而且建议大家"尽量用 Codex+ChatGPT 或国产模型",因为 Claude 比 Codex 贵很多倍。从"全员深度融入日常开发"到"能省则省",九个月。我感觉这个帖子的内容很真实。哈哈哈哈哈#科技先锋官#

12. AI让个人效率涨10倍,为什么公司却没赚更多的钱?

13. 为什么很多企业引入了AI,却看不到实际效果?

14. 看了一份网易LobsterAI发布的《中国办公Agent用户行为不完全报告》,几个数字挺有意思的1、前5%的用户烧掉了53.5%的算力,前20%干掉87.4%。P95用户月任务量是中位用户的15倍,而OpenAI企业口径才6倍。直白理解就是:Agent依靠的是少数重度用户,打工人比企业更努力在用Agent给自己干活。2、模型份额也很有意思,deepseek-v4-flash一个就占52.2%,第二是deepseek-v4-flash-vision-exp,占23.3%。DS真是一骑绝尘,梁圣还得大杀四方。并且,新模型上线3天渗透率就近50%——以前新模型想触达真实工作负载,得靠开发者慢慢折腾,现在Agent直接送上门,这是国产模型最好的渠道。3、单次任务规模5个月涨了3.1倍。形象点说,就是3月份还只敢让AI写个邮件,到8月已经敢直接把手里的活儿扔给它了。用户敢交给Agent的任务越来越重,这才是Agent起量的真信号。我自己一开始都是只让Lobster做工作任务的某一步,AI现在差不多80%工作量都甩给它了。4、Agent已经不只是开发者的工具了,超过六成的用户,工作与编程无关,可能是影视创作者、可能是运营、财务、HR,甚至有一些工程建筑这样的传统行业从业者(6.5%)。同时,编程任务占比38.5%,说明编程已经不只是程序员的专属了。以前说“人人都是产品经理”是开玩笑,现在说“人人都是程序员”,是客观陈述。5、96.8%的读取都是复用,同样的任务有缓存能省约80%的钱,钱几乎全花在"读"上。所以改来改去才是真烧Token啊。#LobsterAI# #办公Agent用户行为不完全报告#

15. 为什么Ai提效,我感觉更累了?

16. 如何用AI工具快速提升工作效率?

17. 强制用AI办公,是提效还是折腾?

18. 如何利用ai提高工作效率?

19. 现在兄弟们都会用哪些AI工具啊,哪些工具是真的能提效的?

20. 【WorkBuddy使用教程】吊打付费!目前B站最全最细的WorkBuddy零基础入门到精通教程,一个视频搞懂WorkBuddy完整工作流+实战技巧!(附资料)

21. https://www.bilibili.com/video/BV1Gon26VEQB

22. 打工人提升计划:学一套系统的AI办公

23. 合肥强制AI评标,这行真的要变天了

24. 为什么用上AI之后,工作反而比以前更累了?

25. 为什么很多职场人越依赖 AI 工具提升效率,反而加班时间越长? 「效率工具悖论」是普遍现象吗?

26. 元宝太可以了,开会能直接帮我弄会议纪要了都

27. LobsterAI——没错,就是网易旗下的那款办公Agent——又发布关于中国办公Agent赛道的用户报告了,这已经是第二个月发了,有些现象前后对比起来看很有意思:- 在单次任务的token消耗量上,9月已经是半年前的3倍多,这说明大伙已经越来越习惯把复杂的任务丢给Agent了;设计/影视/创作类任务占比涨到了17.2%,说明生图生视频之后的修改、排版、交付,才是一件工作里绵延不绝的部分,也是Agent最能发挥价值的部分。- 其次是入口。在报告统计的IM派活里,77%用的都是微信,超过其他IM之和。微信显然不是什么为AI精心设计的新入口,但它有个优势:人和关系都已经在里面了。想到一件事,第一反应就是微信上聊,不必先切换工具、打开电脑,再进入某种郑重其事的「工作状态」。- 再看城市,郑州、东莞进了活跃用户城市榜前十,而前十城市合计只占约三成。结合持续增长的用户规模来看,Agent的使用,已经分散到了科技讨论聚光灯之外的许多地方。- 最后是成本。用得多了,成本自然也要算细。有些模型看起来便宜,用起来很费,秘密在缓存策略里。DeepSeek V4.1 Flash的缓存命中率达到97.3%,命中部分只收非缓存输入价格的2%,算下来,实际输入费用约为该模型非缓存输入原价的4.6%。让我们再叫一声“梁圣”!#办公Agent# #AI办公# #LobsterAI#

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