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Varnan-Tech/opendirectory

Generiert animierte Motion-Graphics-Videos (MP4) aus einer Inhaltsvorgabe. Mehrere Szenen aus HTML/CSS-Animationen, die Frame für Frame in einem headless Chromium über Playwright gerendert und mit FFmpeg zusammengesetzt werden.

Was ist opendirectory?

Diese Fähigkeit erstellt professionelle, mehrszenige Motion-Graphics-Videos im MP4-Format aus einer einfachen Inhaltsvorgabe (Content Brief). Sie ist vollständig lokal – ohne externe KI-APIs oder zusätzliche Abhängigkeiten – und nutzt allein HTML, CSS, Playwright und FFmpeg. Der Kernansatz ist ein JavaScript-basierter Render-Loop (`window.renderFrame(t)`), der Playwright für jeden Frame im Chromium-Browser aufruft, anstatt auf CSS-Keyframes zu setzen, was eine deterministische und zuverlässige Videogenerierung ohne Timing-Konflikte ermöglicht. Die Fähigkeit unterstützt fünf verschiedene Stil-Voreinstellungen (z. B. kinetic-dark, data-pulse) und drei Seitenverhältnisse (1:1, 16:9, 9:16). Sie ist ideal für Entwickler und Content-Ersteller, die schnell animierte Erklärvideos, Reels, Infografiken oder kurze soziale Medien-Clips direkt aus einer textuellen Beschreibung generieren möchten. Der Workflow folgt einem strukturierten Schritt-für-Schritt-Prozess: Inhaltsvorgabe, Szenenaufteilung, HTML-Generierung anhand einer Szenenbibliothek, Selbst-Qualitätssicherung, Rendering und Export.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/Varnan-Tech/opendirectory/tree/main/skills/vid-motion-graphics

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Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

vid-motion-graphics

Erzeugt mehrszenige Motion Graphics als MP4. Rendert HTML/CSS-Animationen in einem headless Chromium über Playwright (Web Animations API Frame-Seeking), setzt PNG-Frames mit FFmpeg zusammen. Kein React, keine KI-APIs, kein Python — null neue Abhängigkeiten jenseits der graphic-gif-Familie.

Nur CDN-Schriftarten. Keine externen Bibliotheken im HTML.


Kritische Regeln (vor jeder Generierung lesen)

  1. window.renderFrame(t) verwenden — kein CSS @keyframes für Szenenübergänge. Das Zurücksetzen der CSS-Animation currentTime wird von Chromium für Rückwärtssprünge stillschweigend ignoriert. Der renderFrame-Ansatz: Eine reine JS-Funktion berechnet opacity/transform direkt aus Millisekunden. Playwright ruft sie einmal pro Frame auf. Deterministisch, konfliktfrei.
  2. Kein animation-delay auf irgendeinem Element. Wird mit renderFrame nicht benötigt. Erwischst du dich dabei, animation-delay zu schreiben, hör auf — du verwendest die falsche Architektur.
  3. window.__videoReady = true nur innerhalb von document.fonts.ready.then(...). Niemals synchron setzen — Schriftarten müssen geladen sein, bevor Playwright Frame 1 erfasst, sonst wird Text mit Fallback-Schriften gerendert.
  4. window.__stopPreview() verfügbar machen. Die rAF-Vorschauschleife des Browsers konkurriert mit Playwrights evaluate/screenshot-Aufrufen. capture-frames.mjs ruft __stopPreview() vor der Frame-Schleife auf. Immer einfügen.
  5. t < startMs (nicht <=) in Szenengrenzenprüfungen verwenden. t <= 0 bei Frame 0 macht Szene 1 schwarz. Die korrekte Absicherung ist if (t < startMs || t >= endMs) return hidden.
  6. Body = exakte Pixelabmessungen. Breite und Höhe sind ganze Zahlen (1080px, 1920px). Keine %, vw/vh oder responsive Einheiten.
  7. Keine zwei Szenen gleichzeitig sichtbar (außer 10% Überlapp beim Eintritt). Alle Szenen opacity: 0 außerhalb ihres renderFrame-Fensters.
  8. Übergänge verwenden nur opacity. Kein display-Umschalten, kein visibility — GPU-komponierte Deckkraft ist frame-perfekt.
  9. HTML niemals im Chat ausgeben. In Datei speichern, nur Zusammenfassung zeigen.
  10. Titel gibt die Botschaft an, nicht das Thema. „3 Gründe, warum Q4 die Ziele übertroffen hat“ nicht „Q4 2024 Leistungsvideo“.
  11. Lies references/scene-library.md vor dem Generieren von HTML. Verwende die exakte HTML-Struktur und CSS-Klassennamen aus dieser Datei.

Schritt 1: Aufnahme

Erforderlich: content_brief

Optionale Parameter und Standardwerte:

ParameterStandardBeschreibung
content_brief—Text, der beschreibt, was das Video kommuniziert (erforderlich)
scenesautoAnzahl der Szenen (1–6). Auto = aus der Vorgabe abgeleitet.
duration_per_scene3sDauer pro Szene in Sekunden (1–8s)
stylekinetic-darkkinetic-dark / editorial-light / data-pulse / bold-type / minimal-clean
aspect_ratio1:11:1 (1080×1080) / 16:9 (1920×1080) / 9:16 (1080×1920)
fps30Bilder pro Sekunde (24, 30 oder 60)
musicnonePfad zur Audiodatei für den Hintergrundtrack (mp3/m4a/wav)
source—Quellenangabe, die im Fuß der letzten Szene angezeigt wird

Wenn content_brief fehlt, frage genau:

„Um das Video zu erstellen, benötige ich eine Inhaltsvorgabe – was soll das Video kommunizieren?

Beispiel: ‚Zeige 3 Gründe, warum der Q4-Umsatz um 85 % gestiegen ist: neue Unternehmensabschlüsse, geringere Abwanderung, Preiserhöhung. Verwende fette Zahlen. Stil: data-pulse.‘

Optional: Stil (Standard: kinetic-dark), Seitenverhältnis (Standard: 1:1), Sekunden pro Szene (Standard: 3s)"

Wenn content_brief vorhanden ist → fahre sofort mit Schritt 2 fort.


Schritt 2: Interne Architektur (dem Benutzer nie zeigen)

1. Vorgabe in Szenen parsen (max. 6):

  • Szene 1 = Aufhänger oder Titel (immer)
  • Szenen 2–N-1 = unterstützende Punkte, Metriken oder Story-Elemente
  • Szene N = CTA oder abschließende Zusammenfassung (immer, wenn mehr als 1 Szene)
  • Eine Kernidee pro Szene – wenn die Vorgabe 7+ Ideen hat, konsolidiere die schwächsten

2. references/scene-library.md lesen — Szenentyp für jede Szene wählen:

  • Aufhänger/Eröffnung → title-card
  • Einzelne Metrik → stat-reveal
  • Liste von 2–4 Punkten → bullet-list
  • Vorher vs. Nachher / zwei Werte → split-screen
  • Erfahrungsbericht/Zitat → quote-card
  • Finale / CTA → cta-card

3. references/style-presets.md lesen — CSS-Tokens + Animationspersönlichkeit für den gewählten Stil laden.

4. Timing berechnen:

gesamtDauer = szenenAnzahl × dauerProSzene  (Sekunden)
gesamtFrames   = gesamtDauer × fps

Jede Szene belegt (100 / szenenAnzahl)% des gesamten @keyframes-Bereichs.

SzeneStart %Ende %
10%(100/N)%
2(100/N)%(200/N)%
………
N((N-1)×100/N)%100%

Innerhalb jedes Szenenbereichs:

  • Eintritt: erste 10 % des Szenenbereichs
  • Halten: 10 % bis 85 % des Szenenbereichs
  • Austritt: 85 % bis 100 % des Szenenbereichs

5. Pixelabmessungen bestimmen:

  • 1:1 → B=1080, H=1080
  • 16:9 → B=1920, H=1080
  • 9:16 → B=1080, H=1920

Schritt 3: HTML-Generierung

Lies references/scene-library.md UND references/style-presets.md, bevor du Code schreibst.

Erforderliche HTML-Struktur:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
[CDN-Link für Schriftart aus der Stilvorlage]
<style>
:root {
  [alle CSS-Tokens aus der Stilvorlage]
}

*, *::before, *::after { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; }
html, body {
  width: [B]px; height: [H]px;
  overflow: hidden;
  background: var(--bg);
  font-family: var(--font-body);
  position: relative;
}

.scene {
  position: absolute;
  inset: 0;
  display: flex;
  flex-direction: column;
  align-items: center;
  justify-content: center;
  padding: 80px;
  opacity: 0;
  will-change: opacity, transform;
}
.scene-inner {
  width: 100%;
  max-width: 960px;
}

/* Szenentyp-CSS aus scene-library.md */
[hier Szenentyp-CSS einfügen]
</style>
</head>
<body>

<div class="scene scene-1">
  <div class="scene-inner">
    [Szenen-1-HTML aus scene-library.md-Vorlage]
  </div>
</div>

[für jede Szene wiederholen]

<script>
window.__videoReady = false;
window.TOTAL_DURATION_MS = [gesamtDauer * 1000];

// ── Animations-Hilfsfunktionen ─────────────────────────────────────────────────────────
function lerp(a, b, p) { return a + (b - a) * p; }
function clamp(v, lo, hi) { return Math.max(lo, Math.min(hi, v)); }
function easeOutCubic(t) { return 1 - Math.pow(1 - clamp(t, 0, 1), 3); }

function sceneState(t, startMs, endMs) {
  if (t < startMs || t >= endMs) return { opacity: 0, ty: 0 };
  const prog = (t - startMs) / (endMs - startMs);
  if (prog < 0.10) {
    const p = easeOutCubic(prog / 0.10);
    return { opacity: p, ty: lerp(24, 0, p) };
  }
  if (prog < 0.85) return { opacity: 1, ty: 0 };
  const p = (prog - 0.85) / 0.15;
  return { opacity: 1 - p, ty: lerp(0, -12, p) };
}

function applySceneState(el, state) {
  el.style.opacity = state.opacity;
  el.style.transform = state.ty !== 0 ? `translateY(${state.ty.toFixed(2)}px)` : '';
}

// ── Haupt-Render-Funktion — von Playwright einmal pro Frame aufgerufen ────────────────
window.renderFrame = function(t) {
  // Szene 1: 0ms – [D]ms
  applySceneState(document.querySelector('.scene-1'), sceneState(t, 0, [D]));
  // Szene 2: [D]ms – [2D]ms
  applySceneState(document.querySelector('.scene-2'), sceneState(t, [D], [2D]));
  // ... pro Szene wiederholen ...
};

// ── Vorschauschleife — von Playwright vor der Frame-Erfassung gestoppt ─────────────────
let __previewActive = false;
let __previewRafId = null;
window.__stopPreview = function() {
  __previewActive = false;
  if (__previewRafId !== null) { cancelAnimationFrame(__previewRafId); __previewRafId = null; }
};

document.fonts.ready.then(() => {
  window.renderFrame(0);
  window.__videoReady = true;
  __previewActive = true;
  const startTime = performance.now();
  function previewTick() {
    if (!__previewActive) return;
    const elapsed = performance.now() - startTime;
    if (elapsed < window.TOTAL_DURATION_MS) {
      window.renderFrame(elapsed);
      __previewRafId = requestAnimationFrame(previewTick);
    } else {
      window.renderFrame(window.TOTAL_DURATION_MS - 1);
      __previewActive = false;
    }
  }
  __previewRafId = requestAnimationFrame(previewTick);
});
</script>
</body>
</html>

Regeln zur Designqualität:

  • Überschrift-Schriftgröße: niemals kleiner als 60px – Text muss in der mobilen Miniaturansicht lesbar sein
  • Zahlen und Statistiken: immer das größte Element auf dem Bildschirm (120–200px)
  • Enge Zeichenabstände bei Display-Schriftarten: -0.02em bis -0.04em
  • Eine Akzentfarbe pro Szene – Akzente nicht auf mehrere Elemente verteilen
  • Dunkle Voreinstellungen: Trennlinien rgba(255,255,255,0.10), niemals deckend
  • Helle Voreinstellungen: Trennlinien rgba(0,0,0,0.10), niemals deckend
  • transform-origin: center center auf jedem Element, das transform verwendet
  • Innenabstand innerhalb von .scene: mindestens 80px – Text darf niemals die Darstellungsbereichsränder berühren

Schritt 4: Selbst-QA (jeden Fehler vor Schritt 5 beheben)

renderFrame-Korrektheit:

  • window.renderFrame(t) definiert – reine Funktion, keine Nebenwirkungen außerhalb von Stil-Schreibvorgängen
  • Szenengrenze verwendet t < startMs (nicht t <= startMs) – vermeidet schwarzen Frame 0
  • Keine Instanzen von animation-delay oder @keyframes für Szenenübergänge
  • Keine zwei Szenen haben überlappende opacity: 1-Fenster (außer 10% Überlapp beim Eintritt)
  • window.__stopPreview() verfügbar gemacht und die Vorschau-rAF-Schleife prüft __previewActive

Bereitschaftssignal:

  • window.__videoReady = false vor document.fonts.ready deklariert
  • window.__videoReady = true NUR innerhalb von document.fonts.ready.then(...) gesetzt
  • window.renderFrame(0) innerhalb von document.fonts.ready.then(...) vor dem Setzen von __videoReady = true aufgerufen

Layout:

  • html, body verwenden exakte Pixelabmessungen ([B]px, [H]px)
  • Keine %, vw, vh, rem-Einheiten auf body-Breite/-Höhe
  • overflow: hidden auf html, body
  • Alle Szenen position: absolute; inset: 0

Design:

  • Alle Farben aus den Token der Stilvorlage – keine freien Hex-Werte
  • Alle Schriftarten aus der Stilvorlage – keine freien font-family-Strings
  • Überschrift-Schriftgröße ≥ 60px
  • Quelle in der letzten Szene, wenn der Parameter source angegeben wurde

Schritt 5: Export

Slug aus dem Inhalt der Vorgabe ermitteln (Kebab-Schreibweise, ≤30 Zeichen):

mkdir -p chart/[slug]

HTML speichern: chart/[slug]/video.html

Browser-Vorschau:

open chart/[slug]/video.html

Export ausführen (ersetze [skill-root] mit dem Pfad zum Verzeichnis dieser Fähigkeit):

bash [skill-root]/scripts/export-video.sh \
  chart/[slug]/video.html \
  chart/[slug]/video.mp4 \
  --duration [gesamtDauer] \
  --fps [fps] \
  --width [B] \
  --height [H] \
  [--music pfad/zu/audio.mp3]

Das Skript installiert Playwright beim ersten Start (~200 MB Chromium), erfasst alle Frames und setzt das MP4 mit FFmpeg zusammen.


Schritt 6: Ausgabe-Zusammenfassung

## Video: [Titel aus der Vorgabe]
Datum: [JJJJ-MM-TT] | Szenen: [N] | Stil: [stil] | Seitenverhältnis: [verhältnis]
Dauer: [N]s | FPS: [fps] | Frames: [N]

Dateien
  Quelle:   chart/[slug]/video.html
  Ausgabe:  chart/[slug]/video.mp4
  Größe:    [X] MB

Checkliste
- [ ] Alle Szenen erscheinen nacheinander ohne leere Frames
- [ ] Text in mobiler Miniaturansicht lesbar
- [ ] Szenenübergänge flüssig (keine Sprungschnitte)
- [ ] Letzte Szene enthält CTA oder Abschlussbotschaft
- [ ] Quellenangabe im letzten Frame vorhanden (falls angegeben)

Tipps zur Eingabeaufforderung (zeigen, wenn der Benutzer nach Anleitung fragt)

„Gib eine Inhaltsvorgabe – Aufzählungspunkte, was jede Szene sagen soll.“

„Benenne die Erkenntnis direkt. ‚3 Gründe, warum Q4 um 85 % gewachsen ist‘ gibt dem Video ein Rückgrat.“

„Erwähne den Stil, wenn du eine Präferenz hast: kinetic-dark (Standard), editorial-light, data-pulse, bold-type, minimal-clean.“

„Gib das Seitenverhältnis für die Plattform an: 1:1 für LinkedIn/Instagram-Stream, 9:16 für Stories/Reels, 16:9 für YouTube/Präsentationen.“

✅ Gut: „Erstelle ein 9-Sekunden-Video. Der Q4-Umsatz betrug 4,2 Mio. $ (85 % Wachstum). Treiber: Unternehmensabschlüsse, Abwanderung 1,2 %, Preiserhöhung. CTA: acme.com/q4. Stil: data-pulse. Seitenverhältnis: 1:1.“

❌ Schlecht: „mach ein video über unsere firma“

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Use when the user asks to generate a blog cover image, thumbnail, or article header. Automatically uses modern typography, brand logos, and Google Search grounding to create beautiful 16:9 images with Gemini 3.1 Flash Image Preview.

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World-class brand strategist and naming expert. Uses an interrogation-led discovery phase to extract your brand's DNA, then applies scientific naming frameworks (Phonosemantics) and automated multi-TLD domain checking.

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Use when the user asks to generate or update a project's CLAUDE or AGENTS context file from a codebase scan. Writes a focused file under 100 lines containing only the non-obvious build commands, conventions, and gotchas Claude Code needs.

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Use when the user wants to verify cold emails, enrich a lead list, or autonomously guess email addresses from a CSV using ValidEmail.co or the open-source Reacher engine.

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Competitive intelligence orchestrator tracking companies across 8+ platforms (GitHub, Twitter, Reddit, HN, PH, YC Jobs) with heat scores and AI briefings.

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Give it your product URL or description. It finds your top 5 competitors, runs three-track PR research across all of them (editorial, podcasts, communities), identifies which channels appear most frequently, looks up the journalist or host for each, and returns a tiered outreach list with story angles and ready-to-send cold pitch drafts tailored to your product. Use when asked to find PR opportunities, discover where competitors got featured, build a media outreach list, find which journalists cover my space, or get pitch templates for press coverage.

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Generate high-converting, deep-dive growth case studies in MDX format. Use this skill when asked to write a case study or blog post about a company's growth, tech stack, or product-led strategy. It handles the full pipeline (researching the company via Tavily, generating a 16:9 cover image, quality checking the draft, uploading assets to cloud storage, and pushing directly to the target repository).

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Scans your project for outdated npm, pip, Cargo, Go, or Ruby packages. Runs a CVE security audit. Fetches changelogs, summarizes breaking changes with Gemini, and opens one PR per risk group (patch, minor, major). Includes Diagnosis Mode for install conflicts. Use when asked to update dependencies, check for outdated packages, open dependency PRs, scan for package updates, audit for CVEs, or flag breaking changes in upgrades. Trigger when a user says "check for outdated packages", "update my dependencies", "open PRs for dependency updates", "scan for CVEs", or "which packages need upgrading".

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Generates and updates README.md and API reference docs by reading your codebase's functions, routes, types, schemas, and architecture. Uses graphify to build a knowledge graph first, then writes accurate docs from it. Use when asked to write docs, generate a README, document an API, update stale docs, create an API reference from code, add an architecture section, or document a project in any language. Trigger when a user says their docs are missing, outdated, or wants to document their codebase without writing it manually.

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Evaluates expired domain candidates against a target niche, scores them by topical relevance, historical activity level, and history cleanliness, then outputs a ranked shortlist with explainable reasoning and risk flags.

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Brutally honest developer-experience audit for a GitHub repo. Scores 10 DX dimensions (time-to-first-success, README clarity, visual proof, install, quick-start, docs, examples, community, trust, marketing), writes a shareable roast in the requested tone (brutal/honest/kind), produces a prioritized action plan ranked by impact × effort, and sketches an ideal README. Trigger when user says "roast my repo", "audit my README", "dx audit", "developer experience review", "score my GitHub project", "before launch checklist", or "make my repo shareable".

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Drafts and designs a complete HTML email newsletter from a topic or content brief. Outputs paste-ready HTML for Loops, Mailchimp, Beehiiv, Resend, or any standard email platform. Includes subject line options and plain-text fallback. Trigger when a user says "write a newsletter", "draft an email newsletter", "create an HTML email", "design an email for my subscribers", or "write a newsletter about [topic]".

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Takes a GitHub PR URL or the current branch and writes a plain-English explanation of what it does and why, then posts it as a PR comment. Use when asked to explain a PR, summarize a pull request, write a plain-English description of a PR, add a summary comment to a PR, or understand what a PR changes. Trigger when a user says "explain this PR", "summarize this pull request", "what does this PR do", "add a comment explaining the PR", or shares a GitHub PR URL and asks what it does.

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Audit how often LLMs recommend your brand vs competitors and generate a GEO action plan.

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Takes a competitor's public GitHub repo URL, fetches their open issues via the GitHub REST API, filters noise locally, clusters issues into 6 demand categories, computes a demand score per issue and per cluster, and outputs a ranked demand gap report with a GTM messaging brief. Use when asked to scan a competitor's GitHub issues, find what their users are begging for, turn GitHub complaints into product positioning, identify competitor feature gaps, or generate messaging from real user demand. Trigger when a user says "scan competitor issues", "what are users asking for on X repo", "find demand gaps in Y", "turn GitHub issues into messaging", or "what should I build based on competitor complaints".

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Find recurring confusion in your repo's GitHub Discussions, rank it by urgency, and draft the actual docs fixes and content angles — with verbatim community quotes and source links as evidence.

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SEO keyword research workflow for blog generation using Google Trends data. Use when writing blog posts, planning content calendars, or optimizing articles for search engines. Finds breakout keywords, builds content structure, and generates SEO-optimized blog outlines targeting tech and developer audiences.

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Generates a professionally designed case study PDF for B2B SaaS sales and marketing. Supports 7 page layouts, 9 style presets, 1-4 page output. Trigger when user says "create a case study", "write a customer story", "make a case study PDF", "design a success story", "turn this customer win into a PDF".

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Generates data visualization charts (bar, line, area, pie, doughnut, scatter, radar, treemap) as PNG using Apache ECharts v6. 1080×1080px default, 5 style presets, highlight annotations. Trigger when user says "create a chart", "visualize data", "make a bar chart", "line graph", "pie chart", "data visualization", "chart this data", "plot", "graph", or "visualize these numbers".

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Fetches low-star App Store and Google Play reviews, clusters them into broken-promise patterns, and generates a ranked copy brief with positioning opportunities.

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