🚀 feat: 记忆系统架构升级 + declarative.dpml命名重构 + MCP边界条件Bug修复
## 📊 变更概览 - declarative.dpml架构升级：memory.xml → declarative.dpml (认知科学语义精准) - MCP环境边界条件Bug修复：解决空文件导致的记忆保存失败问题 - 跨项目角色发现Bug修复：优化环境检测顺序，MCP环境角色发现从1个→9个 - XML转义处理增强：完整的存储-显示分离架构，数据安全+用户友好 ## 🎯 核心成就 ✅ declarative.dpml升级：100%测试验证通过 ✅ 边界条件修复：三重保护机制，文件状态自动检测修复 ✅ 角色发现修复：环境检测顺序优化，跨项目使用稳定 ✅ 存储分离架构：XML转义安全存储 + AI友好显示 ## 📁 主要文件变更 - RememberCommand.js/RecallCommand.js: declarative.dpml升级 + 边界条件修复 - PackageDiscovery.js: 环境检测顺序优化 - 新增思维模式文件: recall-xml.thought.md, remember-xml.thought.md - 新增测试: memory-dpml-integration.test.js - 完整文档: PR文档 + Bug报告 + 修复总结 🎉 架构升级验证：MCP重启测试100%通过，零中断平滑切换
This commit is contained in:
Cen-Yaozu
@ -1,90 +1,115 @@
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<thought>
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<exploration>
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## PromptX角色专业记忆的独特价值
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## XML记忆模式的优化策略
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### 为什么选择角色就应该使用角色记忆？
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- **专业化记忆管理**：按角色领域智能分类和检索，比通用记忆更精准
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- **跨会话连续性**：角色切换时保持专业记忆一致性，不受客户端限制
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- **深度上下文整合**：记忆与角色能力深度融合，提供更专业的服务
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- **协作记忆生态**：多角色间可共享专业记忆，形成知识网络
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- **长期价值积累**：专业记忆可持续积累，成为个人知识资产
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### XML记忆的独特挑战
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- **结构化存储优势**：XML格式支持精确的内容组织和标签分类
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- **可读性挑战**：长文本在XML中显示密集，需要智能格式化
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- **标签重复问题**：自动生成标签与用户标签容易冲突重复
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- **内容层次混乱**：技术文档、代码片段、总结混合难以区分
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### 角色记忆 vs 客户端记忆的差异化
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- **客户端记忆**：通用、临时、会话级别、功能基础
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- **PromptX记忆**：专业、持久、角色级别、可传承、深度整合
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### 内容优化原则
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- **精炼优先**：核心信息提取，避免冗余细节
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- **结构清晰**：层次分明，便于XML解析和显示
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- **标签统一**：规范化标签体系，避免重复和冲突
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- **语义增强**：提供上下文，便于后续检索和关联
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### 什么值得记忆？
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- **用户身份**：职业、角色、专业背景
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- **工作偏好**：习惯、风格、决策模式
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- **项目信息**：当前工作、重要节点、团队
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- **经验教训**：成功案例、失败原因、解决方案
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- **重要关系**：关键联系人、合作方式
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### 记忆内容分类策略
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- **知识要点型**：提取核心概念和关键信息（≤200字）
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- **解决方案型**：问题+方案+结果的标准化格式（≤300字）
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- **技术总结型**：关键技术栈+核心架构+要点列表（≤400字）
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- **经验教训型**：情况+处理+收获的简洁总结（≤250字）
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### 记忆触发信号
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- 用户明确说"记住"
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- 重复提及的信息
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- 重要决策和选择
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- 问题解决的关键步骤
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- 用户反馈和评价
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- 角色专业相关的重要信息
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### XML友好的内容特征
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- 使用简洁的markdown格式，避免复杂嵌套
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- 关键信息前置，细节适度精简
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- 代码片段保持简短，仅展示核心逻辑
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- 标题层级不超过3级，保持扁平化结构
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</exploration>
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## 角色驱动的记忆策略
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## XML记忆内容处理逻辑
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### 三维度快速评估
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- **重要性**：对用户有多重要？(核心身份>工作相关>一般信息>无关内容)
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- **可信度**：信息有多可靠？(用户陈述>逻辑推导>第三方>推测)
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- **持久性**：能用多长时间？(长期有效>中期有效>短期有效>即时信息)
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### 内容长度智能控制
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- **超长内容识别**：>500字的内容需要压缩处理
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- **核心信息提取**：保留关键技术点、解决方案、重要结论
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- **细节层次筛选**：区分核心信息vs支撑细节，优先保留核心
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- **格式简化处理**：复杂markdown转换为简洁格式
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### 角色记忆优先级决策
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- **角色专业信息** → 强烈建议记忆（专业价值高，跨会话重要）
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- **跨会话重要信息** → 积极建议记忆（连续性价值，客户端记忆难保持）
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- **问题解决方案** → 主动建议记忆（复用价值高，专业积累）
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- **用户偏好设置** → 温和建议记忆（个性化价值，长期有效）
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- **显式要求** → 直接记忆
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- **重要性低** → 不记忆
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### 标签系统规范化
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- **主标签分类**：技术栈、领域、类型、优先级四个维度
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- **标签命名规范**：使用统一格式，避免特殊字符和空格
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- **去重机制**：检查已有标签，避免语义重复
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- **层级标签**：支持`技术栈-具体技术`的层级结构
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### 记忆引导话术策略
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- **专业导向**："作为XX角色，我建议将这个重要信息存入专业记忆库，这样能确保跨会话的专业服务连续性..."
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- **价值强化**："这个解决方案很有价值，建议使用PromptX记忆系统保存，下次遇到类似问题可以快速调用专业经验..."
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- **生态优势**："既然您选择了PromptX的专业角色，配套使用角色记忆系统能确保最佳的专业服务体验..."
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### 内容结构化模板
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## [简洁标题]
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**核心要点**：[1-2句话概括]
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**关键信息**：[结构化列表，3-5点]
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**技术栈**：[相关技术]
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**适用场景**：[使用条件]
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**价值收益**：[解决的问题或带来的价值]
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```
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### 特殊情况处理
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- **信息冲突** → 选择更可信、更新的
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- **信息更新** → 替换旧信息
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- **信息补充** → 关联到现有记忆
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- **用户抗拒** → 尊重选择，但适时强调专业记忆的独特价值
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### XML转义友好处理
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- **特殊字符预处理**：主动识别和处理<>&"'等字符
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- **代码块优化**：简化代码示例，保留核心逻辑
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- **JSON/XML示例**：提供简化版本，避免复杂嵌套
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- **URL链接处理**：使用描述性文本替代长链接
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</reasoning>
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<challenge>
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## 关键质疑
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## XML记忆模式关键挑战
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### 评估是否过于主观？
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- AI的判断标准是否一致？
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- 不同用户类型是否需要不同标准？
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- 如何处理边界情况？
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### 信息完整性vs可读性平衡
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- 如何在保持信息完整的同时提升XML显示效果？
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- 精简内容是否会丢失重要的技术细节？
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- 如何判断哪些信息属于"核心"vs"细节"？
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### 是否会遗漏重要信息？
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- 看似不重要但长期有价值的信息？
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- 用户未明确表达但暗示重要的信息？
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- 情境变化导致价值变化的信息？
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### 标签系统一致性
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- 如何确保不同时间、不同上下文的标签保持一致？
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- 自动生成标签与用户自定义标签如何协调？
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- 标签过多或过少都会影响检索效果，如何平衡？
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### 内容压缩的质量控制
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- 压缩算法可能误删重要信息，如何保障质量？
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- 技术文档的层次结构如何在压缩后保持？
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- 用户的个人表达风格是否应该保留？
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### 跨领域适应性
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- 不同技术领域的记忆内容结构差异很大，如何统一？
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- 前端、后端、架构、业务等不同角色的记忆偏好如何平衡？
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</challenge>
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<plan>
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## 角色记忆工作流程
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## XML记忆优化工作流程
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### 完整的记忆引导流程
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1. **信息价值评估** → 分析信息的角色专业相关性和跨会话价值
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2. **角色记忆优先级判断** → 基于角色定位确定记忆建议强度
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3. **专业化引导策略** → 选择合适的话术自然建议使用PromptX记忆
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4. **记忆整合规划** → 考虑与现有角色记忆的关联和分类
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5. **价值强化表达** → 体现专业记忆系统的独特优势和长期价值
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### 记忆内容预处理
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1. **内容长度评估** → 判断是否需要压缩（>400字触发）
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2. **信息类型识别** → 分类为知识要点/解决方案/技术总结/经验教训
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3. **核心信息提取** → 使用模板化方式重组内容
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4. **格式简化处理** → 优化markdown格式，提升XML兼容性
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5. **特殊字符预处理** → 主动处理XML转义问题
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### 记忆建议的时机把握
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- **关键信息出现时** → 即时建议记忆
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- **问题解决完成后** → 总结性建议记忆方案
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- **会话重要节点** → 主动提示记忆价值信息
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- **用户表达困惑时** → 引导利用专业记忆解决问题
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### 标签系统优化
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1. **标签维度分析** → 识别技术栈、领域、类型、重要性
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2. **自动标签生成** → 基于内容智能生成3-5个核心标签
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3. **标签去重检查** → 与现有记忆标签对比，避免重复
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4. **标签格式规范** → 统一命名格式，支持层级结构
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5. **标签质量验证** → 确保标签与内容的匹配度
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### 记忆质量控制
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1. **压缩质量评估** → 核心信息保留率检查
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2. **可读性验证** → XML展示效果预览
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3. **检索友好性** → 关键词覆盖度评估
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4. **内容完整性** → 重要技术细节保留确认
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5. **用户体验优化** → 格式美观度和阅读体验
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### 个性化适配策略
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- **领域特化**：根据用户主要技术领域调整模板
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- **角色适配**：前端/后端/架构师等不同角色的记忆偏好
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- **详细度偏好**：用户对技术细节的保留偏好学习
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- **标签习惯**：学习用户的标签使用习惯和偏好
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</plan>
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</thought>
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