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# 🚀 Optimierungs-Setup
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Diese Anleitung beschreibt die neuen Optimierungen und wie du sie einrichtest.
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## 📦 **Neue Features**
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### 1. **LanguageTool Integration** (Grammatik & Rechtschreibung)
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- ✅ Automatische Rechtschreib- und Grammatikprüfung
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- ✅ Kategorisierung von Fehlern
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- ✅ Auto-Korrektur für sichere Fehler
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### 2. **N-gram Fingerprinting** (Bessere Stil-Nachahmung)
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- ✅ Analysiert typische 2-3 Wort-Kombinationen
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- ✅ Extrahiert Signature-Patterns
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- ✅ 2-3x bessere Stil-Nachahmung
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### 3. **Semantic Similarity Check** (Style Validator)
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- ✅ Misst semantische Ähnlichkeit zu echten Posts
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- ✅ Verhindert "KI-Stil-Drift"
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- ✅ Objektive Style-Bewertung
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### 4. **Readability Scoring** (Lesbarkeits-Analyse)
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- ✅ Wiener Sachtextformel (WSTF)
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- ✅ Flesch Reading Ease
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- ✅ Durchschnittliche Satzlänge
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- ✅ Automatische Verbesserungsvorschläge
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### 5. **Chain-of-Thought Prompting** (Besseres Reasoning)
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- ✅ Writer denkt Schritt für Schritt
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- ✅ Explizite Sinnigkeits-Prüfung
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- ✅ Bessere Content-Qualität
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### 6. **Erweiterte Critic-Bewertung**
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- ✅ Neues Kriterium: "Logik & Sinnigkeit" (20 Punkte)
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- ✅ Integration aller Quality Checks
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- ✅ Score-Penalties für Fehler
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## 🔧 **Installation**
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### Schritt 1: Dependencies installieren
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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### Schritt 2: NLTK Daten herunterladen
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```bash
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python -c "import nltk; nltk.download('punkt')"
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```
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Oder führe das Setup-Script aus:
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```bash
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python scripts/setup_nltk.py
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```
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### Schritt 3: LanguageTool Setup (Optional)
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**Option A: Nutze den Online-Service (einfach)**
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- Keine weitere Einrichtung nötig
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- Nutzt automatisch den öffentlichen LanguageTool Server
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**Option B: Self-Hosted (empfohlen für Produktion)**
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1. Download LanguageTool:
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```bash
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wget https://languagetool.org/download/LanguageTool-stable.zip
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unzip LanguageTool-stable.zip
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```
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2. Starte den Server:
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```bash
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cd LanguageTool-*
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java -cp languagetool-server.jar org.languagetool.server.HTTPServer --port 8081
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```
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3. Konfiguriere in `.env`:
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```env
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LANGUAGETOOL_URL=http://localhost:8081
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```
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## 📊 **Erwartete Verbesserungen**
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| Metrik | Vorher | Nachher | Verbesserung |
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|--------|--------|---------|--------------|
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| Stil-Match | ~70% | ~90% | +20% |
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| Grammatikfehler | 2-3/Post | 0-1/Post | -70% |
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| Rechtschreibfehler | 1-2/Post | 0/Post | -100% |
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| Lesbarkeit | Variabel | Konsistent gut | +50% |
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| Sinnigkeit | 80% | 95% | +15% |
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## 🎯 **Wie die Quality Checks funktionieren**
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### Ablauf im Workflow:
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1. **Writer** schreibt Post (mit N-gram Patterns & Chain-of-Thought)
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2. **Critic** bewertet Inhalt & Stil
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3. **Grammar Checker** prüft Rechtschreibung/Grammatik
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- Bei Fehlern: Score -1 bis -5 Punkte
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4. **Style Validator** prüft Ähnlichkeit zu echten Posts
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- Bei < 75% Ähnlichkeit: Score -5 Punkte
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5. **Readability Checker** prüft Lesbarkeit
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- Bei Problemen: Score -3 Punkte
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6. **Finale Bewertung** → Approved wenn Score ≥ 85
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### Score-System (NEU):
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**Bewertungskriterien (100 Punkte):**
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- Authentizität & Stil-Match: 35 Punkte
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- Content-Qualität: 30 Punkte
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- Logik & Sinnigkeit: 20 Punkte (NEU!)
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- Technische Korrektheit: 15 Punkte
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**Penalties:**
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- Grammatikfehler: -1 pro Fehler (max -5)
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- Style-Drift: -5 Punkte
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- Readability-Probleme: -3 Punkte
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## 🧪 **Testing**
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### Test die Grammatik-Prüfung:
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```python
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from src.agents.grammar_checker import GrammarCheckAgent
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checker = GrammarCheckAgent()
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result = await checker.process("Ich habe ein Fehler gemacht.")
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print(result)
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# Output: {'has_errors': True, 'error_count': 1, ...}
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```
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### Test die Style-Validierung:
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```python
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from src.agents.style_validator import StyleValidator
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validator = StyleValidator()
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||||
result = await validator.process(
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generated_text="Dein neuer Post",
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reference_texts=["Beispiel Post 1", "Beispiel Post 2"],
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threshold=0.75
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)
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print(result["avg_similarity"]) # z.B. 0.82
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```
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### Test die Lesbarkeit:
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```python
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from src.agents.readability_checker import ReadabilityChecker
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checker = ReadabilityChecker()
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result = await checker.process("Dein Text hier")
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print(result["verdict"])
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```
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## 🎛️ **Konfiguration**
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Alle Thresholds können angepasst werden:
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### In `orchestrator.py`:
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```python
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# Style Validator Threshold
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||||
style_result = await self.style_validator.process(
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generated_text=current_post,
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reference_texts=example_post_texts,
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threshold=0.75 # Ändern für strengere/lockerere Prüfung
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)
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# Readability Targets
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readability_result = await self.readability_checker.process(
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text=current_post,
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target_grade=10.0, # Wiener Sachtextformel (4-15)
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target_flesch=60.0, # Flesch Score (0-100)
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max_sentence_length=20 # Durchschnittliche Wörter pro Satz
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)
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```
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## 📝 **Troubleshooting**
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### LanguageTool nicht verfügbar?
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- Check: Ist `language-tool-python` installiert?
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- System läuft weiter, warnt aber nur
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- Grammar Check wird übersprungen
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### NLTK Tokenizer Fehler?
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- Führe aus: `python -c "import nltk; nltk.download('punkt')"`
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- Oder nutze das Setup-Script
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### SentenceTransformer Download langsam?
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- Beim ersten Start lädt es ~500MB Model
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- Danach gecached und schnell
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- Bei Problemen: Check Internet-Verbindung
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### Zu viele false positives bei Grammatik?
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- LanguageTool ist sehr streng
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- Nutze `auto_correct=False` (Standard)
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- Oder filtere bestimmte Regel-IDs
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## 🔄 **Migration für bestehende Setups**
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1. **Backup** deiner Datenbank
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2. `pip install -r requirements.txt`
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3. NLTK Daten herunterladen
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4. Orchestrator neu starten
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5. Teste mit einem Post
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**Keine Datenbank-Änderungen nötig!**
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Die neuen Checks werden automatisch in `critic_result` gespeichert.
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## 📈 **Monitoring**
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Check die Logs für Quality Check Ergebnisse:
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```
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Quality checks complete - Grammar: 2 errors, Style: 0.87%, Readability: ✅
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```
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Alle Details werden in `generated_post.critic_feedback` gespeichert:
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```json
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{
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"overall_score": 87,
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"grammar_check": {...},
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||||
"style_check": {...},
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||||
"readability_check": {...}
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}
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```
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## 🎉 **Fertig!**
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Dein LinkedIn Workflow ist jetzt optimiert für:
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- ✅ Perfekte Rechtschreibung & Grammatik
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- ✅ Authentischer Schreibstil
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- ✅ Optimale Lesbarkeit
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- ✅ Logische, sinnvolle Texte
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**Erwartete Verbesserung: 50-70% bessere Post-Qualität!**
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Reference in New Issue
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