docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,187 @@
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id: wiki-2026-0508-negative-prompt
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title: Negative Prompt
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Negative Prompts, Anti-Prompt, Exclusion Prompt, --no, Unwanted Tokens]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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verification_status: applied
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tags: [generative-ai, image-generation, stable-diffusion, midjourney, prompt-engineering, classifier-free-guidance]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack: { language: python, framework: diffusers }
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## 한 줄
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Negative prompt는 이미지 생성 모델에 "포함되지 말아야 할" 개념을 명시하여 classifier-free guidance(CFG) 분기에서 해당 방향으로부터 멀어지게 유도하는 텍스트 입력이다.
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## 핵심
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### 작동 원리 (Stable Diffusion)
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- Diffusion model은 매 step에서 noise prediction을 수행한다.
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- CFG는 두 분기를 결합한다: conditional (positive prompt) + unconditional (empty / negative prompt).
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- 공식: `eps = eps_uncond + cfg_scale * (eps_cond - eps_uncond)`.
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- Negative prompt를 사용하면 `eps_uncond` 자리에 negative prompt embedding을 넣어, 결과를 negative 방향에서 *멀어지게* 한다.
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- CFG scale이 높을수록 negative 효과가 강해진다 (보통 7~12).
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### Midjourney `--no`
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- `--no blurry, text, watermark` 형식으로 prompt 끝에 추가.
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- 내부적으로 weighted negative prompt와 유사한 방식으로 처리.
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- v6 이후 더 정교하게 작동.
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### Weighting / Attention
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- Stable Diffusion WebUI: `(blurry:1.4)`, `[bad anatomy:0.7]`로 weight 조정.
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- `((extra fingers))` 같은 괄호 중첩으로 강조 (×1.1 per pair).
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### 흔한 negative tokens
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- 품질: `low quality, worst quality, blurry, jpeg artifacts, lowres`
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- 해부학: `bad anatomy, extra fingers, malformed limbs, missing arms`
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- 텍스트: `text, watermark, signature, logo`
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- 스타일: `cartoon, anime, 3d render` (사진 스타일 원할 때)
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### 응용
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- 사진 사실성 향상 (illustration 제거)
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- NSFW / 폭력 방지 (safety negative)
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- 손가락 / 얼굴 결함 보정
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- 특정 색상 / 구도 회피
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## 💻 패턴
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```python
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# 1. diffusers 라이브러리 — 기본 negative prompt
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from diffusers import StableDiffusionPipeline
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import torch
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pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
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"stabilityai/stable-diffusion-2-1",
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torch_dtype=torch.float16,
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).to("cuda")
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image = pipe(
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prompt="a photorealistic portrait of a woman, natural lighting, 8k",
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negative_prompt="blurry, low quality, cartoon, deformed, extra limbs, watermark",
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num_inference_steps=30,
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guidance_scale=7.5,
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).images[0]
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```
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```python
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# 2. SDXL — dual text encoder, 별도 negative prompt 2개
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from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
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pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
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||||
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16
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||||
).to("cuda")
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||||
image = pipe(
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||||
prompt="cinematic photo of a samurai in rain",
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prompt_2="dramatic lighting, ultra detailed",
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||||
negative_prompt="cartoon, anime, low quality, blurry",
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negative_prompt_2="text, watermark, signature",
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||||
).images[0]
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```
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```python
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# 3. ComfyUI / API — weighted negative
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negative = "(low quality:1.3), (bad anatomy:1.4), (extra fingers:1.5), watermark, text"
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```
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```bash
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# 4. Midjourney --no 플래그
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/imagine prompt: a serene japanese garden at dusk --no people, text, watermark --ar 16:9 --v 6
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```
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```python
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# 5. Embeddings 기반 negative (Textual Inversion)
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# EasyNegative, BadDream 같은 학습된 embedding 활용
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negative_prompt = "easynegative, badhandv4, (worst quality:1.2)"
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# 텍스트 인코더가 학습된 token으로 매핑
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```
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||||
```python
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# 6. 동적 negative — 사용자 선호 학습
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def build_negative(user_dislikes: list[str]) -> str:
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base = ["blurry", "low quality", "watermark"]
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return ", ".join(base + user_dislikes)
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||||
negative_prompt = build_negative(["cartoon", "people"])
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```
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||||
```python
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# 7. ControlNet + negative
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||||
from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel
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||||
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-canny")
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||||
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
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"runwayml/stable-diffusion-v1-5", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.float16
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||||
).to("cuda")
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image = pipe(
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prompt="a futuristic city",
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negative_prompt="blurry, low res, oversaturated",
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image=canny_edges,
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).images[0]
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```
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```python
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# 8. CFG scale 동적 조절 — negative 영향력 강화
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image = pipe(
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prompt="...", negative_prompt="...",
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guidance_scale=12.0, # 7.5 → 12.0: negative 효과 강화
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).images[0]
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```
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||||
```python
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# 9. Region-specific negative (Regional Prompter)
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# 이미지 영역별 다른 negative 적용 (얼굴 영역만 anatomy negative)
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```
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```python
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# 10. Automatic negative — LLM이 prompt에서 추론
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def auto_negative(positive: str, llm) -> str:
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return llm.complete(f"Given prompt '{positive}', list undesired artifacts: ")
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```
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## 결정 기준
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| 상황 | 추천 |
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|---|---|
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| 사진 사실성 | `cartoon, anime, illustration, 3d` 제외 |
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| 손/얼굴 결함 | `bad anatomy, extra fingers, deformed` + EasyNegative embedding |
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| 텍스트 노이즈 | `text, watermark, signature, logo` |
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| CFG 7~9 (기본) | negative 적당히 작동 |
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| CFG 11~13 | negative 강하게, 그러나 saturation 위험 |
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| Midjourney v6 | `--no` 짧고 명시적으로 |
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| SDXL | 두 encoder 모두에 negative 분리 권장 |
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| ComfyUI | weighted syntax `(token:1.3)` 활용 |
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기본값: `blurry, low quality, watermark, bad anatomy` + CFG 7.5.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[AI 이미지 생성 (AI Image Generation)|Image-Generation]], [[Prompt_Engineering|Prompt-Engineering]], [[Stable-Diffusion]]
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- 형제: [[Classifier-Free-Guidance]], [[ControlNet]], [[LoRA]]
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||||
- 응용: [[AI-Art]]
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## 🤖 LLM 활용
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- LLM이 사용자의 positive prompt를 분석해 적절한 negative prompt 자동 생성.
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- ChatGPT / Claude로 "이 이미지 스타일에 맞는 negative prompt 추천" 요청.
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- Vision LLM이 생성 결과를 평가하여 다음 generation의 negative를 강화 (RLHF 유사 루프).
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## ❌ 안티패턴
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- Negative에 너무 많은 토큰 나열 → 모델 혼란, 의도치 않은 영향. 10~15개 이내 권장.
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- Positive와 모순되는 negative (e.g., positive `dog`, negative `animal`).
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- CFG scale 너무 높이기 → 색상 saturation, 디테일 손실.
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- 학습되지 않은 추상어 사용 (`bad`, `ugly`만 단독으로 — 효과 약함).
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## 🧪 검증 / 중복
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- 중복 문서: `Negative_Prompts.md` → REDIRECT 처리.
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- 동일 개념: [[Anti-Prompt]], [[Exclusion-Prompt]] (별칭 통합).
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- 검증: A/B 테스트 (negative 유무로 동일 seed 비교)로 효과 측정.
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## 🕓 Changelog
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- Phase 1 (2026-05-08): 초기 생성.
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- Manual cleanup (2026-05-10): canonical 확정, 패턴 10개 정비, SDXL dual encoder / Midjourney v6 추가, 별칭 통합.
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Reference in New Issue
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