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https://github.com/Yuukiy/JavSP.git
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# vim:foldmethod=marker
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scanner:
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# 推测番号前忽略文件名中的特定字符串（忽略大小写，以英文分号;分隔）
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# 大多数情况软件能够自动识别番号，只有当文件名中特定的部分导致番号识别错误时才需要更新此设置
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# 要忽略的正则表达式（如果你不熟悉正则表达式，请不要修改此配置，否则可能严重影响番号识别效果）
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ignored_id_pattern:
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- '(144|240|360|480|720|1080)[Pp]'
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- '[24][Kk]'
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- '\w+2048\.com'
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- 'Carib(beancom)?'
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- '[^a-z\d](f?hd|lt)[^a-z\d]'
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# 整理哪个文件夹下的影片？（此项留空时将在运行时询问）
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input_directory: null
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# 哪些后缀的文件应当视为影片？
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filename_extensions: [.3gp, .avi, .f4v, .flv, .iso, .m2ts, .m4v, .mkv, .mov, .mp4, .mpeg, .rm, .rmvb, .ts, .vob, .webm, .wmv, .strm, .mpg]
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# 扫描影片文件时忽略指定的文件夹
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ignored_folder_name_pattern: ['^\.', '^#recycle$', '^#整理完成$', '^#不要扫描$']
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# 匹配番号时忽略小于指定大小的文件
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# 格式要求：https://docs.pydantic.dev/2.0/usage/types/bytesize/
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minimum_size: 232MiB
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network:
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# 设置代理服务器地址，支持 http, socks5/socks5h 代理，比如'http://127.0.0.1:1080'
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# null表示禁用代理
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proxy_server: null
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# 网络问题导致抓取数据失败时的重试次数，通常3次就差不多了
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retries: 3
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# https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601#Durations
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timeout: PT10S
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# 对列表中的地址不使用梯子（如果启用了的话）
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unproxied: [
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'https://www.seedmm.help',
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'https://javdb368.com',
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'https://www.y78k.com',
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'https://www.javbus.one',
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'https://www.tellme.pw',
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]
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# 各个站点的代替地址。
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# JavSP会按顺序尝试列表里的每一个服务器，如果都不行会使用默认的主站点地址
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fallback:
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javbus: ['https://www.seedmm.help']
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javdb: ['https://javdb368.com']
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javlib: ['https://www.y78k.com']
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crawler:
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# 要使用的爬虫列表（汇总数据时从前到后进行）
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# airav avsox avwiki fanza fc2 fc2fan javbus javdb javlib javmenu jav321 mgstage prestige arzon arzon_iv
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selection:
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normal: [airav, avsox, javbus, javdb, javlib, jav321, mgstage, prestige]
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fc2: [fc2, avsox, javdb, javmenu, fc2ppvdb]
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cid: [fanza]
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getchu: [dl_getchu]
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gyutto: [gyutto]
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# 爬虫至少要获取到哪些字段才可以视为抓取成功？
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required_keys: [cover, title]
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# 努力爬取更准确更丰富的信息（会略微增加部分站点的爬取耗时）
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hardworking: true
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# 使用网页番号作为最终番号（启用时会对番号大小写等进行更正）
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respect_site_avid: true
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# 刮削一部电影后的等待时间（设置为0禁用此功能）
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# https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601#Durations
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sleep_after_scraping: PT1S
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# 是否使用javdb的封面（fallback/yes/no, 默认fallback: 如果能从别的站点获得封面则不用javdb的以避免水印）
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use_javdb_cover: fallback
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# 是否统一女优艺名。启用时会尝试将女优的多个艺名统一成一个
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normalize_actress_name: true
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# 配置整理时的命名规则
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# path_pattern, nfo_title_pattern和name_pattern中可以使用变量来引用影片的数据，支持的变量列表见下面的地址:
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# https://github.com/Yuukiy/JavSP/wiki/NamingRule-%7C-%E5%91%BD%E5%90%8D%E8%A7%84%E5%88%99
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summarizer:
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# 整理时是否移动文件: true-移动所有文件到新文件夹; false-数据保存到同级文件夹，不移动文件
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move_files: true
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# 路径相关的选项
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path:
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# 存放影片、封面等文件的文件夹路径
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output_folder_pattern: '#整理完成/{actress}/[{num}] {title}'
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# 影片、封面、nfo信息文件等的文件名将基于下面的规则来创建
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basename_pattern: '{num}'
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# 允许的最长文件路径（路径过长时将据此自动截短标题）
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length_maximum: 250
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# 是否以字节数来计算文件路径长度
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length_by_byte: true
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# 路径中的{actress}字段最多包含多少名女优？
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max_actress_count: 10
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# 是否用硬链接方式整理文件？硬链接可以节省空间，但不是所有文件系统都支持
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hard_link: false
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#标题处理
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title:
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# 删除尾部可能存在的女优名
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remove_trailing_actor_name: true
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# 下面这些项用来设置对应变量为空时的替代信息
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default:
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title: '#未知标题'
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actress: '#未知女优'
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series: '#未知系列'
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director: '#未知导演'
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producer: '#未知制作商'
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publisher: '#未知发行商'
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# NFO文件生成相关的选项
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nfo:
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# nfo文件的名称
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basename_pattern: "movie"
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# nfo文件中的影片标题（即媒体管理工具中显示的标题）
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title_pattern: '{num} {title}'
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# 要添加到自定义分类的字段，空列表表示不添加
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custom_genres_fields: ['{genre}', '{censor}']
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# 要添加到自定义标签的字段，空列表表示不添加
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custom_tags_fields: ['{genre}', '{censor}']
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||
# 依次设置 已知无码/已知有码/不确定 这三种情况下 {censor} 对应的文本(可以利用此变量将有码/无码影片整理到不同文件夹)
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censor_options_representation: ['无码', '有码', '打码情况未知']
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cover:
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# 封面文件的名称（不含拓展名），可以使用如`{title}`等字段
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basename_pattern: "poster"
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# 尽可能下载高清封面？（高清封面大小约 8-10 MiB，远大于普通封面，如果你的网络条件不佳，会降低整理速度）
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highres: true
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# 在封面图上添加水印（标签），例如“字幕”
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add_label: false
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crop:
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# 要使用图像识别来裁剪的番号系列需要匹配的正则表达式
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on_id_pattern:
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- '^\d{6}[-_]\d{3}$'
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- '^ARA'
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- '^SIRO'
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- '^GANA'
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- '^MIUM'
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- '^HHL'
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# 要使用的图像识别引擎，详细配置见文档 https://github.com/Yuukiy/JavSP/wiki/AI-%7C-%E4%BA%BA%E8%84%B8%E8%AF%86%E5%88%AB
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# NOTE: 此处无法直接对应，请参照注释手动填入
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engine: null # null表示禁用图像剪裁
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## 使用Slimeface: {{{
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# engine:
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# name: slimeface
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## }}}
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fanart:
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# 横版封面文件的名称（不含拓展名），可以使用如`{title}`等字段
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basename_pattern: "fanart"
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extra_fanarts:
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# 是否下载剧照？
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enabled: true
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# 间隔的两次封面爬取请求之间应该间隔多久
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scrap_interval: PT1.5S
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translator:
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# 翻译引擎，可选: google, bing, baidu, claude(haiku), openai （Google可以直接免费使用。留空表示禁用翻译功能）
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# 进阶功能的文档 https://github.com/Yuukiy/JavSP/wiki/Translation-%7C-%E7%BF%BB%E8%AF%91
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engine: null
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## 使用百度翻译: {{{
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# engine:
|
||
# name: baidu
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||
# # 百度翻译的APP ID和密钥
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# app_id: ''
|
||
# api_key: ''
|
||
## }}}
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||
## 使用必应翻译: {{{
|
||
# engine:
|
||
# name: bing
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||
# # 微软必应翻译（Azure 认知服务 → 翻译）的密钥
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||
# api_key: ''
|
||
## }}}
|
||
## 使用Claude翻译: {{{
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||
# engine:
|
||
# name: claude
|
||
# # Claude的密钥 (使用haiku模型)
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||
# api_key: ''
|
||
## }}}
|
||
## 使用OpenAI翻译: {{{
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||
# engine:
|
||
# name: openai
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||
# # OpenAI API（默认使用 Groq，可替换成任何兼容 OpenAI 的第三方 API）
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# url: 'https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions'
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# api_key: ''
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||
# # 要使用的模型（默认使用 Groq 的 llama-3.1-70b-versatile 模型，若使用 OpenAI 官方 API 的话一般模型为 gpt-3.5-turbo）
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# model: llama-3.1-70b-versatile
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## }}}
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||
# 是否翻译各个字段
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fields:
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# 是否翻译标题
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title: true
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||
# 是否翻译剧情简介
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plot: true
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other:
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# 是否允许检查更新。如果允许，在有新版本时会显示提示信息和新版功能
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check_update: true
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# 是否允许检查到新版本时自动下载
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auto_update: false
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