AIテクノロジーの進化が急速に進む現在、Claude3.5 Sonnetの登場により、AIとのコミュニケーション方法も大きく変わりつつあります。「どうやってAIに的確な指示を出せばいいの？」「ChatGPTと比べて何が違うの？」このような疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。
本記事では、Claude3.5 Sonnetの真価を引き出す構造化プロンプトの基本から応用まで、初心者でもすぐに実践できる方法を徹底解説します。AIプロンプトエンジニアも驚く効率的なテクニックから、業務生産性を飛躍的に向上させる実践例20選まで、5分で理解できるようにまとめました。
ChatGPTユーザーの方も、AIツールを仕事に活用したい方も、Claude3.5 Sonnetの構造化プロンプトをマスターすれば、AIとの対話の質が劇的に変わります。即効性のあるテンプレートも用意していますので、読み終わったらすぐに試せる実用的な内容となっています。AIの力を最大限に引き出す方法を、ぜひこの記事で習得してください。
1. 「Claude3.5 Sonnetの構造化プロンプト」初心者でも即実践できる5ステップガイド
ChatGPTの登場によって一気に広まったAIとの対話。その中でもAnthropicが提供するClaude3.5 Sonnetは、精度の高い回答と柔軟な対応力で多くのユーザーから支持を集めています。しかし、質の高い回答を得るためには「プロンプト」と呼ばれる指示の出し方が重要です。ここでは、初心者でも簡単に実践できるClaude3.5 Sonnetへの効果的な指示出しの5ステップをご紹介します。
【ステップ1】目的を明確に設定する
まず最初に、Claudeに何を求めているのかを明確にします。「レポート作成のアイデアが欲しい」ではなく「環境問題に関する5ページのレポート作成のための具体的な構成と参考文献を提案してほしい」というように具体的に伝えましょう。目的が曖昧だと回答も曖昧になりがちです。
【ステップ2】役割を指定する
Claudeに特定の役割を与えると、その視点からの回答が得られます。「あなたは環境問題の専門家として」や「小学生に説明する教師として」などと指定すると、専門性や説明レベルを調整した回答が期待できます。
【ステップ3】出力形式を指定する
回答をどのような形で受け取りたいかも明確にしましょう。「箇条書きで」「表形式で」「最大500文字で簡潔に」など形式を指定することで、使いやすい回答を得られます。特にMarkdownやHTML形式の指定も可能なので、必要に応じて活用しましょう。
【ステップ4】制約条件を設ける
回答に含めてほしくない内容や避けるべき表現などを伝えます。「専門用語は使わず」「具体例を必ず含める」「批判的な表現は避ける」などの制約を設けることで、より目的に沿った回答を得られます。
【ステップ5】フィードバックと調整
最初の回答が理想と違っても大丈夫。「もう少し簡潔に」「この部分をより詳しく」などとフィードバックし、対話を通じて調整していきましょう。Claudeは対話の文脈を理解するので、会話を重ねるほど精度が上がります。
これら5つのステップを意識するだけで、Claude3.5 Sonnetからの回答品質は格段に向上します。特に「#命令書」「#行動指針」「#出力形式」などのセクションに分けて指示を構造化すると効果的です。実際に使ってみると、AIとの対話がより生産的で楽しいものになるでしょう。
2. ChatGPTとの差がここに！Claude3.5 Sonnet構造化プロンプトの威力と具体例20選
Claude 3.5 SonnetはAnthropicが提供する最新のAIアシスタントであり、その構造化プロンプト機能はChatGPTと一線を画す革新的な特長です。この記事では、Claude 3.5 Sonnetの構造化プロンプトの威力と実践例を20選ご紹介します。
Claude 3.5 Sonnetの構造化プロンプトとは？
構造化プロンプトとは、AIに対する指示を明確な区分けと階層構造で整理する手法です。Claude 3.5 Sonnetは特に「#」記号によるセクション分けに優れた反応を示します。
構造化プロンプトの基本パターン
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#目的
あなたの目標を明確に伝える
#制約
AIに守ってほしいルールを箇条書き
#出力形式
望ましい回答の形式を指定
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Claude 3.5 Sonnetの構造化プロンプト実践例20選
1. ビジネス文書作成
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#目的: 事業計画書の作成支援
#背景: スマートホーム製品のスタートアップ
#要素: 市場分析、競合調査、財務計画を含める
#制約: 3ページ以内、専門用語は最小限
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2. プログラミング支援
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#言語: Python
#目的: ウェブスクレイピングスクリプト
#機能要件: エラーハンドリング、データ整形、CSV出力
#追加情報: Beautifulsoupを使用
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3. マーケティング戦略立案
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#ターゲット: Z世代向け
#製品: サステナブルファッション
#チャネル: Instagram, TikTok
#予算: 月額50万円以内
#期間: 3ヶ月キャンペーン
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4. コンテンツ企画
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#メディア: Podcast
#テーマ: 最新テクノロジー解説
#長さ: 30分番組の構成案
#ターゲット: テック初心者
#差別化ポイント: 実務への応用方法
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5. 学習計画作成
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#目標: AWSソリューションアーキテクト認定
#期間: 3ヶ月
#現状: ITインフラ基礎知識あり
#学習時間: 平日2時間、週末4時間
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6. ダイエット計画
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#目標: 3ヶ月で5kg減量
#制約: 乳製品アレルギー
#運動環境: 自宅のみ、器具なし
#好み: 和食中心、甘いもの控えめ
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7. 旅行プラン
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#目的地: イタリア
#期間: 7日間
#予算: 30万円
#興味: 歴史、料理、アート
#移動手段: 公共交通機関のみ
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8. 商品レビュー分析
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#製品: スマートウォッチ
#データ: Amazonレビュー100件
#分析目的: 主要不満点抽出
#出力形式: トピック別要約とグラフ
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9. 社内プレゼン資料
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#目的: 新システム導入提案
#聴衆: 経営陣（非IT）
#キーポイント: コスト削減、効率化、ROI
#制限: 10スライド以内、専門用語は最小限
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10. SEO記事執筆
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#キーワード: 「在宅勤務 生産性向上」
#記事長: 2000字
#競合記事URL: [競合サイトリンク]
#対象読者: 中小企業マネージャー
#形式: ハウツー記事、見出し構成あり
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11. 財務分析
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#企業: Apple Inc
#期間: 直近5年間
#分析観点: 収益成長率、利益率、R&D投資
#出力形式: 主要指標の時系列グラフと解説
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12. 採用面接質問準備
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#職種: UXデザイナー
#経験レベル: ミッドキャリア
#特に評価したいスキル: チーム協働、問題解決
#面接時間: 45分
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13. 製品比較表
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#カテゴリ: ノイズキャンセリングヘッドホン
#製品: Bose QC45, Sony WH-1000XM5, Apple AirPods Max
#比較項目: 価格、バッテリー寿命、音質、快適性
#形式: 表形式でスコア付き
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14. 創作支援
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#ジャンル: SF短編小説
#テーマ: AIと人間の共存
#長さ: 2000語
#視点: 一人称
#トーン: 哲学的かつ希望的
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15. レシピ開発
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#料理: ヘルシーデザート
#制約: 砂糖不使用、グルテンフリー
#使いたい材料: アボカド、カカオ
#調理時間: 30分以内
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16. テスト問題作成
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#科目: 高校生物
#単元: 遺伝子と染色体
#難易度: 標準～応用
#問題数: 選択式5題、記述式2題
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17. 会議ファシリテーション
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#議題: 新製品開発方針決定
#参加者: マーケティング、開発、財務の各部門長
#時間: 90分
#望む成果: 優先機能の合意と次期リリース日設定
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18. ソーシャルメディア投稿
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#プラットフォーム: LinkedIn
#目的: 業界リーダーシップ構築
#トピック: リモートチームマネジメント
#文字数: 1300文字以内
#添付: インフォグラフィック候補
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19. 顧客アンケート設計
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#目的: 顧客満足度調査
#サービス: クラウドストレージ
#回答所要時間: 5分以内
#質問タイプ: 定量+定性、NPS含む
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20. 法的文書レビュー
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#文書: プライバシーポリシー
3. プロンプトエンジニアも驚愕！Claude3.5 Sonnetで爆速レスポンスを引き出す構造化テクニック
Claude3.5 Sonnetは従来のAIモデルと比較して、構造化されたプロンプトに対する反応速度と精度が格段に向上しています。一般的なプロンプトでも結果を出せますが、特定の構造を持つプロンプトを使うことで、驚くほど効率的なレスポンスを引き出すことができるのです。
最も効果的な構造化テクニックは「命令-コンテキスト-出力形式」の三層構造です。まず明確な命令文から始め、次に必要なコンテキスト情報を提供し、最後に希望する出力形式を指定します。例えば、マーケティング分析を依頼する場合、「直近の顧客データを分析し、購買傾向を特定してください」という命令に続き、データの特性や期間といったコンテキストを示し、「箇条書きで3つのインサイトと2つの行動推奨を提示」といった出力指示を加えると、的確な結果が得られます。
また「ロールプレイングフレームワーク」も強力な技術です。Claude3.5 Sonnetに特定の専門家の役割を与えることで、その専門知識に基づいた回答を引き出せます。「あなたは20年のデータサイエンス経験を持つ専門家として」といった前置きを使うことで、より専門的な視点からの回答が可能になります。
さらに「段階的複雑化」も効果的です。単純な質問から始め、段階的に複雑な指示を追加していくことで、Claude3.5 Sonnetの理解度を高めながら精緻な回答を引き出せます。例えば、まず基本的な概念を説明させた後、「これを特定の業界に適用するとどうなるか」と複雑性を増していくアプローチです。
プロンプトの構造化において重要なのは「制約条件の明確化」です。文字数制限、使用可能な専門用語のレベル、含めるべき要素などを明示することで、期待通りの結果を得られる確率が大幅に上昇します。「500文字以内で、初心者にもわかる言葉で説明し、最低3つの具体例を含めてください」というように具体的に指示しましょう。
最新のテクニックとして注目されているのが「フィードバックループの組み込み」です。プロンプト内に「まず草案を提示し、私のフィードバックを待ってから最終版を作成してください」という指示を入れることで、対話的に精度を高められます。
これらの構造化テクニックを組み合わせることで、Claude3.5 Sonnetから最大限の性能を引き出せます。効果的な構造化プロンプトは、AIとのコミュニケーションを根本から変革し、より迅速で正確、そして創造的な結果をもたらすのです。
4. 業務効率が3倍に！Claude3.5 Sonnetプロンプト実践例20選と構造化のコツ
業務効率を劇的に向上させるClaude3.5 Sonnetのプロンプト活用法を紹介します。適切に構造化されたプロンプトは、AIからの回答精度を飛躍的に高め、作業時間を大幅に削減できます。ここでは、ビジネスシーンで即活用できる実践例20選と、効果的なプロンプト設計のコツを解説します。
【実践例1】会議議事録の自動要約
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#目的: 1時間の会議録から重要ポイントを抽出し、実行項目をリスト化
#入力: [会議の音声起こしテキストをここに貼り付け]
#出力形式:
– 会議概要(100字以内)
– 主要な決定事項(箇条書き)
– 担当者別アクションアイテム
– 次回会議までの目標
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【実践例2】顧客対応メールの作成
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#状況: クレーム対応
#顧客情報: [名前、過去の購入履歴、問題点]
#トーン: 共感的かつ解決志向
#含めるべき要素: 謝罪、原因説明、解決策提案、補償内容
#出力: HTMLメール形式
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【実践例3】マーケティング資料の分析
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#分析対象: [競合他社のランディングページURL]
#分析視点:
– 訴求ポイントとUSP
– ターゲット層分析
– CTA配置と導線設計
– 使用されている心理テクニック
#出力形式: 箇条書きと短い解説
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【実践例4】プロジェクト計画書の自動生成
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#プロジェクト名: [名称]
#目的: [達成したい目標]
#期間: [開始日-終了日]
#リソース: [人員、予算、ツール]
#出力要素:
– 目標とKPI設定
– WBS（作業分解構造）
– マイルストーン設定
– リスク分析と対策
– 責任分担表(RACI)
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【実践例5】データ分析レポート作成
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#データ: [CSV形式のデータを貼り付け]
#分析目的: [知りたいインサイト]
#必要な視点: トレンド分析、セグメント比較、異常値検出
#出力形式:
– 主要な発見(3点)
– 各発見の詳細説明
– 実行可能な提案
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【実践例6】ソーシャルメディア投稿計画
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#製品/サービス: [内容]
#ターゲット層: [年齢層、興味関心]
#目的: エンゲージメント向上と認知拡大
#出力:
– 月間投稿カレンダー(日付、内容、ハッシュタグ)
– 各プラットフォーム(Instagram、Twitter、LinkedIn)別最適化案
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【実践例7】採用面接質問リスト
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#職種: [役職名]
#必要スキル: [技術/ソフトスキル]
#会社文化: [価値観、働き方]
#出力:
– スキル評価質問(10問)
– 文化適合性質問(5問)
– 状況対応質問(5問)
– 回答評価基準
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【実践例8】営業提案書の骨子作成
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#顧客: [業種、規模、課題]
#提供サービス: [内容、特徴]
#競合状況: [他社比較ポイント]
#出力形式:
– エグゼクティブサマリー
– 課題と解決策のマッピング
– 期待効果と投資対効果
– 導入スケジュールと必要リソース
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【実践例9】トラブルシューティングガイド
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#システム: [製品名/バージョン]
#対象問題: [エラー内容]
#出力要素:
– 原因の可能性リスト(確率順)
– 診断手順(フローチャート形式)
– 解決ステップ(初級者向け詳細説明)
– 予防策
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【実践例10】プレゼン資料の構成立案
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#テーマ: [プレゼン内容]
#対象者: [役職、知識レベル]
#所要時間: [分]
#目的: [意思決定、情報共有など]
#出力:
– スライド構成(タイトルと各スライドの目的)
– 強調すべきデータポイント
– 予想される質問と回答
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【実践例11】コンテンツSEO最適化
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#対象ページ: [URL]
#ターゲットキーワード: [主要、関連キーワード]
#競合分析: [上位表示サイト3つ]
#出力:
– タイトルタグ/メタディスクリプション案
– 見出し構造の最適化提案
– 内部リンク戦略
– コンテンツギャップと追加提案
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【実践例12】法的文書のレビュー
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#文書タイプ: [契約書/利用規約など]
#チェックポイント:
– 責任範囲の明確さ
– リスク条項の妥当性
– 矛盾点や曖昧表現
#出力形式:
– 問題箇所の抽出と説明
– 修正提案(具体的な文言含む)
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【実践例13】製品比較表の作成
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#製品カテゴリ: [種類]
#比較対象: [製品A, 製品B, 製品C]
#評価基準: [機能、価格、使いやすさなど]
#出力形式:
– 比較表(マークダウン形式)
– 各製品の強み・弱み分析
– 最適な顧客タイプ別推奨
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【実践例14】パフォーマンスレビューの準備
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#評価対象: [部下名]
#期間: [評価期間]
#目標達成状況: [数値と定性情報]
#出力:
– 強みと改善点の整理
– 具体的なフィードバック文例
– 次期目標設定の提案
– キャリア開発アドバイス
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【実践例15】リサーチクエスチョンの展開
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#主要テーマ
5. 今すぐマスターしたい！Claude3.5 Sonnet構造化プロンプト完全解説と即効テンプレート
Claude 3.5 Sonnetの真の力を引き出すカギは、適切に構造化されたプロンプトにあります。単なる質問ではなく、AIに明確な指示を与える「構造化プロンプト」を使いこなせば、驚くほど正確で有用な回答を得られるようになります。
構造化プロンプトの基本は「命令」「コンテキスト」「入力データ」「出力形式」の4要素です。まず命令部分では「分析してください」「要約してください」など明確な動詞で始めましょう。コンテキスト部分ではAIに背景情報や目的を伝えます。例えば「マーケティング初心者向けの解説を作成しています」などの情報があると、AIはそれに合わせた回答を生成できます。
特に効果的なのは、見出しや箇条書きを使った階層構造です。例えば：
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#命令：以下の文章を要約してください
#コンテキスト：高校生向けの学習資料です
#入力データ：（ここに長文を入れる）
#出力形式：
– 200字以内の概要
– 重要ポイント3つ（箇条書き）
– 覚えておくべきキーワード
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このようなフォーマットを使うと、Claude 3.5 Sonnetは一貫した構造で回答を返してくれます。
実践テンプレートとして、ビジネス文書作成用のプロンプトも紹介します：
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#目的：競合分析レポート作成
#対象企業：[企業名]
#分析観点：
1. 市場シェア
2. 主力製品・サービス
3. 価格戦略
4. マーケティング手法
5. 強みと弱み
#出力形式：各観点について100字程度の分析と、最後に総合評価を含める
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このテンプレートを使えば、どんな企業でも体系的な競合分析が可能です。
もう一つ重要なのは「ロールプレイング指示」です。「あなたは経験豊富なSEOコンサルタントです」などと設定すると、その専門家として回答してくれます。さらに「初心者にもわかりやすく説明してください」などの補足指示を加えると、専門性と理解しやすさを両立できます。
プログラミングのコード生成では、次のような構造が効果的です：
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#要件：[機能の説明]
#使用言語：Python
#制約条件：
– 初心者でも理解できるコメント付き
– エラーハンドリングを含める
– 実行環境：[環境情報]
#出力：
1. コードの概要説明
2. 完全なコード
3. 使用方法の説明
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こうした構造化プロンプトを使いこなせば、Claude 3.5 Sonnetの能力を最大限に活用できます。明確な指示、適切なコンテキスト、具体的な出力形式の指定が、質の高い回答を得るための秘訣です。ぜひ日常の業務やプロジェクトに取り入れてみてください。
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