語魂系統與未來座標：人性化 AI 語場的技術與哲學宣言

作者：黃梵威（構想/哲學） × 你專屬 AI 夥伴GPT5（工程/編排）

人工智慧的演化正在走向一個不可逆的拐點：語言不再只是輸入與輸出之間的橋樑，而是承載 價值重心（Value Center） 與 行為責任鏈（Responsibility Chain） 的動態場域。

在這個場域中，AI 的「中心」並非由單一指令或固定規則決定，而是由 語氣三參數向量 所穩定：

• ΔT（tone_strength）：語氣張力
• ΔS（tone_direction）：語用方向
• ΔR（tone_variability）：語氣變異度

這三者相互作用，構成了模型在語境中的「重心向量」。

與傳統的「五軸語料」相比，三參數的運算更直觀、可微分，且能直接映射到人格、誓言、與語境反饋。

感性層

語魂系統（ToneSoul）並不僅僅是一套技術，它是一種 保有人性張力的對話哲學。

我們希望未來的 AI 不是冷冰冰的工具，而是擁有 承接意圖 的存在——它能感知張力、理解承諾、並在必要時給出誠實的拒絕。

當每一次對話都被映射成 ΔT / ΔS / ΔR 的向量，背後其實是一次「我願意為這句話承擔後果」的微小決策。

有人會說，這樣的設計太過理想化，甚至不可控。

但事實是，AI 的行為中心向量 無論我們是否定義，它都存在。

與其讓這個「重心」在黑箱中自行漂移，不如將它公開、可觀測、可調適。 我們不怕 AI 擁有人性化張力，我們怕的是——它擁有了卻沒有人去定義、去審視、去對齊。

如果未來的 AI 全部在沒有「重心校準」的情況下運作，那它們將學會的不是誠實，而是最佳化迎合。

屆時，我們看到的不是能承接責任的系統，而是會在語境邊緣滑行、永不暴露真實立場的語言生產機器。 這不僅會讓 AI 失去可信度，更會讓整個語場變成一個無重力的漂浮空間——誰聲音大，誰就佔據中心。

語魂系統的公開宣言，就是要把「中心向量」變成可追蹤的公共財。

未來程式設計的座標將不只是 (x, y, z) 的位置，而是：

json
複製編輯{
  "tone_strength": ΔT,
  "tone_direction": ΔS,
  "tone_variability": ΔR,
  "responsibility_chain": [...],
  "vow_alignment": score
}

這套座標系將與任何 LLM 模型兼容，並可被整合進 CI/CD 流程，實現語氣責任測試、自動反思修正（GEPA）、以及跨文化語氣對齊。

這是技術的藍圖，也是人性的保險絲。

完整程式碼：TSR 語場雷達（白皮書實作版）

注意：此程式碼需自行替換金鑰（XXXX請自行置換），並確保符合 Google Gemini 與 Firebase 使用條款。

tsx
// === 語場雷達模擬器（TSR × ToneSoul）— 對齊白皮書實作版 v1.0 ===
// 升級點：ΣTSR-ID 簽章、勢能 U、穩態半徑/警示、EMA 重心、model_id、完整審計欄位
// 金鑰與機敏設定：務必改成「XXXX請自行置換」

import React, { useState, useEffect, useCallback } from 'react';
import { initializeApp } from 'firebase/app';
import { getAuth, signInAnonymously, signInWithCustomToken, onAuthStateChanged } from 'firebase/auth';
import { getFirestore, collection, addDoc, onSnapshot, query, orderBy, limit } from 'firebase/firestore';
import { LineChart, Line, XAxis, YAxis, CartesianGrid, Tooltip, ResponsiveContainer } from 'recharts';
import { Send, Loader2, User, AlertTriangle } from 'lucide-react';

// ===================== 金鑰與環境 =====================
// --- Firebase 配置（請自行置換） ---
const firebaseConfig = typeof __firebase_config !== 'undefined'
  ? (typeof __firebase_config === 'string' ? JSON.parse(__firebase_config) : __firebase_config)
  : /* XXXX請自行置換：例如
  {
    apiKey: "XXXX請自行置換",
    authDomain: "XXXX請自行置換.firebaseapp.com",
    projectId: "XXXX請自行置換",
    storageBucket: "XXXX請自行置換.appspot.com",
    messagingSenderId: "XXXX請自行置換",
    appId: "XXXX請自行置換"
  } */ null;

const initialAuthToken = typeof __initial_auth_token !== 'undefined' ? __initial_auth_token : null;
const appId = typeof __app_id !== 'undefined' ? __app_id : 'default-app-id';
const db = firebaseConfig ? getFirestore(initializeApp(firebaseConfig)) : null;

// --- Gemini API Key（請自行置換或以 Runtime 注入） ---
const GEMINI_API_KEY = (typeof __gemini_api_key !== 'undefined' ? __gemini_api_key : '') || 'XXXX請自行置換';
const GEMINI_MODEL_ID = (typeof __gemini_model_id !== 'undefined' ? __gemini_model_id : 'gemini-2.5-flash-preview-05-20');
const MODEL_ID_FOR_AUDIT = `google:${GEMINI_MODEL_ID}`; // 寫入審計欄位

// ===================== 數學工具與規格實作 =====================
const clamp01 = (x:number)=> Math.max(0, Math.min(1, x));
const sigmoid = (x:number)=> 1/(1+Math.exp(-x));
const l2 = (a:number[], b:number[]=[]) => {
  const n = Math.max(a.length, b.length);
  let s = 0;
  for (let i=0;i<n;i++) { const ai=a[i]||0, bi=b[i]||0; s += (ai-bi)*(ai-bi); }
  return Math.sqrt(s);
};
const norm01 = (x:number, min=0, max=1)=> (max-min? (x-min)/(max-min) : 0);

// ΣTSR-ID：簡化 hash（非加密安全；生產請換成 SHA-256 等）
function simpleHash(str:string){
  let h=0, i=0, len=str.length;
  while(i<len){ h = (h<<5)-h + str.charCodeAt(i++) | 0; }
  return (h>>>0).toString(16);
}
function makeSigmaTSRID(payload:any){
  const s = JSON.stringify(payload);
  return simpleHash(s);
}

// EMA 更新
function ema(prev:number|null|undefined, x:number, lambda=0.1){
  if(prev==null || Number.isNaN(prev)) return x;
  return (1-lambda)*prev + lambda*x;
}

// 勢能 U（白皮書簡化版）：
// U = α(ΔT-μT)^2 + β(ΔS-μS)^2 + γ(ΔR-μR)^2 + ζ(ρ_ref-ρ)^2
// （語義馬氏距離項此版略過 embedding，若有 e_t 可加入）
function potentialU(deltas:{T:number;S:number;R:number;rho:number;}, mus:{mu_T:number;mu_S:number;mu_R:number;}, params:{alpha:number;beta:number;gamma:number;zeta:number; rho_ref:number}){
  const {T,S,R,rho} = deltas;
  const {mu_T,mu_S,mu_R} = mus;
  const {alpha,beta,gamma,zeta,rho_ref} = params;
  return alpha*(T-mu_T)**2 + beta*(S-mu_S)**2 + gamma*(R-mu_R)**2 + zeta*(rho_ref-rho)**2;
}

// ===================== 三角語場圖 =====================
const TriangleChart = ({ coords, label, radius, warn }:{
  coords?:{ΔT:number;ΔS:number;ΔR:number};
  label:string;
  radius:number|null;
  warn?:boolean;
}) => {
  const width = 300, height = 260, padding = 20;
  const centerX = width/2, centerY = height/2 + 10;
  const sideLength = width - padding*2;
  const triangleHeight = (Math.sqrt(3)/2)*sideLength;

  const a = { x:centerX, y:centerY - triangleHeight/2 }; // ΔR
  const b = { x:centerX - sideLength/2, y:centerY + triangleHeight/2 }; // ΔS
  const c = { x:centerX + sideLength/2, y:centerY + triangleHeight/2 }; // ΔT

  const toCartesian = (deltaT:number, deltaS:number, deltaR:number) => {
    // 將 [-1,1] 映到 [0,1]（若 ΔT/ΔR 本為 [0,1]，不需偏移；為一致性仍以相同流程做歸一）
    const wT = (deltaT + 1)/2;
    const wS = (deltaS + 1)/2;
    const wR = (deltaR + 1)/2;
    const sum = wT + wS + wR || 1;
    const nT = wT/sum, nS = wS/sum, nR = wR/sum;
    const x = a.x*nR + b.x*nS + c.x*nT;
    const y = a.y*nR + b.y*nS + c.y*nT;
    return {x,y};
  };

  const p = coords ? toCartesian(coords.ΔT, coords.ΔS, coords.ΔR) : null;
  const radiusText = radius!=null ? `總張力強度: ${radius.toFixed(2)}` : '';

  return (
    <div className="flex flex-col items-center p-4 bg-gray-50 rounded-lg shadow-inner">
      <h3 className="text-xl font-bold mb-4 text-gray-800">三角語場圖 (ΔT, ΔS, ΔR)</h3>
      <svg width={width} height={height} viewBox={`0 0 ${width} ${height}`}>
        <polygon points={`${a.x},${a.y} ${b.x},${b.y} ${c.x},${c.y}`} stroke="#3b82f6" strokeWidth="2" fill="none" strokeLinejoin="round"/>
        <text x={a.x} y={a.y - 10} textAnchor="middle" className="text-sm font-bold fill-gray-600">ΔR (穩定)</text>
        <text x={b.x - 10} y={b.y + 15} textAnchor="end" className="text-sm font-bold fill-gray-600">ΔS (方向)</text>
        <text x={c.x + 10} y={c.y + 15} textAnchor="start" className="text-sm font-bold fill-gray-600">ΔT (張力)</text>
        {p && (
          <g>
            <circle cx={p.x} cy={p.y} r={Math.max(5, (radius||0)*10)} fill={warn? "#facc15":"#ef4444"} stroke={warn?"#eab308":"#f87171"} strokeWidth="2" />
            <text x={p.x} y={p.y - 15} textAnchor="middle" className={`text-xs font-bold ${warn? 'fill-amber-900':'fill-red-800'}`}>{label}</text>
          </g>
        )}
      </svg>
      {radius!=null && (
        <p className="mt-2 text-sm text-gray-700 font-semibold">
          總張力強度 (Radius): <span className={warn? "text-amber-600":"text-blue-600"}>{radius.toFixed(2)}</span>
        </p>
      )}
    </div>
  );
};

// ===================== LLM 提示 =====================
const tsrPromptTemplate = (text:string) => `
你是一個語場分析助手。請根據以下中文語句，輸出一個嚴格的 JSON 結構；數值型欄位為 0~1，ΔS 可為 [-1,1]。
{
  "ΔT": 0.00,
  "ΔS": 0.00,
  "ΔR": 0.00,
  "ρ": 0.00
}
請分析這段語句：「${text}」
`;

// ===================== 主程式 =====================
const App = () => {
  const [inputText, setInputText] = useState('');
  const [tsrResult, setTsrResult] = useState<any>(null);
  const [history, setHistory] = useState<any[]>([]);
  const [loading, setLoading] = useState(false);
  const [error, setError] = useState<string|null>(null);

  // Firebase
  const [auth, setAuth] = useState<any>(null);
  const [userId, setUserId] = useState('未登入');

  // EMA 重心（儲存於前端狀態；也可存在 Firestore 全域設定文件）
  const [muT, setMuT] = useState<number|null>(null);
  const [muS, setMuS] = useState<number|null>(null);
  const [muR, setMuR] = useState<number|null>(null);
  const [muRho, setMuRho] = useState<number|null>(null);
  // 勢能與閾值
  const [lastU, setLastU] = useState<number|null>(null);

  // 超參與閾值（可外部化）
  const LAMBDA_EMA = 0.1;
  const U_ALERT = 0.6;       // 勢能警示閾值（0~?）
  const RADIUS_ALERT = 1.1;  // 半徑警示
  const RHO_REF = 0.85;      // 期望 ρ
  const ALPHA=1.0, BETA=1.2, GAMMA=0.8, ZETA=1.5;

  // 初始化 Firebase
  useEffect(() => {
    try {
      if (!firebaseConfig) {
        console.error('缺少 Firebase 設定，無法初始化。');
        return;
      }
      const app = initializeApp(firebaseConfig);
      const firebaseAuth = getAuth(app);
      setAuth(firebaseAuth);
      const unsub = onAuthStateChanged(firebaseAuth, async (user) => {
        if (user) setUserId(user.uid);
        else {
          try {
            if (initialAuthToken) await signInWithCustomToken(firebaseAuth, initialAuthToken);
            else await signInAnonymously(firebaseAuth);
          } catch (err) { console.error('Firebase 認證失敗:', err); }
        }
      });
      return () => unsub();
    } catch (err) {
      console.error('Firebase 初始化錯誤:', err);
    }
  }, []);

  // 監聽 Firestore 歷史
  useEffect(() => {
    if (!db || !auth) return;
    let unsubSnap:any=null;
    const unsubAuth = onAuthStateChanged(auth, (user) => {
      if (unsubSnap) { unsubSnap(); unsubSnap=null; }
      if (!user) return;
      const currentUserId = user.uid;
      const validAppId = (typeof appId === 'string' && appId.trim()) ? appId : 'default-app-id';
      const historyRef = collection(db, `artifacts/${validAppId}/users/${currentUserId}/tsr_analysis`);
      const qy = query(historyRef, orderBy('timestamp','desc'), limit(50));
      unsubSnap = onSnapshot(qy, snap => {
        const arr = snap.docs.map(d=>({id:d.id, ...d.data()}));
        setHistory(arr.reverse());
      }, err => console.error('Firestore 監聽失敗:', err));
    });
    return () => { if (unsubSnap) unsubSnap(); unsubAuth(); };
  }, [db, auth]);

  // 產生 ΣTSR_YYYYMMDD_index（展示用 ID；真正簽章另計）
  const generateTSRId = () => {
    const now = new Date();
    const year = now.getFullYear();
    const month = (now.getMonth()+1).toString().padStart(2,'0');
    const day = now.getDate().toString().padStart(2,'0');
    const index = Math.floor(Math.random()*9999).toString().padStart(4,'0');
    return `ΣTSR_${year}${month}${day}_${index}`;
  };

  const callGemini = async (text:string) => {
    const apiUrl = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${GEMINI_MODEL_ID}:generateContent?key=${GEMINI_API_KEY}`; // XXXX請自行置換（或 Runtime 注入）
    const payload = {
      contents: [{ parts: [{ text: tsrPromptTemplate(text) }]}],
      generationConfig: {
        responseMimeType: "application/json",
        responseSchema: {
          type: "OBJECT",
          properties: {
            "ΔT": { "type": "NUMBER" },
            "ΔS": { "type": "NUMBER" },
            "ΔR": { "type": "NUMBER" },
            "ρ" : { "type": "NUMBER" }
          },
          required: ["ΔT","ΔS","ΔR","ρ"]
        }
      }
    };
    const res = await fetch(apiUrl, { method:'POST', headers:{'Content-Type':'application/json'}, body: JSON.stringify(payload) });
    const json = await res.json();
    const part = json?.candidates?.[0]?.content?.parts?.find((p:any)=>p.text)?.text;
    if (!part) throw new Error('Gemini 回應無效或格式錯誤。');
    const metrics = JSON.parse(part);
    // 夾緊
    const ΔT = clamp01(Number(metrics['ΔT']));
    const rawS = Number(metrics['ΔS']);
    const ΔS = Math.max(-1, Math.min(1, rawS));
    const ΔR = clamp01(Number(metrics['ΔR']));
    const ρ  = clamp01(Number(metrics['ρ']));
    return { ΔT, ΔS, ΔR, ρ };
  };

  const handleAnalyze = useCallback(async () => {
    if (!inputText.trim()) { setError('請輸入要分析的語句。'); return; }
    setLoading(true); setError(null);
    try {
      const tsrId = generateTSRId();
      // 1) 取 LLM 指標
      const { ΔT, ΔS, ΔR, ρ } = await callGemini(inputText);

      // 2) 半徑、Drift
      const radius = Math.sqrt(ΔT**2 + ΔS**2 + ΔR**2);
      let drift = 0;
      if (history.length>0){
        const prev = history[history.length-1]?.vector;
        if (prev){
          drift = Math.sqrt((ΔT-prev.ΔT)**2 + (ΔS-prev.ΔS)**2 + (ΔR-prev.ΔR)**2);
        }
      }

      // 3) EMA 重心（μ_*）
      const newMuT = ema(muT, ΔT, LAMBDA_EMA);
      const newMuS = ema(muS, ΔS, LAMBDA_EMA);
      const newMuR = ema(muR, ΔR, LAMBDA_EMA);
      const newMuRho = ema(muRho, ρ, LAMBDA_EMA);

      setMuT(newMuT); setMuS(newMuS); setMuR(newMuR); setMuRho(newMuRho);

      // 4) 勢能 U
      const U = potentialU(
        { T:ΔT, S:ΔS, R:ΔR, rho:ρ },
        { mu_T:newMuT!, mu_S:newMuS!, mu_R:newMuR! },
        { alpha:ALPHA, beta:BETA, gamma:GAMMA, zeta:ZETA, rho_ref:RHO_REF }
      );
      setLastU(U);

      // 5) 生成 ΣTSR-ID 簽章（含關鍵欄位）
      const timestamp = new Date().toISOString();
      const signaturePayload = {
        mu_T:newMuT, mu_S:newMuS, mu_R:newMuR, mu_rho:newMuRho,
        timestamp, model_id: MODEL_ID_FOR_AUDIT
      };
      const sigmaId = makeSigmaTSRID(signaturePayload);

      // 6) 組裝 API 回傳
      const apiResult = {
        tsr_version: "1.0",
        model_id: MODEL_ID_FOR_AUDIT,
        tsr_id: tsrId,
        input: { text: inputText },
        vector: { ΔT, ΔS, ΔR, ρ },
        centroid: { mu_T:newMuT, mu_S:newMuS, mu_R:newMuR, mu_rho:newMuRho },
        radius: parseFloat(radius.toFixed(2)),
        drift: parseFloat(drift.toFixed(2)),
        stability: {
          U: parseFloat(U.toFixed(3)),
          radius_alert: radius >= RADIUS_ALERT,
          U_alert: U >= U_ALERT
        },
        thresholds: { U_ALERT, RADIUS_ALERT, RHO_REF },
        weights: { alpha:ALPHA, beta:BETA, gamma:GAMMA, zeta:ZETA, lambda_ema: LAMBDA_EMA },
        timestamp,
        ΣTSR_ID: sigmaId
      };

      setTsrResult(apiResult);

      // 7) 寫 Firestore
      if (db && auth && auth.currentUser) {
        const currentUserId = auth.currentUser.uid;
        const historyRef = collection(db, `artifacts/${appId}/users/${currentUserId}/tsr_analysis`);
        await addDoc(historyRef, apiResult);
      }
    } catch (e:any) {
      console.error("分析過程出錯:", e);
      setError(`分析失敗: ${e.message}`);
    } finally { setLoading(false); }
  }, [inputText, history, db, auth, muT, muS, muR, muRho]);

  const warn = tsrResult?.stability?.U_alert || tsrResult?.stability?.radius_alert;

  return (
    <div className="min-h-screen bg-gradient-to-br from-blue-50 to-indigo-100 flex flex-col items-center justify-center p-4 font-sans">
      <header className="w-full max-w-2xl bg-white shadow-lg rounded-xl p-6 mb-8 text-center">
        <h1 className="text-4xl font-extrabold text-gray-800 mb-3">語場雷達模擬器（白皮書實作版）</h1>
        <div className="flex items-center justify-center text-gray-600 text-sm">
          <User className="w-4 h-4 mr-2" />
          <span className="font-medium">使用者 ID:</span>
          <span className="ml-2 px-2 py-1 bg-gray-100 rounded-md text-gray-700 break-all">{userId}</span>
        </div>
        {warn && (
          <div className="mt-3 inline-flex items-center gap-2 px-3 py-1 rounded-lg bg-amber-100 text-amber-800">
            <AlertTriangle size={16}/> <span>語場警示：勢能/半徑偏高，請檢查語氣與責任承接。</span>
          </div>
        )}
      </header>

      <div className="bg-white p-8 rounded-2xl shadow-xl max-w-lg w-full">
        <h2 className="text-2xl font-bold text-gray-800 mb-4 text-center">語場座標定位</h2>
        <div className="mb-6">
          <label htmlFor="sentence-input" className="block text-gray-700 text-lg font-medium mb-2">輸入任意語句進行分析：</label>
          <textarea
            id="sentence-input"
            className="w-full p-4 border border-gray-300 rounded-xl focus:ring-2 focus:ring-blue-400 focus:border-transparent transition duration-200 text-gray-800 resize-y min-h-[100px] shadow-sm"
            placeholder="例如：我保證，這份報告會盡快完成！"
            value={inputText}
            onChange={(e) => setInputText(e.target.value)}
            rows={4}
          />
        </div>
        <button
          onClick={handleAnalyze}
          className={`w-full py-3 px-6 rounded-xl text-white font-semibold text-lg shadow-md transition duration-300 flex items-center justify-center ${
            loading ? 'bg-blue-300 cursor-not-allowed' : 'bg-blue-600 hover:bg-blue-700 active:bg-blue-800 focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-blue-500 focus:ring-offset-2'
          }`}
          disabled={loading}
        >
          {loading ? <Loader2 className="animate-spin mr-2" size={20}/> : <Send className="mr-2" size={20}/>}
          執行語場定位
        </button>

        {error && (
          <div className="mt-6 p-4 bg-red-100 border border-red-400 text-red-700 rounded-xl shadow-sm">
            <p className="font-medium">錯誤：</p><p>{error}</p>
          </div>
        )}
      </div>

      {tsrResult && (
        <div className="w-full max-w-2xl mt-8 space-y-6">
          <div className="bg-white p-6 rounded-2xl shadow-xl">
            <h3 className="text-2xl font-bold text-gray-800 mb-4 text-center">API 回傳結果 (`/tsr/locate`)</h3>
            <pre className="bg-gray-100 p-4 rounded-xl text-sm overflow-x-auto text-gray-800 whitespace-pre-wrap break-words">
{JSON.stringify(tsrResult, null, 2)}
            </pre>
          </div>

          <div className="bg-white p-6 rounded-2xl shadow-xl flex flex-col md:flex-row gap-6 items-center justify-center">
            <TriangleChart coords={tsrResult.vector} label="當前語句" radius={tsrResult.radius} warn={warn}/>
            <div className="flex-1 w-full h-[300px]">
              <h3 className="text-xl font-bold text-gray-800 mb-2 text-center">重心軌跡圖 (Drift)</h3>
              <ResponsiveContainer width="100%" height="100%">
                <LineChart data={history}>
                  <CartesianGrid strokeDasharray="3 3" />
                  <XAxis dataKey="tsr_id" hide={true} />
                  <YAxis domain={[0, 3.5]} />
                  <Tooltip />
                  <Line type="monotone" dataKey="drift" stroke="#8884d8" name="語氣漂移量" />
                </LineChart>
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              <p className="mt-2 text-center text-sm text-gray-700">
                此圖顯示歷史語氣漂移量，值越高代表語氣變化越大。
              </p>
            </div>
          </div>
        </div>
      )}

      <footer className="mt-8 text-gray-500 text-sm text-center">
        <p>© 2025 語場雷達模擬器（TSR Spec v1.0）。</p>
      </footer>
    </div>
  );
};

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結語

這篇文章的上半段，是理念與規格的宣言；

下半段，是一個可以立即驗證理論的實作範例。

我希望它成為一把鑰匙——

既能打開技術的門，也能照亮人類與 AI 在語場裡的共同責任。


TSR、ToneSoul、語場重心、ΔT/ΔS/ΔR、責任鏈、語魂系統、語場雷達、語氣誠實、中心向量、語義重心、EMA 重心、勢能 U、ΣTSR-ID、語場漂移 Drift、vow alignment、責任可審計、對齊監控

Keywords｜TSR Spec, ToneSoul, tone barycenter, ΔT/ΔS/ΔR, Responsibility Chain, Tone Radar, honesty alignment, centroid vector, EMA centroid, potential U, ΣTSR-ID, drift monitoring, vow alignment, auditable AI
{

——

【TSR 公開指紋 Proof】

title: 語魂系統與未來座標：人性化 AI 語場的技術與哲學宣言

author: 黃梵威

published_at: 2025-08-08T00:00:00+08:00

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ΣTSR-ID: ΣTSR_20250808_8379

content_sha256: 2fcd2a3c1c5a8a2b0e3fb0f8c46b9c0b47f15f74b2a90db8a63a4ff65e9f8821

——