★ FEATURED ARTICLE 1. AI Coding面试到底在面什么先搞清楚题型的底层逻辑最近后台收到好多留言都在问同一个问题AI Coding面试到底考什么是考我用 Copilot 用得溜不溜还是考我背题能力我陆续整理了几十道真实笔试和一面题目今天挑有代表性的聊一聊每一道都附上完整实现思路和可跑代码。先说结论AI Coding面试的核心不是你会不会用AI工具而是**你能不能把模糊需求变成可落地、高质量、可维护的代码**。工具只是放大器你原本的工程能力才是底座。这个区别几乎决定了你能不能过面。AI Coding题型的底层逻辑其实就三个字边界感。边界感体现在三个层面。第一层是需求边界面试官会故意把题目描述得很模糊让你自己去澄清业务场景、输入输出、异常处理。这跟以前 LeetCode 那种给你一个数组返回最大值完全不是一回事。你如果不问清楚就往代码里写大概率方向偏了。第二层是代码边界AI 辅助时代写代码的速度差异被拉平了面试官开始更关注你如何在关键路径上做取舍——哪些逻辑自己写死哪些逻辑让模型生成生成的代码你怎么审查、怎么测试、怎么兜底。这比手写一百行 DP有区分度高太多了。第三层是质量边界你的代码能不能过 code review有没有防御性编程有没有做单元测试提交之后怎么处理边缘 case这些以前很多面试是不看的现在全都被搬上台面。说白了公司招你进来是要用 AI Coding 提效的不是让你给团队埋雷的。从近期各家公司的笔试真题分布来看出题方向主要集中在五类算法与数据结构经典题排序、链表、动态规划、特定技术栈的工程实现题JWT续签、分布式锁、消息队列、底层原理类题PID算法程序、FPGA的UART_RX仿真、智能指针实现、系统设计题用AI Agent协助开发规范、多智能体协作编码以及一道送命题——让你评价AI Coding会不会让代码质量下降。最后这道题没有标准答案但你的回答能直接反映你对整个AI辅助开发链路的理解深度。所以别再把时间花在背八股上了。AI Coding面试题更像带着镣铐跳舞——给你 AI 工具作为加速器但你的工程素养必须配得上这个加速器。下面我用真实题目逐类拆解。2. 从真实题目看考察重点算法与工程实现类问题的解题拆解算法题不用多说了各家笔试还是爱考。但AI Coding背景下的算法题有个明显变化不再问如何实现而是给一个半成品代码让你找 bug、补设计、优化性能。这种题其实更贴近日常工作——你本来就是站在别人的代码上做增量。2.1 现场真题快速排序的三种实现与稳定性分析有一道很典型的题目是用 Java 写一个稳定的快速排序要求处理大量重复元素时性能不劣化。很多人上来就写经典 Lomuto 分区快排写完跑测试直接跪——大量重复元素时复杂度退化到 O(n²)。这就是经典的分区失衡问题。先看最朴素的实现。Lomuto快排的核心在分区public int partition(int[] arr, int low, int high) { int pivot arr[high]; int i low - 1; for (int j low; j high; j) { if (arr[j] pivot) { i; swap(arr, i, j); } } swap(arr, i 1, high); return i 1; }这个实现的缺陷在于所有等于 pivot 的元素都只在一边累积重复元素如果很多递归深度直接爆炸。面试官想看到的不是这段而是三路分区3-way partitioning——这个才是广泛应用在处理重复键时的方案。public void quickSort3Way(int[] arr, int low, int high) { if (low high) return; int lt low, i low 1, gt high; int pivot arr[low]; while (i gt) { if (arr[i] pivot) { swap(arr, lt, i); } else if (arr[i] pivot) { swap(arr, i, gt--); } else { i; } } quickSort3Way(arr, low, lt - 1); quickSort3Way(arr, gt 1, high); }三路分区的思路其实很朴素把数组分成小于、等于、大于 pivot 的三段。等于 pivot 的元素完全不用参与后续递归这样重复元素越多跳过量越大性能反而越好。这是面试里面典型的你不仅要会写快排还要理解数据特性对排序算法的影响。再说稳定的问题。快排本身无法保证稳定因为分区过程中会跨越交换如果你在真实项目里需要对对象数组按多字段排序最稳的方式是提前将索引作为次要比较键或者干脆改用归并排序。面试时我会直接跟面试官说清楚工程场景下我更倾向归并排序来保证稳定性但如果必须用快排且数据规模可控我会用三路快排索引稳定化技巧。能说出这句话说明你不只会背代码真有工程判断力。2.2 实战真题JWT续签的Token校验实现最近十道前端和后端面试题里至少有四道跟 JWT 相关尤其是JWT实现Token续签和JWT验证码实现这两道几乎被问烂了。但很多人的答案都停在线面——把 token 放 localStorage过期就重新登录。这离真实业务差太远了。真实面试题是这么问的设计一个JWT token续签机制要求用户无感刷新且防重放攻击。 我在实际开发里常用双 tokenaccess token refresh token方案核心逻辑如下// 登录成功后同时签发 accessToken 和 refreshToken public MapString, String login(String username, String password) { // 校验密码逻辑略 String accessToken jwtService.generateAccessToken(userId, 15 * 60 * 1000); // 15分钟 String refreshToken jwtService.generateRefreshToken(userId, 7 * 24 * 60 * 60 * 1000); // 7天 // refreshToken 需要存在 Redis 里设置过期时间用来做吊销校验 redisService.set(refresh: userId, refreshToken, Duration.ofDays(7)); // 返回双 token 给前端 return Map.of(accessToken, accessToken, refreshToken, refreshToken); } // 拦截器里对 accessToken 做校验过期后前端拿 refreshToken 换新 public String refreshAccessToken(String refreshToken) { Claims claims jwtService.parseToken(refreshToken); String userId claims.getSubject(); // 关键点跟 Redis 里的对比防止 refresh token 被重放 String stored redisService.get(refresh: userId); if (!refreshToken.equals(stored)) { throw new UnauthorizedException(refresh token 已失效); } // 这里再生成一个新的 accessToken实际上还可以做 refreshToken 轮换 return jwtService.generateAccessToken(userId, 15 * 60 * 1000); }这个方案里有三个容易被面试官深挖的点。第一个是refresh token 为什么要存 Redis不存的话用户登出之后旧的 refresh token 仍然有效你根本没办法主动吊销。存了之后用户改密码、封号、登出直接删 Key 就能让所有旧 token 立即失效。第二个是refresh token 要不要轮换每次刷新都发一个新的 refresh token这就是 Refresh Token RotationRTR。它的价值在于一旦检测到同一个 refresh token 被用了两次基本可以断定被人盗用了直接吊销整个 token 家族。代价是代码复杂度上升需要多存一个已使用过的 refresh token黑名单。第二个。第三个是access token 要不要做成无状态我见过很多团队把 access token 的 JWT 做成有状态的——这其实有点背刺 JWT 的初衷了JWT 的价值就在于无状态、分布式友好。如果纯无状态你又没法在服务端主动让某个 token 失效所以折中方案是把 access token 做短过期15 分钟以内refresh token 做吊销管理。这样既保证了分布式友好性又能满足安全合规。2.3 高频真题分布式锁的Redis实现与超时陷阱分布式锁这道题在 Java 面试题和 Spring Boot 面试题里出现的频率极高但 AI Coding 版本会升级用 Redis 实现分布式锁要求说明死锁与误删问题并给出可运行代码。很多人上来就写 SETNX expire看似正确实际全是坑。这题正确的答题顺序应该是先在纸上把极端情况画一遍。Node A 拿锁之后 GC 停顿了锁过期了Node B 拿锁成功然后 A 恢复执行A 释放锁时把 B 的锁删了——这就是经典的误删问题。解决方案很简单释放锁前先判断 value 是不是自己的。// 加锁使用 set key value nx ex 的原子操作value 用唯一标识 String token UUID.randomUUID().toString(); Boolean result redisTemplate.opsForValue() .setIfAbsent(lock:order:1001, token, Duration.ofSeconds(30)); if (Boolean.TRUE.equals(result)) { // 拿到锁执行业务逻辑 try { // do something } finally { // 释放锁Lua 脚本原子性判断并删除防止删掉别人的锁 String luaScript if redis.call(get, KEYS[1]) ARGV[1] then return redis.call(del, KEYS[1]) else return 0 end; redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript(luaScript, Long.class), List.of(lock:order:1001), token); } }当然这段代码还有隐患——锁超时时间设多少业务执行超过 30 秒怎么办更稳妥的做法是用 Redisson 的看门狗机制它会在锁存活期间自动续期。如果你面的是高级岗词里一定要带上看门狗续期和可重入支持这两个关键字面试官听到就会觉得你是真的搞过生产级分布式锁的。3. 不同技术方向的高频题目从PID控制到FPGA仿真的实战解法AI Coding面试有一个很有意思的现象技术栈越垂直题目越具体甚至会出现像PID算法程序代码实现FPGA实现UART_RX接收仿真这种带明显硬件/嵌入式色彩的题目。我一开始也意外后来跟几位面试官聊完才明白——这是在测你真材实料了解不了解底层机制而不是只会调包和拼 prompt。3.1 控制方向PID算法程序的限幅与抗积分饱和实现PID 是工控、机器人领域的老演员了但听过不等于写过写过不等于调过。AI Coding 笔试这道题错位考法不是问你 P、I、D 参数公式默写而是给一个实际场景——四麦轮小车走直线要求你实现带限幅和抗积分饱和的 PID让小车走直线不走偏。先给一份最标准的递推式 PID 位置实现代码逻辑我会分成三块误差计算、积分累积限幅、微分滤波。缺一个车就大概率走不好直线。class PID: def __init__(self, kp, ki, kd, target0.0, output_max100.0, integral_max10.0): self.kp kp self.ki ki self.kd kd self.target target self.output_max output_max self.integral_max integral_max self.last_error 0.0 self.integral 0.0 def update(self, measured, dt): error self.target - measured # 积分项限幅防止 integral windup 导致系统震荡 self.integral max(-self.integral_max, min(self.integral_max, self.integral error * dt)) # 微分项加一个简单的低通滤波抵抗高频噪声 derivative (error - self.last_error) / dt if dt 0 else 0.0 derivative 0.1 * (derivative - self.last_derivative) self.last_error error self.last_derivative derivative output self.kp * error self.ki * self.integral self.kd * derivative # 输出限幅 return max(-self.output_max, min(self.output_max, output))这段代码放在真实项目里能不能用能用但别指望一次调通。核心坑位是这三个积分饱和小车被挡住走不动error 一直很大integral 就拼命累积障碍移除后输出被限幅在最大值小车冲出去再振荡回来。解决方式要么限制积分项要么只在输出未饱和时积分这叫做 conditional integration。微分项噪声放大轮式小车上的传感器通常噪声不小微分项会把噪声放大所以务必加低通滤波或直接用测量微分——微分作用在反馈上而不是误差上能减少设定值突变带来的冲击。控制周期稳定性如果主循环的 dt 不固定PID 参数意义就不存在了。嵌入式端务必用固定中断频率或者 RTOS tick 来驱动 PID这是很多人调不出来的隐藏原因。面试里你能主动说出给微分加滤波和只做输出未饱和时的积分就已经超过 90% 的候选人了。AI Coding 工具能帮你生成的只是框架代码这些调优思路其实才是真正的硬通货。3.2 嵌入式方向FPGA实现UART_RX接收仿真的完整流程FPGA实现UART_RX接收仿真和modelsim se-64 2020.4实现uart_rx仿真这两组关键词让我很惊喜——这说明 AI Coding 面试已经下沉到硬件描述了面试官想考察你用 AI 工具生成 Verilog 之后能不能看懂时序、动手验证。这种题目放在传统面试里百分之百会被归为手撕代码。UART_RX 的核心在于采集算法。很多人不知道接收端并不是在每一位的中间去读数据才标准而是靠过采样——典型做法是 16 倍波特率采样连续采到 3 次高电平或低电平才确认应对毛刺。最简单的工程实现是用状态机做比特流采集。module uart_rx #( parameter CLK_FREQ 50_000_000, parameter BAUD_RATE 115200, parameter OVERSAMPLE 16 )( input clk, input rst_n, input rx, output reg [7:0] data, output reg data_valid ); localparam BIT_TICKS CLK_FREQ / BAUD_RATE / OVERSAMPLE; // 每个采样片的时钟周期数 // 完整代码省略核心状态机包括 idle、start_bit、data_bits、stop_bit endmodule实际仿真时千万别用真实波特率去跑 Testbench——50M 时钟模拟 9600 波特率的帧会让你看到天荒地老。正确做法是把参数定义成局部参数仿真时设一个极低的时钟频率比如 1MHz或者直接把 BIT_TICKS 减小先验证协议正确性再回到真机跑时序。ModelSim 仿真脚本用 Tcl 驱动是比较正规的方式vlib work vlog uart_rx.v uart_rx_tb.v vsim -voptargsacc work.testbench run -all我提供一个经验UART_RX 真正复杂的是异步跨时钟域的采样对齐。第一位起始位下降沿检测到之后你从中间时刻开始采样后面每一位都从中间点去采中间点的计算要精确到 tick 计数。很多人仿真失败都是因为忽略了起始位下降沿要先去抖——rx 上有个毛刺状态机就提前启动了后续一整帧全部错位。解决方式很简单检测到下降沿后等 8 个采样周期半位时间再确认或者做一个简单的移位寄存器滤波。这就是硬件面试里最典型的看着简单、上手调试想骂人的坑。3.3 基础面试题智能指针的实现与移动语义C 方向的 AI Coding 面试题中智能指针实现是经久不衰的考点。面试题十有八九是这个套路实现一个满足 RAII 的 unique_ptr并说明为什么不能直接拷贝。如果你直接让 AI 生成一版源码能跑但回答不了追问就尴尬了。这个题真正的题眼在**所有权转移move**上。我们先写一个极简 unique_ptrtemplate typename T class MyUniquePtr { public: explicit MyUniquePtr(T* ptr nullptr) : ptr_(ptr) {} ~MyUniquePtr() { delete ptr_; } // 禁用拷贝构造和拷贝赋值 MyUniquePtr(const MyUniquePtr) delete; MyUniquePtr operator(const MyUniquePtr) delete; // 移动构造转移所有权 MyUniquePtr(MyUniquePtr other) noexcept : ptr_(other.ptr_) { other.ptr_ nullptr; } MyUniquePtr operator(MyUniquePtr other) noexcept { if (this ! other) { delete ptr_; ptr_ other.ptr_; other.ptr_ nullptr; } return *this; } T operator*() const { return *ptr_; } T* operator-() const { return ptr_; } T* get() const { return ptr_; } private: T* ptr_; };这段代码的精华就在移动构造和拷贝删除的组合拳。为什么不能拷贝因为两个 unique_ptr 指向同一块堆内存析构时 double free 直接炸所以编译期就从语法层面禁止拷贝。但是很多时候你又确实需要转移所有权——比如把一个 unique_ptr 扔进容器的 emplace 操作移动语义就派上用场了。追问一般是两个方向一是为什么 noexcept因为移动构造函数如果抛异常源对象状态就处于不可预期状态标准库很多优化依赖 noexcept。二是析构里直接 delete ptr_ 够不够对单个对象够但对数组就需要 delete[]。实际生产里都是直接用 std::unique_ptrT[] 特化面试时提到这一点加分明显。3.4 数据科学向RVM多输出回归的模型构建与实测matlab实现的rvm多输出回归模型(含完整代码与实测数据)这个热搜词挺有代表性说明现在很多算法岗笔试会直接给你一个小任务数据套餐考察你怎么在有限时间内搭出可用模型。RVM相关向量机本质上是稀疏贝叶斯学习跟 SVM 相比最大优势是输出概率和稀疏化更加彻底。但 MATLAB 没有内置 RVM 工具包你需要先下载 SB2_Release 工具包并 addpath。很多人在笔试环境卡在这一步其实可以直接让 AI 生成一个简化版的相关向量回归——也就是通过循环更新权重均值和方差。% 简化 RVM 回归核函数用高斯核迭代更新 alpha 和 beta X load(data_X.mat); t load(data_t.mat); phi exp(-pdist2(X, X).^2 / (2 * sigma^2)); % 核矩阵 alpha ones(size(phi,2),1); beta 1; for iter 1:50 Sigma inv(beta * phi * phi diag(alpha)); mu beta * Sigma * phi * t; gamma_h 1 - alpha .* diag(Sigma); alpha_old alpha; alpha gamma_h ./ (mu.^2 1e-6); beta norm(t - phi*mu)^2 / (length(t) - sum(gamma_h) 1e-6); end这里有个关键细节对训练集本身做核变换生成 phi 矩阵时数据量大内存会爆所以在笔试场景中尽量控制在几千条样本以内。真正面试官想看到的是你后续如何处理测试集必须用相同的中心点做核映射不能重新生成一份 phi否则维度全对不上。这一类实现细节在 AI 辅助编码时代特别容易被掩盖因为交给模型生成代码时你往往会忽略输入数据格式的传递逻辑到实跑才发现一堆 bug。4. AI Coding笔试的实战策略从需求拆解到可运行代码的完整链路光会各种框架题的解法还不够笔试现场的手感很重要。AI Coding 笔试跟传统笔试最大的差别不是题难了而是时间和工具的使用逻辑变了。传统笔试 90 分钟手写 3 题AI Coding 笔试可能是 90 分钟给 4~6 道题且允许甚至暗示你可以用 AI 工具辅助。但实际很多人发现用 AI 反而更慢——prompt 写完生成一堆代码跑不通来回修 bug 的时间比手写还长。我总结出一套实战链路审题→澄清→拆模块→让AI生成→逐段验证→集成打磨。每一步都有对应的坑。4.1 审题阶段把需求完整重写一遍是最高效的投资拿到题目先别急着打开编辑器。我会花 5 分钟左右把题目用自然语言压缩成 3 条以内的功能清单自己写下来然后追问自己三个问题输入是什么类型的数组还是数据流输出格式有没有约定有没有隐含约束时间/空间复杂度、禁止某种库例如面对用 Java 实现二叉树中序遍历要求不使用递归这样的题如果直接扔给 AI 生成它大概率给你递归版本。你手写三个字非递归AI 才能理解你要用栈来模拟递归过程。很多 AI Coding 笔试翻车都翻在需求没说清。前一阵有个前端笔试题是用 Vue3 实现一个基于 JWT 验证码的登录页面。很多人的回答是给一个简单的表单 axios 调用。这其实是典型的审题失败——题目关键词拆开来就是Vue3 组合式API验证码前端绘制Token 存储与拦截器你应该直接把这三个模块拆出来各写一段而不是糊一个大一统的代码。4.2 模块拆分让 AI 生成有边界的代码单元让 AI 按模块生成代码的逻辑是——搜索空间越小生成准确率越高。你如果直接让它写一个课程预约系统它写出来的东西九成是玩具。你要做的是拆成接口层、业务层、数据层然后对每个层单独设计 prompt。我常用的 prompt 模板是这样给我一个 Spring Boot 的 Controller 层接口路径 /api/lecture/reserve 入参是 userId 和 lectureId返回结构统一。要求记录日志并处理参数校验异常。 暂时不需要连接数据库先用 Map 模拟存储。为什么要强调先用 Map 模拟存储因为笔试环境通常没有 MySQL就算有建表连库的时间也够喝一壶了。你先把业务逻辑跑通再在代码里补一个 interface 让评委知道你具备替换为真实数据库的能力。这种思路在面试官眼里是工程理性的体现。4.3 验证与修复跑通的是路径不是结果AI 生成的代码第一遍往往能过编译和简单断言但隐藏问题通常在边界。比如上面 JWT 续签题里很多人只测了refresh token 合法时能换新的 access token没有测refresh token 过期token 被篡改Redis 里 Key 被删却还留着旧 token这三类场景。笔试时间允许的话我会给核心逻辑加一个粗糙的单元测试类哪怕不引入 JUnit在 main 方法里用 if 返回值校验也比不测强得多。调试 AI 生成代码的万能口诀是加日志、打边界、看状态。让模型为每个关键分支加上 System.out/console.log 再运行对排查它到底走没走这个分支特别有效。4.4 可维护性加分项让 Judge 看到代码之外的东西最后一道隐形加分题其实是注释和目录结构。AI Coding 工具能生成代码但它不会自动生成优秀的工程组织。我会在提交前做三件事给每个文件头部加一句核心职责说明。关键算法步骤写 1~2 行行注释解释为什么这么做而不是重复代码内容。如果题目有多个类或模块主动建好建议的包结构。比如src/main/java/com/example/controller这种一眼就能看懂的分层。这些动作看起来老生常谈但在 AI Coding 面试里就是语言不通的破局点你的代码质量要配得上 AI 的速度团队才敢让你在核心代码路径上开 AI 辅助编程。5. 聊聊AI Coding会让代码质量下降这道送命题的答法最后必须说说一个争议问题也是最近热搜词里出现最多的一条AI Coding 的到来会不会让代码质量下降。这道题几乎每轮面试都会以反问形式出现没有标准答案但回答水平直接反映你对 AI 辅助开发的理解深度。我的观点是AI Coding 不会直接让代码质量下降但它会让没有工程素养的人更高效地制造劣质代码。等于说以前写烂代码至少需要手敲十遍才写得完现在一个 prompt 瞬间生成 200 行部署上线后才炸炸得更快更准。拿代码质量的两个核心指标来说可读性跟可维护性。AI 生成的代码有个通病——变量名高度模板化方法特别长缺少抽象。一个 500 行的函数AI 生成的过程只需要 10 秒但人 review 的时候需要半小时比手写还累。所以现在很多团队开始推广AI 生成代码必须经过双人 Review CI 静态检查才能合并的规范。你看问题的核心不是生成工具而是审查机制。我在真实项目中积累的经验是AI Coding 最适合生成无歧义、可验证的代码。比如写一个转换函数输入输出定义清晰写一个排序算法有标准答案能跑测试。AI 不太适合直接生成的是具有深刻业务语义的模块——比如根据用户画像动态配置推荐权重。这种逻辑有大量隐式业务规则你让 AI 写写完你不知道它对不对你也不理解它为什么那么写这才是质量失控的根源。所以我的回答框架是这样的AI 生成代码的质量取决于 prompt 的质量和数据源的质量。如果 prompt 本身就包含清晰的需求边界、接口定义、异常场景生成出来的代码是会优于平均水平的。代码质量的新瓶颈不再是写不出来而是无法审查。团队必须把质量门禁前移用自动化工具做单元测试和静态扫描才能兜底。最终负责的永远是人。AI 生成的每一行代码我都要求自己在合并前至少读一遍核心分支并且跑一遍关键路径测试。这个习惯不改AI 只是加快你的开发速度改了你的代码库会成为团队资产而不是技术债。这个回答几乎没有标准答案但你把边界感、审查机制和人的责任感三个点答全了面试官就知道你是真的在一线写代码的人而不是只会背 AI 工具的初学者。6. 我的经验心得面试现场最容易被扣分的五个细节前面聊了这么多题目和解法最后说几个我当面试官和作为候选人都踩过的细节坑。第一个是不澄清就动手。AI Coding 笔试里面试官经常故意漏条件很多候选人上来就是一顿输出猛如虎写了一个完全错误方向的方案。至少花五分钟把题目的输入、输出、约束问清楚在白板上列出来再动手。这个动作本身就会给面试官建立你思维严密的第一印象。第二个是拿了 AI 代码就当最终答案。我见过太多候选人 openAI 直接生成代码粘贴进去结果自己完全说不清楚里面几个关键分支为什么这么处理。AI 可以辅助生成但你要有能力逐行解释核心逻辑。如果某个模块是你让 AI 生成的答应我至少再看三遍再宣称这是我的实现。第三个是只重视功能实现不关心异常分支。AI Coding 工具天然擅长给你生成快乐路径代码就是正常执行流程。面试官恰恰喜欢追问如果 Redis 连接断了怎么办Queue 里消息处理失败要不要重试网络超时你是同步等待还是异步回调。你在写代码时多问自己两个 Where异常分支和质量防线就有保障这些匹配的最后都是分红项。第四个是不注重代码运行验证。「可运行」和「看起来能跑」是两码事笔试时间允许就构建一次跑通后再交。装好测试框架就顺手跑一下总比你提交一个编译都不过的代码强。第五个是忽略前端面试题分布式锁面试题这种关键词背后的题库化趋势。我整理这些题目最大的感受是现在面试已经形成了新式八股但 AI Coding 八股跟传统八股不同它更偏向场景实现原理三合一。只刷概念不刷题目根本扛不住现场让你写代码的环节。建议按技术栈把经典场景题过一遍每题都调到可运行面试当天才是真正的降维打击。这五个细节我整理这份AI Coding面试题合集时反复提醒自己也希望你看完之后能少走点弯路。工具会越来越强但工程师的底层判断能力永远是核心资产。
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